JAMA研究：AI临床工具月活用户两年从355增至70万，初级医生使用最密集

文/IAICA.NGO®

一项发表于《美国医学会杂志》(JAMA)的研究，首次以大规模真实使用数据勾勒出AI临床信息平台的采用轮廓。哈佛医学院与布莱根妇女医院的研究团队评估了美国使用最广泛的AI驱动临床信息平台OpenEvidence，样本覆盖2024年1月1日至2026年6月30日期间的2.71亿次查询，涉及952008名临床工作者，其中556200名为执业医师。

规模变化最为直观。平台月活跃用户数从2024年1月的355人跃升至2026年6月的703265人；每位活跃用户的月均查询量从18次增至39.5次；单月活跃且在次月继续查询的留存比例，也从2024年初的约70%升至2026年的90%。

研究通讯作者、哈佛医学院卫生保健政策约瑟夫·P·纽豪斯讲席教授、麻省总医院内科教授阿努帕姆·杰纳在新闻稿中表示，两项关键结论是：数量庞大的医师正在将AI用于临床照护，且他们往往是在自身不具备特定专业知识的领域使用它。

执业年限越短，使用强度越高

临床经验成为平台使用强度最大的驱动因素。执业年限少于10年的临床工作者每月人均提交43.4次查询，执业20年以上者为29.9次。这一趋势在医师群体中同样明显：61.8%的查询来自医学院毕业十年内的医师，住院医师与专科培训医师贡献27.2%，执业20年以上医师仅占16.5%。在单月统计中，执业护士与医师助理的人均查询量还高于医师。

从专科分布看，肿瘤科与血液科医师使用最频繁，其次为内科与家庭医学医师；眼科、放射科、骨科等以操作和影像诊断为主的专科使用率相对较低。

查询内容集中于治疗与诊断

超过半数医师(51.9%)将该平台用于临床决策支持，查询主题集中在治疗与管理(33.1%)和诊断(13.9%)。执业护士中55%用于临床决策，其查询中34.3%关于治疗与管理，17.3%关于诊断。

专科偏好亦清晰可辨：精神科的查询以药物信息为主，肿瘤与血液科集中于具体研究与临床试验，消化科与心内科则更多检索临床实践指南。

跨专科使用是另一个值得注意的现象。约70%的外科医师查询涉及非外科主题，73%的麻醉科医师查询涉及非麻醉学主题。研究团队认为，这或许说明AI正在填补医师专业知识有限领域的知识缺口；而在本专科内部，查询主要集中于文献与指南的证据检索。

研究由哈佛医学院与布莱根妇女医院团队完成，OpenEvidence未资助该研究，但三位共同作者为该公司雇员，公司提供了经去标识化处理的数据用于分析，这一关联在解读结果时需纳入考量。

从查资料到辅助决策的距离

临床决策支持并非新概念，但大语言模型使其从结构化规则库转向自然语言问答，显著降低了使用门槛。与此同时，证据可靠性、引用可追溯性与模型幻觉仍是落地核心议题。监管机构对临床决策支持软件的界定、医疗机构内部的验证流程、模型输出在电子病历中的留痕要求，都随使用规模扩大而被重新讨论。对智能照护与长期照护场景而言，此类工具能否由“查资料”扩展至“辅助制定照护计划”，取决于可解释性与责任界定的进展。

iaica.com.cn 指出，使用强度与执业年限呈反向关系的发现，意味着AI工具当前更多扮演经验补偿器的角色——为新手补足知识盲区，而非为资深专家加速。这对住院医师培训体系、临床质量评估与伦理规范提出了新的要求：当低年资医师高频依赖模型给出治疗建议时，谁来校验答案、如何记录决策路径，将直接影响照护安全。

从355到70万，两年间的曲线说明AI临床工具已越过早期试用阶段。但用户规模不等于临床价值：它是否真正改善诊断准确性、减少不必要检查、缩短决策时间，仍需前瞻性研究与结局数据来回答。

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