增效80%！迪安智能体想象空间有多大

作为体外诊断人士，这一动态值得深入分析，AI的发展打破了许多知识壁垒，知识付费的门槛提高了，不再简单糊弄学问就能营收了；同时更垂直、专业的模型正在被呼唤，将成为后发展时代的主流。

就科研领域来说，在文献的茫茫大海中捞出一个课题，而后制定大纲、调整结构、核对形成自主的数据参考，说实在的，这一过程虽说是专业范围，但有许多是简单且重复的循环，因此若有一个智能体出现，将大大释放这些占用的时间，而且成果可以连续复用，使得专业更便捷。

既然有这些痛点，那么AI的出现，垂直模型的顺其自然问世，必然会朝向这些提出解决方案，本次升级聚焦“学术研究更高效、成果质量更可靠、科研资产更持久”的核心宗旨可谓是精准符合，据悉报道，常用操作步骤减少40%，告别“低水平重复”，回归创新本源，推动医学科研智能化跃升。

迪安诊断的核心业务是独立临床实验室服务，其核心竞争力在于规模化、标准化的检测能力与质量控制体系。过去，ICL的价值长期埋在“出报告”。在日常运营中，ICL积累了海量、真实、连续的临床检测数据，并深度参与新检测方法的开发、验证与临床研究，这些在以前并不是一个直接变现的标的。

并且相应地，它还使得科研人员，以及与ICL合作临床研究的医生们，长期面临一个核心痛点，如何从海量文献与自身数据中，高效地提炼科学问题、梳理研究脉络、产出高质量学术成果？等。

Repilot的诞生，是迪安诊断将自身在“数据”与“临床场景”方面的积淀，与前沿AI技术结合的产物。非凭空而来，而是其业务自然延伸的“数字孪生”。对此，迪安诊断也在2025年发布的新五年战略中，明确锚定“医学诊断智能解决方案引领者”的定位，推动从“诊断服务”向“诊断+科研+数据”一体化升级。

由此可见，Repilot是承载“科研”与“数据”价值的关键落地产品，旨在赋能内部研发与外部临床合作，构建一个可沉淀、可复用的“医疗知识大脑”。这在未来将是一个常态，各行各业均是如此，一个更高效的专业模型将是各个阶段从业者的急需，能够快速提高效率。

科研的核心价值在于可靠与积累，因此任何工具只要不违背这个内涵，那么自然就越快越好，赋能越多越高效越能驱动创新。

“严谨性”与“资产化”

Repilot升级版通过“文献管理闭环”和“历史记录中心”等功能，直击这两大要害。其“双窗格对照界面”允许撰写报告时随时核对下方文献原文，极大减少了引用错误。同时，“专属知识库”功能允许研究者将筛选的文献按主题自定义分类归档。这意味着每一次研究过程产生的大纲、报告、文献列表都能被系统化沉淀，形成研究者或机构的私有化“科研资产”。下次启动同类课题时，可直接调用，甚至一键生成综述，实现了知识的复利效应。

从“项目工具”到“生态入口”转变

Repilot的终极看点可能是一个生态入口。想象一下：当越来越多的临床医生和科研人员通过Repilot管理其科研流程时，一个基于真实研究行为和数据的知识网络便悄然形成。迪安有望借此与医疗机构、科研院校共建更广阔的“医疗知识大脑”。这不仅巩固了其与核心客户（医院）的粘性，更可能在未来衍生出数据服务、协同研究平台等新的商业模式，完成从服务商到平台生态构建者的转变。

从“AI辅助”到“研究者主导”的转型

AI曾一度被定位辅助角色，而垂直模型的出现正在改变这种认知。以此次为例，智能大纲系统告别了僵化的“一键生成”，引入了“三步式大纲工作流”。研究者可以在AI生成建议的基础上，通过拖拽实时调整章节结构，系统还能根据反馈（如点“踩”）优化算法。将AI的效率与人类研究者的逻辑判断和创造性思维深度融合，真正让研究者“回归创新本源”

从IVD观察者的角度看，迪安诊断推出Repilot是一次成功的“升维”尝试，是AI垂直模式浪潮下的一个小小缩影。ICL行业容易同质化竞争的特点，使得比一般IVD企业更需要新质、高质业务，通过自身的数据基因和临床触点，切入医学科研赋能这片“蓝海”，算是一个不错的赛道，因地制宜嘛。当然这并非迪安独有，行业的各家企业均有能力做到，差别在于产品的好和坏。

Repilot的准确性严重依赖底层大语言模型的性能与知识更新的及时性，在要求绝对严谨的医学领域，如何避免“幻觉”并确保推荐文献的质量，是持续性的挑战。而工具的便利化，也会引出新的惰性，如何保持科研人员的求真精神，和审核的新能力提升显得非常重要。

总而言之，Repilot升级版的出现，说明医学科研中的智能体正从“玩具”转向“大脑”，未来的诊断巨头，必然是融合了数据智能的知识引擎”。

参考资料：

1. 低水平重复工作占据了80%的时间？迪安诊断Repilot以实力推动医学科研智能化跃升！，迪安诊断，2025
2. 从一个月到几分钟，真是科研“加速器”！云栖大会上，迪安诊断Repilot科研文献智搜智能体发布，迪安诊断，2025

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