在人工智能技术快速渗透医疗领域的背景下，北京大学医学部联合多家科研机构打造的Xplore平台近期正式上线，为医学研究者和临床医生提供了全新的智能工具。作为北京大学2025年“科技创新年”战略的重要成果，Xplore平台不仅承载着医学与人工智能深度融合的探索使命，更通过一系列专业工具为医学科研和临床实践注入了新的活力。

从基础研究到临床应用，从数据采集到智能分析，Xplore平台构建了一套完整的智能医疗生态体系。首批上线的四个核心工具分别针对学者协作、数据共享、知识获取和诊疗辅助等关键环节，为医学工作者提供了全方位的智能支持。这些工具的开发不仅体现了北大医学在人工智能领域的深厚积累，更通过实际应用场景验证了AI技术在医学领域的落地价值。

01学者搜索：跨学科协作的智能桥梁

在医学研究日益交叉化的趋势下，学者搜索工具为科研人员搭建了精准的学术对接平台。该系统整合了北京大学医学部、理学部、信息科学与技术学部、工学部等六大领域共计六千余名专家学者的详细信息，涵盖研究方向、联系方式、个人主页等关键内容。用户可以通过姓名、学院或研究领域快速定位目标专家，为交叉学科研究提供高效的学术资源支持。

该工具的最大亮点在于其动态更新机制，通过自动抓取个人主页信息实现专家数据的持续更新。虽然目前部分专家信息可能存在滞后现象，但这种开放式的数据采集模式为后续信息完善预留了充足空间。对于需要精准对接的科研项目，学者搜索工具能显著提升跨学科协作的效率。

02一体化数智医疗生态空间：全流程的数据赋能

作为“临床医学+X”专项的重要成果，数智医疗生态空间构建了从数据采集到智能诊疗的完整链条。平台通过柔性化数据采集方式，实现了多源临床数据的标准化整合。依托隐私计算技术搭建的可信数据空间，为跨机构数据流通提供了安全通道。

平台包含四大核心模块：临床科研数据库平台整合了3万个量表和3千个在线数据库，为科研提供全面数据支持；数据交汇共享平台通过高性能架构实现灵活的数据集标识与共享；自动化数据分析平台集成200+种分析工具，覆盖影像、基因组学等多个领域；多模态医学大模型则基于百万级图文数据训练，形成了覆盖中医、皮肤病等领域的专病模型。

这种全链路的数据处理模式，不仅实现了患者诊疗全过程的数据闭环，更通过智能解析技术将数据转化为临床价值。对于需要多维度数据分析的科研项目，该平台能显著提升数据处理效率。

03小北健康：智能医疗知识助手

面对医学知识浩如烟海的现状，小北健康作为数字化医疗专家，为使用者提供了专业的知识问答服务。该系统基于医学知识文本和诊疗场景数据，通过先进算法构建出具备多场景、多领域适应能力的智能助手。

小北健康在导诊问答、医疗报告生成等场景中表现出色，其优势在于既能提供准确的医学判断，又能结合补充知识进行多角度解析。这种能力在复杂病例的诊疗决策中尤为重要，能帮助医生更全面地理解病情。

04小雅医生：电子病历的智能解码器

电子病历作为患者诊疗信息的集中体现，蕴含着大量有价值的数据。小雅医生通过知识增强的高维表示学习方法，训练出一系列针对电子病历的深度学习模型，为临床诊疗提供智能支持。

该系统能实现健康风险评估、相似患者推荐、诊疗建议生成等功能。对于终末期肾病患者的随访管理，小雅医生能提供全因死亡预测等精准分析。即将上线的早产预测、滤泡性淋巴瘤治疗进展预测等功能，将进一步拓展其应用范围。

在医学AI工具的开发过程中，Xplore平台展现了北大医学在技术融合、场景应用和数据治理方面的综合能力。从学者搜索到小雅医生，每个工具都针对医学研究和临床实践中的具体需求进行了深度优化。

随着更多自研AI工具的陆续上线，北大医学正逐步构建起“医学+AI”的创新生态圈。Xplore平台不仅为科研人员提供了高效的工具支持，更为临床实践注入了新的智慧动能。这种技术赋能的模式，正在重塑医学研究和诊疗服务的格局。