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使用 ClinicalKey AI 説明提升患者護理
負責任地創新，並通過循證臨床內容和高級生成式 AI 的強大組合，支援臨床醫生提供高品質的護理。
釋放人工智能在臨床決策中的力量
賦予臨床醫生快速做出明智決策的能力
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此創新的臨床決策支援解決方案以負責任的人工智慧為基礎，透過在照護點提供來自可信賴的實證內容的相關洞察力，協助將複雜性轉化為清晰性。
自然語言查詢可讓臨床醫師以會話形式發問，讓後續問題可從原始問題中提取上下文。
附有清楚引文的參考資料可直接連結到已發表的支援證據，以確認決策的有效性。
回應可根據臨床醫師的個人資料進行個人化，並在提示時 考慮患者的情況，例如年齡、併發症和目前服用的藥物。
數秒內存取實證資源
ClinicalKey AI 為全球臨床醫師所使用，專為臨床應用而設計，並提供最新資訊：
每天更新多個實證為基礎的內容來源，包括 ClinicalKey 內容的子集，例如 The Lancet、Braunwald's 和 Goldman-Cecil，以及可信賴的非 ClinicalKey。
經驗豐富的臨床醫師持續測試ClinicalKey AI 的輸出是否有用、正確等。
協助臨床醫師接受 AI 在醫療照護中的應用
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儘管將新技術整合至工作流程有時可能具有挑戰性，ClinicalKey AI 旨在協助提升臨床醫師的經驗，並藉此灌輸信心：
直覺式 AI 工具 可支援臨床醫師，而非取代他們。
有助於臨床決策 的合理保護機制
先進的資訊有助於提升臨床醫師的知識，並支援他們的專業旅程
醫療科技領域的領導地位
ClinicalKey AI 繼續受到肯定，展現其在醫療創新方面的領導地位。 ClinicalKey AI 已獲得兩次 MedTech Breakthrough AI 創新獎，最近因擴展全球訪問、整合臨床工作流程、支持專業發展及促進臨床內容進步而受到表彰。 Elsevier 也獲得2025年 Healthiverse Heroes Silver 獎，表彰其利用 ClinicalKey AI 的 DrFirst 用藥管理創新，協助臨床醫生改善病人照護並優化工作流程。
ClinicalKey AI支援臨床醫師的方式包括：
自然語言查詢
自然語言查詢
彷彿向信任的專家交談提問
從實證內容截取的摘要回覆
從實證內容截取的摘要回覆
每天更新多個證據內容來源
在回覆時考慮病患背景
在回覆時考慮病患背景
例如，共病症、目前用藥情況、年齡等
能夠提出後續問題
能夠提出後續問題
可以接續原始問題，提出後續問題
具有引用的參考文獻連結
具有引用的參考文獻連結
直接連結到的已發表的文獻
個人化
個人化
根據臨床醫師的個人檔案提供個人化回應。
與我們一同踏上旅程
醫療機構管理者
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臨床醫師與住院醫師
ClinicalKey AI的強大功能直接造福主治醫師和住院醫師
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充分利用 ClinicalKey AI 提供的所有功能，包括
對話式搜尋
來自實證內容來源的總結回應
附有連結引文的參考資料
現在就開始搜尋。
我們花了很多時間利用這些工具，評估並確保它們正常運作。最終，醫護人員在AI人工智慧的協助下，為病患做出更好的診斷治療決策，這對我來說是照顧病人的最佳方式，因為人類依據全球所有的內容來做判斷。
約翰·布朗斯坦博士, MD
波士頓兒童醫院資訊長 的 CIO
相關資源
ClinicalKey AI是一個臨床決策支援工具，結合了可信的實證臨床內容和由生成式人工智慧驅動的對話式搜尋。它的功能是快速提供可靠資訊，幫助臨床醫師在照護過程中做出知情決策。
臨床醫師可以使用自然語言界面，獲取實證臨床資訊，協助高效率的臨床工作流程和提升生產力。這個工具提供全面的資源，包括最新研究、參考教科書、臨床概述和藥物資訊。臨床醫師可以查閱原始文獻，確保透明度和可靠性。
ClinicalKey AI 獨家取材自可信賴、版權已核准的專屬和第三方來源，確保能取得可靠的臨床證據。每個回覆都包含與已公佈證據相關的引文，可增進信任並進一步探討。
ClinicalKey AI 透過使用已通過版權審查內容的安全平台，包括 Elsevier 專屬內容和可信賴的第三方來源，降低風險並增進信任。這提供臨床醫師可用資訊的廣度與深度。
是的，ClinicalKey AI 生成的每份摘要都包含引文，可直接鏈接到支持性的已發表證據。這可讓臨床醫師在需要時進一步探究並驗證資訊。
For over 10 years, Elsevier has used AI and machine learning responsibly in our products, combining it with unparalleled peer-reviewed content, extensive data sets and sophisticated analytics.
ClinicalKey AI is developed in line with Elsevier's Five Responsible AI Principles:
We consider the real-world impact of our solutions on people.
We take action to prevent the creation or reinforcement of unfair bias.
We can explain how our solutions work.
We create accountability through human oversight.
We respect privacy and champion robust data governance.
新報告：未來臨床醫師 2023 教育版 (2)
