論文總結：OpenEvidence: Enhancing Medical Student Clinical Rotations With AI but With Limitations

概述

這篇社論由 Niket Patel 等作者發表於 2025 年 1 月 3 日，討論 AI 工具 OpenEvidence 在醫學生臨床輪轉中的應用與限制。OpenEvidence 提供醫療文獻的即時合成和存取，幫助學生提升證據基礎學習和臨床決策，但存在搜索限制和不透明性。文章比較其與 ChatGPT 和 UpToDate 的優缺點，強調需提升透明度和功能以最大化影響。

介紹

• AI 在醫療保健中的快速進展引入如 OpenEvidence 的工具，旨在提升醫療文獻的可及性和合成。
• 設計用於醫學生臨床輪轉，提供證據基礎摘要、研究文章連結，以及臨床指南、診斷標準和治療方法的最新資訊。
• 然而，存在限制，如無法針對特定文章、作者或期刊進行搜索，且與 ChatGPT（互動性）和 UpToDate（全面性、CME 認證）相比缺乏進階功能。

OpenEvidence 在臨床輪轉中的角色

• 提供可靠證據基礎資訊，涵蓋差異診斷、治療協議和劑量建議。
• 強調較少討論的治療，如 buspirone 用於 OCD、doxycycline 用於復發性口腔潰瘍，以及罕見疾病如 Erdheim-Chester 病的選項。
• 合成診斷洞見，如 Wilson 病的放射學發現（"Face of the Giant Panda" 和 "Split Thalamus" 徵象）。
• 獨特功能："Featured" 標籤突出團隊選定文章、"Trending" 和 "New Evidence" 標籤可按專科過濾。
• 支援產生多選題、表格、風險分數計算和患者講義，整合學習與實務。
• 使用者友善介面有助醫學生高效收集臨床呈現和體檢資訊。

限制與比較

• 限制：無法針對特定文章、作者或期刊搜索；策展過程不透明。
• 與 ChatGPT 比較：ChatGPT 提供對話互動性，而 OpenEvidence 缺乏。
• 與 UpToDate 比較：UpToDate 提供全面、CME 認證內容，而 OpenEvidence 更注重臨床證據且更易存取。

貢獻與建議

• 批判檢視 OpenEvidence 的能力和限制，強調其作為易用替代方案的價值。
• 建議提升透明度、整合更廣證據和功能，以最大化對醫療教育和臨床實務的影響。
• 解決這些挑戰可支持更有效、證據基礎的醫療教育和實務方法。

總體而言，這篇社論突顯 OpenEvidence 在提升醫學生臨床輪轉的潛力，但需克服限制以實現全面應用。