数智循证医学：AI时代的新方向！在人工智能、大数据与知识图谱等技术快速发展的背景下，医学研究与临床实践的模式正经历深刻变革。医学信息加速积累，临床问题日益复杂，如何在新技术支持下保持循证医学的科学性与严谨性，成为关键议题。兰州大学研究团队在《科学通报》提出“数智循证医学”概念，为AI时代循证医学的发展提供了新思路。传统循证医学自20世纪90年代兴起，强调在最佳研究证据、临床经验与患者价值之间取得平衡，推动了医学决策的科学化与标准化。然而，随着数据规模扩大与临床需求升级，传统循证体系面临三大挑战：医学证据更新迅速，文献体量庞大，人工整合困难；数据来源多样，传统研究设计难以覆盖真实世界场景；个体差异与复杂干预因素日益凸显，对个体化循证提出更高要求。在此背景下，“数智循证医学”应运而生。它并非取代传统循证医学，而是借助人工智能技术拓展其框架，其核心特征体现在三方面：整合性，强调融合多源异构数据，如临床试验、真实世界证据、电子病历、组学与影像数据，通过知识图谱等技术构建证据网络；智能化，利用自然语言处理、大模型推理与因果推断等方法，辅助文献筛选、数据提取与结果汇总，提升研究效率与一致性；个体化，倡导基于患者特征使用精准证据，通过多维度数据分析实现以患者为中心的决策支持。人工智能为循证医学带来技术支撑，但也伴随方法与伦理挑战。数智循证医学强调人机协同：人类专家负责科学逻辑与临床判断，AI系统承担数据处理与模式识别任务，双方合作使证据生成更高效、透明与可追溯。这种人机协作有助于构建动态更新的循证生态，推动医学证据从静态积累走向持续演化，更好地服务于临床实践与个体化医疗。数智循证医学代表了循证研究与实践的新方向，其发展有望在技术赋能下，进一步提升医学研究的质量与临床决策的精准度。
