OpenEvidence 是一款運用 AI 技術的醫學資訊平台，旨在為醫療專業人員提供即時、準確、且基於權威證據的臨床資訊。它整合了頂尖醫學期刊資源，並透過行動應用程式提供便捷的存取方式，協助臨床醫生在快速變化的醫療環境中做出更明智的決策。
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OpenEvidence想解決的問題
隨著科技進步，醫療資訊呈爆炸性增長。據估計，平均每過五年，每年新的醫學論文發表數量會增加一倍，全球醫學知識總量大約每73天翻倍。這種 資訊超載 (Information Overload) 的現象使醫療專業人員難以即時掌握最新的研究成果和臨床證據，進而影響臨床決策品質。OpenEvidence 應運而生，旨在解決這一挑戰。
OpenEvidence有什麼特色？
權威內容來源：OpenEvidence 整合了來自《新英格蘭醫學雜誌》（The New England Journal of Medicine, NEJM）等頂尖醫學期刊的多媒體和臨床研究成果，確保資訊的權威性、可靠性和時效性。
行動裝置支援：OpenEvidence 提供 iOS 和 Android 版本的應用程式，方便醫護人員隨時隨地獲取資訊，實現真正的 即時存取 (Real-time Access)。
廣泛的使用者群：目前，OpenEvidence已被美國超過10,000家醫療機構的專業人士所信賴，成為臨床實踐中的重要工具。
AI驅動的搜尋與摘要：OpenEvidence 採用先進的大語言模型與AI技術，能快速理解使用者的查詢意圖，並從海量文獻中提取關鍵資訊，生成簡潔、易懂的摘要。
筆者試用經驗
- 作為非醫療專業從業人員，筆者在遇到健康問題或尋求醫學治療建議時，通常會先進行網路搜尋。然而，網路資訊 often 良莠不齊、真假難辨，且可能包含過時或不完整的內容，導致使用者難以判斷其可靠性。
- 筆者試用 OpenEvidence，輸入問題「足底纖維瘤怎麼處理？」，希望了解除了手術之外是否有其他治療選項。OpenEvidence 迅速回應：
Expanded question: Are there any new treatments for plantar fibromatosis?
目前，针对足底纤维瘤病（Ledderhose病）有一些新的治疗方法正在研究中。体外冲击波疗法（ESWT）是一种新兴的治疗选择。根据一项回顾性队列研究，ESWT在缓解疼痛和改善功能方面显示出长期的有益效果。在这项研究中，接受ESWT治疗的患者在短期和长期随访中疼痛评分和功能评分均显著改善，且未出现严重不良反应。然而，ESWT对纤维瘤的超声形态学变化影响有限，主要表现为厚度的减少。[1]
另一种新兴的治疗方法是胶原酶Clostridium histolyticum注射。尽管这种治疗方法尚未获得FDA批准用于足底纤维瘤病，但在一项病例研究中，胶原酶注射成功治疗了一名术后复发的患者，且疗效持续了近四年。这种治疗方法在治疗Dupuytren挛缩和Peyronie病方面已获得FDA批准，因此在足底纤维瘤病中的应用具有一定的理论基础。[2]
综上所述，ESWT和胶原酶Clostridium histolyticum注射是目前足底纤维瘤病的新兴治疗选择，尽管需要更多的随机对照试验来进一步验证其疗效和安全性。
- 輸入的文字是中文，仍然可找到國際的英文期刊內容！
- 點了回答文中的兩個連結：第一篇連結到2020年的論文，談ESWT這個方法。第二篇連結到2019年的論文，談到一種酶。以外行來看，是相當豐富又具權威性的資訊，而且是最新相關的醫學研究發展！
- 總結：OpenEvidence 提供的資訊不僅來自權威的醫學文獻，而且還能呈現最新的研究進展。對於非專業人士而言，這是一個獲取可靠、深入醫學資訊的有效途徑。
最新發展
總部位於舊金山的 AI 新創公司 OpenEvidence 2/19 剛完成由紅杉資本 (Sequoia Capital) 領投的 A 輪融資，公司估值達到 10 億美元。這筆資金將用於訓練下一代專為醫學領域設計的大型語言模型 (Large Language Models, LLMs)，並持續擴展其在 LLM 和醫學交叉領域的頂尖科學家團隊。
台灣的機會
OpenEvidence 的成功模式為台灣發展類似的 AI 醫療資訊平台提供了寶貴的借鑒。台灣可以考慮以下方向：
- 建立本土醫療專業知識庫： 整合世界的開放期刊、台灣特有期刊、以及與國內外醫療機構合作取得的數據，建立一個涵蓋各國語言的綜合性醫療專業知識庫。
- 發展或引進先進的 AI 技術： 可以利用台灣現有的大型語言模型 (如：TAIDE , Taiwan LLM或 Formosa) 或國際開放的模型 (如：LLaMA)，進行針對醫學領域的微調 (Fine-tuning) 和優化。
- 專注於特定領域： 初期可以先專注於台灣具有優勢或需求的特定醫療領域，例如：癌症、慢性病、罕見疾病等，逐步擴展到其他領域。
- 加強產學研合作： 鼓勵學術界、研究機構和產業界之間的合作，共同開發和推廣 AI 醫療資訊平台。
- 法規與倫理: 建立這類平台時，個資與病人隱私的保護是重中之重，也需要有專業的法規倫理團隊來制定相關規範。
這樣的平台不僅能為台灣的醫療專業人員提供即時、準確的臨床資訊，提升醫療決策的品質和效率，還有潛力推動台灣在 AI 醫療領域的創新和發展，甚至輸出到國際市場。
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