在当今医学信息爆炸的时代，信息碎片化与数据冗余已成为全球医学研究和临床决策的重要挑战。医生、研究者、期刊编辑与政策机构每天都被海量内容包围，但“真正有价值的信息”依然难以捕捉：
- 医学新闻无法直接关联到对应研究；
- 学术论文数量巨大，却缺乏语义层面的精准推荐；
- 临床研究人员很难快速定位能直接支持决策的最新成果。
在这样的行业背景下，赵唯以其跨界视角与科研信息整合能力，为医学信息服务提供了新的解决方案。赵唯于1996年毕业于电子科技大学机械系电子设备结构专业，目前为北京金图创联国际科技有限公司董事长，他长期致力于人工智能与科研文献分析技术的结合，推动科研信息平台的智能化转型。他不仅主导多项跨院校合作项目，还研发了多个基于人工智能与数据图谱的科研信息系统，如 “寻知”、“研知” 及 VOM医学数据库，逐步形成了兼具精准性与系统整合性的创新框架。
美国市场的需求背景：从数据到决策的缺口
赵唯所聚焦的这些痛点，并非中国科研体系独有的挑战。医疗信息的复杂性与碎片化是全球性问题——无论是研究机构还是临床系统，都在寻求更高效的知识聚合与决策支持工具。
根据 Grand View Research (2024) 报告，美国医疗信息系统市场估值约 2384.5 亿美元，预计 2025—2033 年年均增长率为 12.4%。与此同时，美国政府正推动医疗数据共享与互操作性建设，倡导建立以患者为中心的可信任数据生态，（来源：White House, Tech Leaders Commit to Create Patient-Centric Healthcare Ecosystem | CMS）
然而，在高度数字化的进程中，美国医学信息生态面临三大痛点：
- 数据孤岛严重——医学新闻、科研成果、临床数据彼此割裂，缺乏语义层面联通。
- 推荐不精准——信息系统偏重检索与归档，无法根据语义、时间序列或上下文进行智能筛选。
- 知识转化效率低——科研人员在检索、阅读、筛选过程中耗费大量时间，影响科研决策效率。
因此，美国市场对能将“新闻—研究—应用”动态关联的智能平台，存在明确缺口。
突破：精准性与多模态融合
赵唯主导的 VOM医学数据库（Value of Medicine） 为例，该系统以“新闻驱动学术发现”的理念构建，通过人工智能与语义图谱技术，实现了从新闻事件到文献内容的自动耦合与精准推荐。
系统核心功能包括：
- 新闻与文献关联推荐：在每篇医学新闻背后自动嵌入对应论文、研究数据与评价指标，帮助医生和研究者从事件直接跳转到知识源头；
- 跨模态整合：新闻、论文、讲座视频、期刊信息与投稿分析在同一平台中联动呈现；
- 动态语义过滤：通过对时序、主题与语义关系的建模，使推荐内容兼顾时效性与学术权威性。
这一逻辑改变了传统的“被动检索—多平台切换—人工筛选”的使用路径，让科研信息从“海量搜索”走向“主动关联”，显著提升决策效率。、
独占性与应用壁垒
在中国科研与教育体系中，能够形成内部推荐与直接采购机制的平台极为特殊。这一机制通常只授予技术成熟度高、长期稳定、并在行业内获得高度信任的系统。赵唯的平台正是凭借这样的特性，在多所院校与科研机构中被直接列入常用科研信息服务系统。许多高校和研究中心在实际应用后，通过内部专家评估与信息部门推荐，直接完成采购与部署，无需再经历复杂的公开竞标流程。充分说明了赵唯技术可靠性与用户口碑所建立的信任基础。
在这一体系逐步形成的过程中，赵唯相继研发了多项关键技术成果，包括《基于多层语义分析的科研文献的智能摘要系统V3.0》与《基于数据图谱的医学研究数据聚合平台V10.0》。这两项软著为平台提供了坚实支撑，使其在科研文献处理、语义识别与跨数据库聚合等关键环节上具备了领先优势。
同时，赵唯的科研平台已与湖南中医药大学、东华大学、中国石油集团等多家院校与企业签订合作协议，在医学科研、产业研发及知识服务等领域实现了深度落地。这种产学研结合的合作模式，不仅验证了系统的适应性与扩展性，也进一步巩固了其在行业中的独占性地位与应用壁垒。
因此，赵唯的平台在国内相关领域已经形成了先入优势与高替代门槛，不仅在技术上具有独占性，也在应用生态上建立起稳定的使用壁垒。
美国已有若干医学信息服务平台，如 MDLinx、UpToDate、PubMed News Digest 等，但它们多集中在摘要推送或人工编选新闻的层面，缺乏“新闻—文献—视频—投稿”之间的深度联动，也未建立系统化的文献评价与语义推荐机制。
随着美国数字健康市场预计在 2034 年达到 5677 亿美元 规模（Fortune Business Insights, 2024），精准信息服务 与 智能科研辅助系统 将成为新的增长焦点。
赵唯的平台体现了“从数据到认知”的跨界价值。他在医学与科研信息交叉领域构建的系统，不仅在国内形成了成熟生态，也在国际范围内展示了新的可能性——一种融合人工智能、大数据、语义网络的科研认知平台形态。（责任编辑：王卫苹）
