蚂蚁与厦大联合推出 MedGuard，把医学事实核查嵌入诊疗流程
MedGuard 用可验证的原子声明和证据链，在诊疗前拦截医学事实错误，填补在线问诊安全空白。
MedGuard 是一层嵌入在线诊疗的安全基础设施：在医生或 AI 给出结论前，先把关键医学事实拆成可验证的原子声明，再结合权威医学知识库做证据核查。相比传统规则方法，它能识别需要结合患者全局语境才能发现的边界风险，且输出可追溯。
正文摘录
.jpg)  一句“不用担心”背后的医学事实漏洞 在线问诊中，一句“你的脂肪肝不用担心”，背后可能隐藏着什么？ 咨询者是一名既往弥漫大 B 细胞淋巴瘤患者，医生根据影像描述将脂肪肝特征误判为“影像高密度”，据此排除了脂肪肝。该判断表面看符合医学语境，但关键医学事实与真实影像表现并不一致。 以往针对在线诊疗的安全方案，大多依赖关键词规则或简单的文本分类。这类方法对“明显错误”有效，但遇到需要结合患者全局上下文、临床指南和证据链才能判断的边界案例，往往力不从心。一个“不”字被遗漏，结论就可能完全相反。 最近，蚂蚁 AI 安全实验室与厦门大学团队联合提出了 MedGuard，将医学事实核查嵌入诊疗流程。它不是又一个 AI 问诊系统，而是一层可嵌入医疗服务流程的安全基础设施 —— 在医生给出诊疗意见、AI 生成回复、用药方案形成之前，先对关键医学事实进行证据层面的验证。相关论文已被 npj Digital Medicine 接收。