面向医生的医学文献问答工具——这是 OpenEvidence 最主要的用途，也是本文讨论的前提。

这篇不讲概念，直接给能复制修改的模板，以及每个模板该怎么填。

模板怎么用

每个模板都由三部分组成：背景（你是谁、要做什么）、约束（格式、篇幅、禁止事项）、验收（怎样算合格）。把方括号里的内容换成你自己的信息即可。

模板 1：客户沟通稿

适合：一个需要向客户解释的专业问题。

用非专业人士能理解的语言解释这个问题，避免给出绝对化承诺，并提醒客户需要专业人士最终确认的部分。

填写提示：如果结果太长，补一句字数或条数上限；验收看「没有绝对化承诺」。

模板 2：合规清单

适合：一项业务流程。

针对这项流程列出需要关注的合规检查点，每项注明依据类型（法规 / 行业标准 / 内部制度）以及需要向谁确认。

填写提示：如果结果太长，补一句字数或条数上限；验收看「注明了确认对象」。

模板 3：资料检索与摘要

适合：一个专业问题。

检索与这个问题相关的权威资料，给出摘要并附出处，明确区分「资料原文结论」与「推论」。

填写提示：先用一份小样本试跑，再处理完整材料；验收看「区分原文与推论」。

模板维护

  • 给每个模板编号并记录修改日期。
  • 保留一份「效果好」的示例输出作为对照。
  • 团队共用时注明适用场景和负责人。

补充练习

专业文档初稿

输入：一份行业内常见的文书模板和案情要点。

根据要点起草一份初稿，使用行业规范格式，所有需要专业人员确认的地方用【待确认】标出，不得编造法规条款或数据。

检查点：待确认处被明确标出。

常见问题：识别模型在新场景失效

补充新场景的标注数据重新评估。

常见问题：从业者担心责任问题

明确 AI 只做草稿与检索，签字与判断由专业人员负责。

常见问题：输出引用了不存在的条款或文献

只接受能追溯到原文的引用，逐条核对。

概念补充：人在回路

关键判断必须由有资质的人员确认。

概念补充：数据驻留

数据存储在指定地区，满足行业或地区监管要求。

适合人群：行政与助理

行政与助理可以用 OpenEvidence 处理会议安排与纪要、通知公告等工作。需要注意：员工个人信息与内部文件按权限管理。

适合人群：客服人员

客服人员可以用 OpenEvidence 处理回复草稿、工单分类等工作。需要注意：不得以 AI 名义做出政策外承诺，涉及隐私的问题按流程处理。

适合人群：医疗机构行政人员

医疗机构行政人员可以用 OpenEvidence 处理文书整理、患者沟通材料等工作。需要注意：AI 不得替代医生诊断，患者信息必须按法规保护。

写在最后

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 OpenEvidence 的数据处理条款，再决定能否使用。

本文基于 OpenEvidence 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。

延伸阅读