OpenEvidence推出AI工具Dotflows：基于自然语言，深度适配医生个人习惯

4月7日，AI医疗龙头OpenEvidence推出了全新的AI原生工作流自定义功能Dotflows，让医生仅凭自然语言就能将循证医学数据与个人习惯深度绑定。

每个医生都有自己的诊疗习惯，这一习惯受到护理环境、患者群体、个体偏好等复杂差异的影响，一刀切的方法无法满足需求。OpenEvidence称：一位三甲医院的肿瘤科医生与一位乡村家庭医生可能会提出相同的临床问题，但所需的答案却存在根本性的差异。在过去的电子病历（EHR）时代，快捷短语（dot phrases）功能可以满足这一需求，允许临床医生创造和分享简单的预设模板。通俗来讲，Dotflows就是AI时代的快捷短语，只要输入一个“.”就能调用该功能启用之前做好的预设。

Dotflows完全基于自然语言，不需要任何代码或AI基础就能自由重复使用，OpenEvidence还在社区创建了一个活函式库，医生随时浏览库并且直接从库中复制黏贴Dotflows。有医生用户表示这是“迄今为止最有用的功能”。

Corti发布用于医疗编码的代理模型，称其性能优于OpenAI和Anthropic

医疗健康领域人工智能基础模型开发商 Corti 发布了一款用于医疗编码的新型代理模型，据称其性能优于多家科技巨头的模型。

该产品通过 API 提供服务，基于 Corti 的旗舰模型“Symphony”开发，据称，在临床准确性基准测试中，“Symphony for Medical Coding”的表现比 OpenAI、Anthropic、亚马逊、甲骨文和谷歌的产品高出 25%以上，目前美国已有 200 支团队在使用该模型。该公司已与全球的电子健康记录供应商、远程医疗平台、诊所管理系统及生命科学机构开展合作。

韩国将在印度尼西亚试点人工智能驱动的远程医疗

韩国卫生福利部与印度尼西亚人类发展与文化协调部签署了一份谅解备忘录，双方将就“基于人工智能的初级卫生保健与人类发展”展开合作。根据协议，双方将基于人工智能的初级卫生保健确定为改善服务可及性的优先领域。该领域涵盖：基于人工智能的公共卫生，以实现全民健康覆盖；在人工智能时代促进数字健康；基于人工智能的预防性母婴保健；利用人工智能扩大社区心理健康服务的覆盖范围；以及通过人工智能和数字健康能力建设，增强公共卫生韧性。

韩国卫生部长郑恩京在一份媒体声明中表示，此类举措旨在“缩小各地区及社会经济群体在医疗服务可及性方面的差距，并保障全民健康权”。此外还宣布，卫生与福利部及总统国家人工智能战略委员会将与印度尼西亚合作，在医疗资源匮乏的地区，特别是偏远岛屿社区，试点开展基于人工智能的远程医疗咨询服务。此外，两国政府还正在商讨建立一种合作模式，将大学附属医院、大型 IT 企业和学术机构纳入其中，并计划将这一合作模式推广至包括越南和泰国在内的其他亚太国家。

韩国Kakao Healthcare与赛诺菲合作开展真实世界证据和人工智能研究

韩国数字健康公司 Kakao Healthcare 与法国制药巨头赛诺菲的韩国分公司已签署谅解备忘录，双方将利用医疗数据在真实世界证据研究及人工智能模型开发领域展开合作。根据协议，双方计划利用临床数据开展联合真实世界研究，并通过联合学习开发人工智能模型——这是一种无需将原始数据传输至外部即可训练算法的技术，使机构能够在保障隐私的同时利用患者数据。

Kakao Healthcare 将提供其平台及真实世界临床数据基础设施，而赛诺菲则将贡献其制药专业知识以及人工智能和数字健康能力。此次合作旨在验证在疾病早期检测和个性化患者管理等领域的应用。Kakao Healthcare 首席执行官黄熙表示，该协议为在临床环境中开展基于数据的真实世界证据研究奠定了基础，并补充道，该公司计划进一步开发结合数据与人工智能的模型。

越南卫生部加快推进数字化转型

越南卫生部于 4 月 6 日召开了一次高层审查会议，旨在评估其数字化转型的进展情况，重点关注电子病历和电子健康手册在全国范围内的推广工作。会议讨论的重点在于全国处方系统的标准化，以及将电子病历和健康手册整合到统一的数字基础设施中。官员们表示，协调全国范围内处方数据的存储、管理和共享，将是迈向更加协调统一的国家医疗保健体系的重要一步。卫生部副部长指出，卫生领域的数字化转型已变得尤为紧迫，并援引了政府的更广泛经济目标——包括保持两位数增长，以及确保在东盟国家中投资和营商环境排名跻身前三。

捷克人工智能公司Carebot与越南白梅医院合作，正式进军越南市场

捷克医疗人工智能公司 Carebot 宣布与越南白梅医院达成合作，标志着该公司正式进军越南医疗市场，这也是其向亚洲和中东地区拓展战略的重要一步。越南白梅医院是越南规模最大、等级最高的综合性中央医院之一‌。

双方通过签署一份合作备忘录正式确立了合作伙伴关系，该备忘录涵盖了在白梅医院的临床实践中应用 Carebot 人工智能解决方案的相关事宜。该协议侧重于将人工智能直接融入临床工作流程，其明确目标是协助放射科医生进行日常决策。已在中东欧地区建立业务布局的 Carebot 表示，鉴于越南医疗体系的变革速度，该国市场蕴藏着巨大的机遇。首席执行官Matěj Misař 将此次合作描述为“将经临床验证的人工智能引入新地区和真实医院环境的重要一步”。

美国犹他州启动新试点项目：AI为患者开具精神类药物处方

美国医疗机构Legion Health在犹他州获监管批准，启动AI开具精神类药物处方试点项目。该项目采用Doctronic的AI聊天机器人，用药范围严格受限，仅允许开具舍曲林等低风险药物，且仅支持已有处方的续开。用户获取处方前需回答15个问题，服务费约20美元。犹他州AI政策办公室称，此举可让医生将更多时间用于患者护理。初期系统将接受医生审核，后逐步取消。尽管设置多重限制，精神医学领域仍质疑AI能否理解患者用药复杂情境。监管机构将在一年试点中评估AI的实际影响，Legion Health则计划将系统尽快推广至美国各州。

美国心脏协会（AHA）公布加速人工智能应用的四大优先事项

美国医院协会主席兼首席执行官里克·波拉克近日撰文指出，为了推动医疗保健领域人工智能的应用，政策制定者必须在促进创新与维持政策保障之间取得恰当的平衡，以保护患者并提升其就医体验。

以下是美国心脏协会（AHA）为加速该技术应用提出的四项优先事项：

1. 协调并利用现有的政策框架，以避免重复。虽然人工智能政策需要具备灵活性以跟上创新步伐，但也应与现行医疗保健法规相协调，以减少重叠。

2. 消除监管障碍。某些医疗保健法规，包括各州零散的隐私法律，间接限制了医院和医疗体系构建及实施人工智能解决方案的能力。

3. 确保人工智能的安全有效应用。建议制定相关政策，确保临床医生能够参与涉及影响医疗服务获取或提供（例如事前授权）的算法决策；同时，应对第三方供应商制定统一的隐私和安全要求，并对医疗健康人工智能开发商实施持续监督标准，以确保其工具的可靠性。

4. 协调激励机制并解决基础设施问题。人工智能在医疗保健领域的广泛应用，取决于能否通过适当的激励机制和基础设施来推动准备工作和应用进程，但报销政策应避免导致资源从其他医疗服务中转移。

ECRI最新建议：医院在诊断中应用人工智能的 14 个步骤

ECRI 与安全用药实践研究所（Institute for Safe Medication Practices）在其最新的年度患者安全问题排名报告中指出，人工智能可以辅助临床决策，但不应取代临床决策。该报告指出，“应对人工智能诊断困境”被列为 2026 年患者安全的首要关切。ECRI 表示，报告中提及的最大风险在于对该技术的过度依赖，这可能导致诊断错误，并削弱临床医生的批判性思维能力。ECRI 为医院提出了 14 项“行动建议”，旨在帮助其在诊断中更安全地应用人工智能：

1.制定人工智能治理政策、明确职责分工并建立监督机制。

2.对员工进行培训，使其了解人工智能的正确使用方法及其局限性。

3.要求在诊断决策中提供人工智能使用的相关文件。

4.运用人因工程学原理对人工智能工具进行评估。

5.评估人工智能工具的价值、成本及潜在危害风险。

6.应向患者说明人工智能的使用情况，并获得其知情同意。

7.患者选择不接受人工智能辅助的医疗服务。

8.回应患者的担忧，并强调人工智能仅作为辅助工具。

9.评估人工智能技术对临床工作流程的影响。

10.通过人工智能系统监测员工满意度和用户体验。

11.鼓励报告和调查与人工智能相关的问题。

12.在人工智能辅助下，强化临床医生的判断并提供第二意见。

13.在使用人工智能时，需追踪不同患者群体间的差异。

14.培训员工识别、记录并报告与人工智能相关的错误。