近日，中国智能健康与生物信息大会在西安举行。会上，中国自动化学会（CAA）智能健康与生物信息专业委员会完成换届，医渡科技联合创始人、CEO徐济铭当选副主任委员，并发表题为《循证为核，AI原生：加速医疗数智化变革》的主旨演讲。
唯一企业代表:徐济铭荣任副主任委员
智能技术与生命、健康和医学的交叉将是自动化学科发展的重要趋势之一。中国自动化学会智能健康与生物信息专业委员会成立于2020年，由清华大学自动化系教授张学工发起，致力于推动自动化、智能技术与健康医疗、生命科学的前沿交叉。
在新一届负责人名单中，徐济铭先生是唯一企业代表，既是对其个人在AI医疗领域长期深耕的认可，也标志着产业界与学术界正加速形成合力，共同推动中国医疗的数智化变革。徐济铭先生将充分发挥桥梁纽带作用，推动产学研用深度融合，助力智能医疗技术更快走向临床、服务大众。
复杂疾病时代，医疗AI必须跨越“可信”鸿沟
徐济铭在演讲中指出，全球医疗体系正面临深刻的结构性挑战。到2050年，全球将进入“每6人中就有1人超过65岁”的时代；慢性病已成为医疗系统最沉重的负担，占据全球70%以上的死亡人数与医疗支出。传统以“按项目付费”为主的被动式医疗模式，在成本、效率与可持续性上已难以为继。
与此同时，医学知识正呈爆炸式增长，全球每30秒就有一篇新的医学论文发表，临床医生长期深陷“信息过载”困境，传统诊疗模式已无法适配日益复杂的医疗需求。
“主动、精准、数据驱动的医疗模式，不再是选择题，而是必然路径。”徐济铭强调，医疗的本质是连续决策工作流，从诊前分诊、风险识别，到诊中诊疗决策、检查解读，再到诊后随访管理、长期评估，每一步都直接关乎患者生命安全。AI想要真正走进临床、服务临床，首先必须迈过可信这道核心关口。
因此，循证是医疗AI进入医学实践的前提。
医疗智能体的核心价值，并非单纯追求更高的智能程度，而是能否高效、可靠地融入真实临床工作流，实现句句可溯源、决策有依据。当前，全球医疗AI已形成高度一致的发展范式——以可信数据为底座、以循证决策为核心、以工作流深度融合为路径，这也正是医渡科技坚守的发展方向。
医渡智循:让循证能力真正成为医生的日常能力
基于这一理念，医渡科技推出了临床循证产品“医渡智循”。这不是一个简单的检索工具，而是一套让循证医学真正落地临床决策的“能力引擎”。
“医渡智循”构建了覆盖超3万部精选临床指南、超2000万篇高质量医学文献的循证知识库，并依托在真实临床环境中沉淀的200余个专科智能体，秒级响应临床问题，并且每一句回答都能精准关联到权威来源，支持一键回溯原文，做到了“句句可循证”。
对医生而言，医渡智循的核心价值在于：一是节省时间，证据检索时间缩短了70%到90%，让医生专注于诊疗本身；二是重建信任，从技术和产品设计上杜绝“编造文献”现象，让AI生成内容可核查、可评估；三是专科专答，针对肿瘤分期、临床试验推荐等复杂场景提供贴合临床实际的精准建议；四是深度融入工作流，医院版可与医院信息系统对接，结合患者个体数据给出个性化循证支持。
“我们的目标，是让所有的决策都有证可依、有源可溯。”徐济铭说。
打造AI原生医院，告别“AI补丁”时代
“不是给传统医院加装AI工具，而是用AI重新定义医院。”随后徐济铭为行业清晰描绘了AI原生医院的图景——它是从设计之初就以人工智能为底层运行逻辑、全面重构医疗体系的新型医疗生态。它将AI从“辅助工具”升级为贯穿全流程的“核心中枢”，实现数据、决策、服务的深度智能化与自进化。
AI原生医院以医疗数据中台与智能中台为双引擎，底层是经授权处理数十亿级真实世界数据沉淀出的标准化证据底座，上层为医院级智能体平台，实现大模型编排、多智能体协同与临床级快速部署。依托双中台，AI原生医院实现了诊前、诊中、诊后全链路的智能化闭环：诊前，预问诊智能体完成症状结构化采集与智能分诊；诊中，AI诊疗助手辅助多模态诊断、用药安全核查与临床路径管理；诊后，健康管理智能体提供自动化随访、用药提醒与长期康复干预等。
外界看到的，往往是院内的临床、科研应用等不同产品形态，但在AI原生医院的体系里，它们共享同一套底层证据底座，是同一套基础设施在不同场景的自然展开————这一底座不仅支撑着院内服务，更延伸至新药研发、健康保险、健康管理等多个领域，构成医渡科技覆盖医疗全产业链的业务布局。
徐济铭总结道：“过去行业探讨医疗AI，往往更多聚焦于模型、工具与单点技术能力。而未来医疗的真正变革，在于全面迈入‘证据驱动决策’的新时代。唯有能够在真实医疗场景中持续生产证据、验证证据，并将其深度嵌入诊疗决策全链条的参与者，才能真正定义下一代医疗系统。”
