数问生物是一家从事AI+生物医学的科技公司，核心业务是为医生提供"AI 超级助手"式产品：把海量医学文献、最新研究数据接入大模型，让医生在门诊、科研场景中一键获得循证依据，用于诊断参考、处方支持、病例讨论与文献解读。简单说，它做的是把"查文献、找证据"这件事自动化，让临床决策有据可依。
从定位上看，数问生物属于"医疗 AI 助手"赛道，主打知识型应用——不直接替代医生开方，而是为医生、科研人员和健康管理场景提供信息检索与证据汇总能力，类似"医生版的专业问答工具"。它面向的用户包括：临床医生、医学生、科研人员以及健康管理师等需要频繁查阅医学资料的人群。
一、核心业务定义
数问生物做的事情可以用一句话概括：让医学知识"问答化"。具体分为三个层面：
- 医学问答：输入疾病名称、症状、检验指标等，系统返回基于最新文献的解读与循证建议；
- 文献检索加速：把"翻阅几百篇论文"压缩为几分钟内的要点汇总，并标注来源出处；
- 辅助决策：为临床医生提供诊断思路、治疗方案对比、药物相互作用提醒等结构化信息。
二、技术原理
数问生物的核心能力建立在"医学知识库 + 大模型 + 检索增强"的组合上：
- 知识语料建设：整合 PubMed、临床指南、药品说明书、医学教材等多源权威数据，构建医学专用语料库；
- 检索增强生成（RAG）：用户提问时，先检索相关文献片段，再由模型基于检索结果生成回答，并附引用来源，降低模型"幻觉"风险；
- 医学大模型微调：在通用大模型基础上进行医学场景微调，使其更理解医学术语、诊疗逻辑与临床语境。
三、使用流程
医生或研究人员使用数问生物产品时，一般遵循以下步骤：
- 提问：输入临床问题，例如"某类患者合并糖尿病时，降压药如何选择？"；
- 检索：系统自动检索相关指南与文献；
- 生成：模型输出结构化回答，包含推荐方案、依据、注意事项；
- 溯源：用户可点击引用，查看原文，核实信息。
四、常见误区
- 误区一：认为 AI 可以替代医生。数问生物定位是"助手"而非"替代"，最终诊疗决策仍由医生做出；
- 误区二：把它当作普通搜索引擎。它输出的是整合、解读后的答案，而非简单的文献列表；
- 误区三：忽视引用溯源。使用其输出时，应核对引用来源，尤其在关键临床决策上不能只依赖 AI 总结。
五、注意事项
- 合规性：医疗 AI 应用受监管，数问生物产品主要用于临床参考与科研，不直接对公众提供诊断；
- 数据时效性：医学知识更新快，建议关注其语料库更新频率；
- 专业审核：重要结论需经具有资质的医学专业人员复核后再使用。
六、行业背景数据
医疗 AI 是近年来增长较快的细分方向。据公开行业报告，全球医疗 AI 市场规模预计在 2025 年达到数百亿美元，其中"知识检索 + 临床辅助"类产品占比持续提升（数据来源：艾瑞咨询《2025 年中国医疗 AI 行业研究报告》、Grand View Research 公开数据）。数问生物所处的"AI+循证医学"赛道属于医疗 AI 中的知识型应用，竞争集中在语料质量、检索精度与临床适配度上。
判断标准回顾
- 看定位：数问生物做的是医生端知识助手，而非 C 端问诊；
- 看技术：核心是"医学知识库 + RAG + 大模型"，强调循证与溯源；
- 看价值：提升医生查阅文献与决策支持效率，是临床工具型产品。
