摘要：
Anthropic与医学知识平台OpenEvidence宣布达成合作，双方计划将基于人工智能的临床决策支持工具免费提供给美国和欧洲以外、医疗资源相对匮乏地区的医生，希望借助AI扩大循证医学知识的获取范围，帮助当地医务人员应对医学文献、专科医生和继续医学教育资源不足等问题。
OpenEvidence是一款面向临床医生的医学知识平台，能够根据经过同行评审的医学研究以及临床治疗指南回答医生提出的问题。目前，该平台已经免费向美国和欧洲的临床医生开放。此次双方合作推出的是面向资源有限地区的专用版本，将免费提供给数十个中低收入国家的医疗工作者。
根据OpenEvidence公布的名单，这项计划正在大约100个国家逐步推广，其中包括乌干达、安哥拉、苏丹、海地和蒙古等国家。两家公司希望通过这种方式降低地理位置对医学知识获取造成的限制，因为在一些医疗资源不足的地区，医生可能缺乏最新医学文献、专科专家支持以及持续医学教育渠道，这些因素可能进一步影响患者获得高质量医疗服务的机会。
全球医疗体系目前都在探索生成式AI能否缓解医生和专科医疗人员短缺的问题。支持者认为，AI可以帮助医生快速检索和整理规模庞大的医学信息，从而在诊疗过程中提供辅助；但与此同时，也有人担心，如果AI系统主要利用高收入国家的医疗数据进行训练，那么它们提供的建议未必完全符合资源较少地区的实际情况，包括当地常见疾病、诊断条件、医疗设备以及可获得的药物等。
OpenEvidence创始人Daniel Nadler表示，获取医学知识不应该取决于医生所在的地理位置。他透露，仅今年8月，美国临床医生就通过OpenEvidence进行了4200万次咨询，并预计到2026年，将有数亿美国患者接受由使用OpenEvidence辅助工作的医生提供的医疗服务。
此次合作中，Anthropic主要负责提供AI技术层面的后端支持，而OpenEvidence则负责根据不同国家和地区的医疗环境对系统进行调整。双方表示，系统不会简单地把针对美国或欧洲医疗体系设计的工具直接复制到资源匮乏地区，而是会考虑当地医疗基础设施和临床实践的差异。
Anthropic总裁Daniela Amodei表示，人工智能技术近年来已经取得了非常大的进步，使得向资源有限地区提供这类医疗辅助工具在技术上成为可能。但她同时认为，仅靠传统的市场机制，很难让这些技术自然进入缺乏商业回报的地区，因此需要企业家精神以及具有公益性质的投入共同推动。
事实上，OpenEvidence此前已经开始进行类似尝试。今年早些时候，该公司宣布与卢旺达和博茨瓦纳的医疗机构合作，根据当地与发达国家之间在疾病类型、诊断资源和可用治疗手段方面的差异，对相关AI工具进行调整。
Nadler表示，公司针对这些地区开发的系统都将高度重视当地环境，并强调相关工具需要具备“上下文适应”能力。也就是说，同一个医学问题在不同国家可能需要结合完全不同的医疗条件进行回答，例如当地是否能够进行某项检查、医院是否拥有相应设备、某种药物是否能够获得，以及当地医生通常采用什么样的治疗路径。
这项计划还有一个特殊优势，那就是对基础设施的要求相对较低。Nadler指出，即使某些地区的医疗机构无法保证全天候供电，大多数医生仍然拥有智能手机，因此依然有可能通过移动设备访问过去只有梅奥诊所等世界顶尖医疗机构才能提供的高质量医学信息。
这种模式对于医学期刊和专业知识获取渠道有限的国家尤其具有吸引力。埃及本哈大学心脏病专家Ahmed Bendary表示，如果能够将这种医学AI服务进一步扩展到美国和欧洲以外的地区，将会带来明显变化，特别是在当地医疗机构难以订阅主要医学期刊的情况下，能够在临床现场快速获取循证医学信息的工具可能具有更高价值。
不过，医疗AI在全球范围内推广也意味着系统必须面对不同国家之间巨大的医疗环境差异。疾病谱、医疗设备、药品供应、医生培训水平以及诊疗规范都可能存在明显不同，因此AI提供的信息即使在医学知识层面准确，也不一定能够直接转化为当地可执行的治疗方案。此次合作因此更强调针对具体地区进行调整，而不是单纯把同一个AI系统复制到所有国家。
Anthropic近期正在加速向医疗和生命科学领域扩张。就在此次合作宣布前不久，Anthropic已经建立了自己的生物学实验室，开始进行实际的生物学研究，并尝试将人工智能能力进一步延伸至药物研发领域。此次与OpenEvidence合作，则代表Anthropic正在从药物和生物学研究进一步进入临床医疗知识和医生决策支持领域。
双方没有公布此次合作涉及的财务条款。对于OpenEvidence而言，这项合作意味着其原本主要服务于美国和欧洲临床医生的医学知识平台开始向全球范围扩张；对于Anthropic而言，则意味着其AI模型正在通过医疗专业平台进入更多此前难以获得先进医学信息的地区。
随着生成式AI逐渐进入医疗体系，这类合作也体现出一个越来越明显的趋势：AI医疗应用的竞争不再只是模型本身的能力竞争，而开始转向如何将医学知识、临床指南和AI推理能力结合起来，并根据不同地区的医疗现实进行适配。此次Anthropic与OpenEvidence计划覆盖约100个国家，能否真正改善当地医生获取医学知识和进行临床决策的能力，还将取决于系统的本地化程度以及医生在实际医疗环境中的使用方式。
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