上海
從日常辦公的高效輔助，到專業領域的精準賦能，AI工具早已成為我們不可或缺的“好幫手”。尤其是在臨床醫療與醫學研究領域，AI的出現大幅提升了循證檢索、決策輔助的效率，DeepEvidence便是其中的典型代表。
會使用AI ≠ 會用好AI。AI的價值，往往取決于我們提問的質量；用好AI的關鍵，從來不是“會輸入問題”，而是“會問好問題”。
作為專為臨床醫生與醫學研究者設計的循證醫學AI，DeepEvidence能提供精準、可靠的循證答案。
今天就來手把手教你如何向DeepEvidence“問好問題”，避開無效提問的坑，讓每一次對話都產生實際價值，真正為臨床決策與研究助力。
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合理提問 vs 不合理提問（避坑第一步）
判斷提問是否合理，核心就看“是否是完整的句子”——名詞不是問題，句子才是。
合理提問
阿司匹林能與 PD-1 藥物一起使用嗎？
急性胸痛患者，首次肌鈣蛋白正常，3 小時后復查升高，需要立即導管室嗎？
2 型糖尿病合并心衰患者，SGLT-2 抑制劑是否優先于二甲雙胍？
不合理提問
阿司匹林
糖尿病
肌鈣蛋白
關鍵點：僅提供一個藥物名詞或疾病名詞，不構成任何問題。缺乏明確的疑問指向，系統無法判斷核心需求，只能返回基礎名詞解釋，無法提供循證依據。
核心原則： 每次提問，請確保輸入的是一個完整的句子，而不是孤立的醫學名詞。
清晰提問 vs 模糊提問（精準提效關鍵）
即便是一個完整的句子，如果關鍵信息缺失，也可能導致答案過于寬泛，清晰的提問應當包含患者特征、臨床背景和具體疑問三要素。
模糊提問
1.阿司匹林怎么吃？
缺少：患者年齡、適應癥、合并癥、現有用藥。
2.抗生素如何選擇？
感染部位？病原體？住院/門診？是否過敏？
3.高血壓怎么治？
缺少血壓值、心血管風險分層、合并癥。
清晰提問
1.65 歲老人，使用阿司匹林進行心血管二級預防，推薦劑量是多少？
年齡明確、適應癥明確、問題聚焦
2.社區獲得性肺炎，住院患者，PORT III 級，無青霉素過敏，首選方案？
嚴重程度、過敏史明確
提問黃金公式（每次提問都能用）
結合前面的核心原則和技巧，給大家總結一個萬能提問黃金公式，記住它，就能讓每一次向DeepEvidence的提問都高效、精準。
提問黃金公式 = 誰（患者特征）· 什么情況（背景/用藥/檢驗）· 具體疑問（你真正想知道的）
DeepEvidence并非通用LLM模型，其核心優勢在于內置了完整的循證醫學知識體系，無需大家額外設定角色，直接輸入符合要求的專業提問即可獲得精準反饋。同時，該工具不聯網、不檢索全網雜亂信息，僅聚焦于經過嚴格篩選的高質量醫學文獻，主動回避低質量信息來源，確保每一份循證答案的可靠性與專業性，真正適配臨床醫生與醫學研究者的核心需求。
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把AI當“人”來提問，忘掉“單獨名詞提問”的習慣，記住“句子才是有效提問”的核心原則，套用“誰·什么情況·具體疑問”的黃金公式，讓每一次對話都能獲得最高質量的循證答案，節省臨床決策和研究檢索的時間，提升工作效率。
現在，打開DeepEvidence戳這里免費使用，用今天學到的方法，試著提一個精準的問題吧！如果在提問過程中遇到困惑，歡迎掃碼進群反饋交流。
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