本文介绍了ClinFlow解决方案，该方案旨在帮助医生从海量医学信息中筛选出有效信息，提供临床决策支持。文章还强调了医学知识和技术不断更新迭代的必要性，以及DeepSeek和ClinFlow的能力。
文章指出，随着新技术、新药品、新方案的爆发式涌现，经典医学知识难以跟上时时更新的疾病诊疗方案，这对医生提出了巨大挑战。
ClinFlow通过构建'精准捕获-深度解析-场景化推送'的闭环系统，帮助医生从庞杂的信息洪流中抽取有效的知识，提供临床决策支持。
ClinFlow能够实时抓取全球权威期刊、药监公告、学会指南，并通过多维度可信度评分模型自动过滤非专业内容。此外，它还能够与丁香园临床决策支持系统对接，将新证据与用药助手App中的结构化药品数据、临床指南全文、疾病诊疗方案智能关联。
文章提到，当医学文献和指南不断更新时，医生需要一种工具来帮助他们处理巨大的信息量，这就是ClinFlow的作用。它能够帮助医生在高速行驶的临床工作中，提供有效的知识支持，成为他们的'临床决策Copilot'。
重要声明：以下内容没有使用任何 AI 工具协助撰写。
400 年前的《哈姆雷特》永不过时，但 4 年前的内科学教材，在它出版的那一刻就会面临「知识陈旧」和「不实用」的尴尬。
今人很难超越莎士比亚的文学造诣，但是今天绝大部分主治医生的医术都超过 40 年前的学术权威。
我们不再用经典夸赞医学专著，我们不停地问：有哪些过去被推荐的治疗方案今天或被推翻或被更新，我们问这种更新的证据坚实吗？
经典不能永流传，即便是博闻强记的大脑也跟不上时时更新的疾病诊疗方案。
新技术，新药品，新方案的爆发式涌现是这个时代患者的幸运，同时也是医生的巨大挑战。
每一天，会新出版上万篇重要的医学文献，近千个指南的发布，涉及几十个临床专科，几千种疾病，几万个临床诊疗细节的调整更新……
试问，这么巨大的信息谁能处理？
DeepSeek 说：我能，当千万条数据瀑布倾泻而下，我能以光速编织着信息的经纬，于万千弱水中取一瓢饮，做你数据潮汐的摆渡人
（本段系纯人工模仿人工智能撰写）
。
如果把医生的临床诊疗比喻是在开一辆高速行驶的新能源汽车，那么是时候给他们配一个副驾驶（Copilot）了：
它
帮我们把有效的知识从庞杂的信息洪流中抽取出来，简单优美呈现，供我们放心使用。
有证据的治疗方案，具体的药品名称，具体的使用剂量，具体的使用疗程，副作用的避免和处理……
ClinFlow 解决方案
打造临床医生的「临床决策 Copilot」
基于 DeepSeek 大模型与丁香园 20 年医学数据沉淀，
ClinFlow
构建起「精准捕获-深度解析-场景化推送」的闭环系统，直击临床工作三大核心场景。
01.
毫秒级信息提纯
从全网噪声中提取「临床金条」
实时抓取全球权威期刊、药监公告、学会指南，
通过多维度可信度评分模型自动过滤非专业内容。
基于诊疗场景解析信息临床价值，例如自动关联「鼻用糖皮质激素治疗变应性鼻炎」证据与耳鼻喉科用药决策、「维生素 E 预防造影剂诱导的急性肾损伤」证据与肾内科用药决策。
02.
知识图谱深度融合
让信息主动匹配临床需求
对接丁香园临床决策支持系统，将新证据与用药助手 App 中
8 万+结构化药品数据、3 万+ 临床指南全文、1 万+ 疾病诊疗方案智能关联。
动态生成「临床影响简报」
：
如新上市抗菌药不仅推送适应症，更自动对比现有药物 PK/PD 参数、当地耐药菌谱契合度。
03.
