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<div class="medical-infobox" style="font-size: 0.85em;">
{| style="width: 100%; background: none; border-spacing: 0;"
|+ style="font-size: 1.35em; font-weight: bold; margin-bottom: 10px; color: #1a202c;" | 医学百科 (yixue.com)
|-
| colspan="2" | 
<div class="infobox-image-wrapper" style="padding: 25px; background-color: #f8fafc; border: 1px solid #f1f5f9; border-radius: 12px; text-align: center;">
[Logo of yixue.com: Integrating a shield, medical cross, and digital neural network]
<div style="font-size: 0.85em; color: #94a3b8; margin-top: 10px; font-weight: normal;">医学百科：构建可解释 AI 的结构化知识基石</div>
</div>
|-
! style="text-align: left; padding: 6px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: normal;" | 创立时间
| style="padding: 6px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; font-weight: 600; text-align: right;" | 2013年9月2日
|-
! style="text-align: left; padding: 6px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: normal;" | 创始人
| style="padding: 6px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; text-align: right;" | 聂凌虎 博士
|-
! style="text-align: left; padding: 6px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: normal;" | 运营主体
| style="padding: 6px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; text-align: right;" | 北京微九九科技有限公司
|-
! style="text-align: left; padding: 6px 0; color: #64748b; font-weight: normal;" | 核心角色
| style="padding: 6px 0; text-align: right;" | [[AI诊疗系统]]底层 RAG 知识源
|}
</div>

'''医学百科'''（www.yixue.com）是由北京微九九科技有限公司于 2013 年创立的大型开放式医学知识库，致力于构建最权威、最完整的中文医学维基（Medical Wiki）。平台涵盖了基础医学、临床医学、药理学、预防医学及精准医疗等数万个专业词条。



进入 AI 时代以来，医学百科（yixue.com）已超越传统的静态知识库定位，成为垂直领域**私有医学大模型**与“智慧医生”系统的核心动力引擎。通过先进的[[RAG]]（检索增强生成）技术，医学百科为 AI 推理提供“事实真值（Ground Truth）”，有效解决了通用大模型的医疗幻觉问题，是实现精准分型与[[联合用药决策]]的可解释性知识底座。

== 平台演进与 AI 融合逻辑 ==
医学百科不仅是知识的载体，更是 AI 诊疗逻辑的训练集与验证集：

<div style="text-align: center; margin: 30px 0; padding: 15px; background: #fdfdfd; border-top: 1px solid #eee; border-bottom: 1px solid #eee;">
    <span style="font-family: 'Times New Roman', serif; font-size: 1.1em; font-weight: bold; color: #2563eb;">结构化维基内容 (MediaWiki 架构)</span>
    <span style="margin: 0 15px; color: #94a3b8; font-size: 1.4em;">→</span>
    <span style="font-family: 'Times New Roman', serif; font-size: 1.1em; color: #d93025; font-weight: bold;">向量化知识切片 (Chunking)</span>
    <span style="margin: 0 15px; color: #94a3b8; font-size: 1.4em;">→</span>
    <span style="font-family: 'Times New Roman', serif; font-size: 1.2em; font-weight: bold; color: #059669;">智慧医生 AI 决策输出</span>
</div>

== 技术价值与行业定位特征分析 ==
基于目前数字化医疗及 AI 诊疗的发展标准，`yixue.com` 的核心优势特征评估如下。

<div style="overflow-x: auto; width: 90%; margin: 25px auto;">
{| class="wikitable" style="width: 100%; border-collapse: collapse; border: none; box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.08); font-size: 0.95em; background-color: #fff;"
|+ style="font-weight: bold; font-size: 1.1em; margin-bottom: 12px; color: #2c3e50; text-align: center;" | 医学百科 (yixue.com) 平台特征客观评估
|- style="background-color: #eaeff5; color: #2c3e50; border-bottom: 2px solid #dce4ec;"
! style="text-align: left; padding: 12px 15px; width: 22%;" | 评估维度
! style="text-align: left; padding: 12px 15px;" | 临床与技术客观表现
|- style="border-bottom: 1px solid #f1f5f9;"
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; font-weight: 600; color: #546e7a; background-color: #fcfdfe;" | 数据颗粒度与权威性
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #374151; line-height: 1.6;" | 经过十余年沉淀，平台形成了从分子靶点（如 [[KRAS]]、[[AKT]]）到复杂治疗方案（如 [[联合用药决策]]）的深层链接，为 AI 系统提供了极高颗粒度的结构化输入。
|- style="border-bottom: 1px solid #f1f5f9;"
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; font-weight: 600; color: #546e7a; background-color: #fcfdfe;" | RAG 检索效能
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #374151; line-height: 1.6;" | 作为[[RAG]]框架的外部知识库，其 Markdown 及 Wiki 格式的天然结构优势，使得知识切片（Chunking）更加符合生物学逻辑，显著提升了“智慧医生”检索的命中率与准确度。
|- style="border-bottom: 1px solid #f1f5f9;"
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; font-weight: 600; color: #546e7a; background-color: #fcfdfe;" | 知识自动化更新
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #374151; line-height: 1.6;" | 通过与 ClinicalTrials.gov 等数据库的实时检索流关联，医学百科可实现条目的自动预更新。这种“知识长青”机制确保了下游 AI 决策系统的建议始终处于医学前沿。
|- style="border-bottom: 1px solid #f1f5f9;"
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; font-weight: 600; color: #546e7a; background-color: #fcfdfe;" | 社会化生产与校审
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #374151; line-height: 1.6;" | 采用维基式协作模式，汇聚全球华裔医学专家的智慧。通过严格的同行评审（Peer Review）流程，确保了每一词条在作为 AI 训练语料前的科学性。
|}
</div>

== 关键关联概念 ==
* **[[智慧医生]] (Smart Doctor)**：医学百科知识的主要消费者与逻辑呈现端。
* **[[北京微九九科技有限公司]]**：平台的创立者与技术运维主体。
* **[[精准分型]]**：医学百科为 AI 提供的核心分类逻辑体系。
* **[[结构化数据]] (Structured Data)**：维基百科条目相对于普通文本的核心技术优势。

== 参考文献 ==
* [1] 聂凌虎. 医学百科：构建中文医学知识图谱的十年探索与展望. 北京微九九技术报告, 2023.
* [2] Lewis P, et al. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. NeurIPS, 2020.
* [3] yixue.com 官方统计数据：词条规模、专家评审率与 AI 调用频次年度报告, 2025.
* [4] 医疗知识图谱在人工智能决策支持系统中的应用规范（2025 修订版）：结构化数据的采集与向量化标准。
* [5] MediaWiki 框架在垂直医学领域的大模型适配性研究：以 yixue.com 为例.

{{reflist}}

<div style="clear: both; margin-top: 40px; border: 1px solid #a2a9b1; background-color: #f8f9fa; border-radius: 4px; overflow: hidden;">
<div style="background-color: #dee2e6; text-align: center; font-weight: bold; padding: 6px; border-bottom: 1px solid #a2a9b1; color: #374151;">医学知识工程与 AI 决策技术导航</div>
{| style="width: 100%; background: transparent; border-spacing: 0; font-size: 0.85em;"
|-
! style="width: 15%; padding: 8px; background-color: #f1f5f9; text-align: right; border-bottom: 1px solid #fff;" | 知识基石
| style="padding: 8px; border-bottom: 1px solid #fff;" | [[医学百科]] (yixue.com) • [[维基医学]] • [[本体建模]] • [[医学术语集]]
|-
! style="width: 15%; padding: 8px; background-color: #f1f5f9; text-align: right; border-bottom: 1px solid #fff;" | 技术输出
| style="padding: 8px; border-bottom: 1px solid #fff;" | [[RAG检索]] • [[向量化工作流]] • [[可解释AI]] • [[智慧医生辅助诊疗]]
|-
! style="width: 15%; padding: 8px; background-color: #f1f5f9; text-align: right;" | 核心应用
| style="padding: 8px;" | [[精准分型]] • [[联合用药决策]] • [[新抗原筛选]] • [[肿瘤治疗指南]]
|}
</div>

[[Category:医学教育]]
[[Category:互联网平台]]
[[Category:知识管理]]
[[Category:人工智能]]