项目背景

循证医学 (Evidence-Based Medicine, EBM) 是现代临床决策的基石，它要求医生基于当前最可靠的科学证据来制定诊疗方案。

• “证据-实践”鸿沟： 医学知识以惊人的速度增长，临床医生难以从浩如烟海的文献、指南和临床试验中，快速找到并应用与当前患者最相关的、高质量的证据。
• 信息孤岛与整合难题： 患者的病历、影像、病理等多源数据分散存储，手动整合耗时巨大，难以形成完整的证据链来进行综合决策。
• 决策过程缺乏透明性： 传统的诊疗讨论依赖于医生的个人经验和记忆，其背后的证据来源不易追溯和验证，限制了知识的传承与决策的可靠性。

DeepMDT 正是为了跨越这一“证据-实践”鸿沟而生。它并非一个简单的信息检索工具，而是一个深度整合了AI大语言模型与权威医学文献的循证决策引擎，旨在将高质量的医学证据无缝融入到医生的临床工作流中。

项目目标

DeepMDT 的核心目标是：将繁杂的循证过程变得简单、更可靠且高效，让医生能在使用中，便捷地应用最高质量的医学证据。

• 近期目标 (V1.0):
  • 构建以证据为核心的智能问答系统： AI提供的每一个关键结论，都必须明确标注证据来源 (Citations)，并支持一键溯源至原始文献的具体位置。这确保了AI回答的透明性、可靠性与可验证性。
  • 打造一体化的患者证据中心： 建立“患者工作区”，将患者的所有临床资料整合为结构化的证据流，为AI提供高质量的决策输入，也方便医生全面掌握病情。
  • 提供高效的知识转化工具： 通过模板与收藏夹功能，帮助医生将成功的循证决策过程沉淀为个人知识资产，持续提升临床工作效率。
• 远期愿景:
  • 将DeepMDT发展为国内领先的循证医学AI解决方案，探索与医院信息系统 (HIS/PACS) 的深度集成，构建从临床问题到高质量证据的闭环，成为值得信赖的AI医疗伙伴。

项目进度

• 立项时间： 2025年9月中下旬
• 当前状态： 开发中。已完成核心功能的原型设计与评审，技术团队正在进行紧张的编码开发工作。
• 后续规划：
  • 预计2025年11月：完成核心功能开发，发布内部测试版 (Alpha)。
  • 预计2025年12月：根据内测反馈进行迭代优化，准备发布首个公测版本 (Beta)。