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EviMed药品综合评价系统是基于自主研发的生成式人工智能模型，针对任意给定的临床问题，可在数秒内对全球海量中英文文献、指南/共识、药品说明书、不良反应数据、临床试验等庞大数据库进行搜索、筛选、分析和挖掘，将关键信息进行抽取与知识合成，最终得到定性/定量的结论，并自动生成应用于各场景的药品综合评价循证报告，其应用模块如下：

1.超说明书用药评价系统：

针对医疗机构超说明书用药管理需求，系统可自动采集来自于说明书、指南/共识、文献和临床试验数据库等相关证据，最终得到定性/定量的结论，并自动生成超说明用药报告；

2.药品遴选：

针对医疗机构药物遴选评价需求，根据相关国家标准和指南规范，采用百分制量化评估，依托AI大语言模型，通过评价药品的药学特性、有效性、安全性、经济性和其他属性等五个维度的系统评价，并自动生成药物遴选评价报告及相应得分，为医院决策者遂选药物和临床合理使用药物提供科学依据；

3.循证综合评价：

针对医疗机构对药品上市后的评价需求，对全球海量的医学数据库进行搜索、筛选、分析和挖掘，将关键信息进行抽取与知识合成，最终得到定性/定量的结论，并自动生成药品循证综合评价报告；

4.药物警戒/药品安全性分析：

基于药监局等监管机构关于药物警戒的需求，基于FAERS不良反应上报数据库,针对临床药品或不良反应症状进行实时数据分析和挖掘，包括对地区分布、人群特征、处置措施、严重结局、器官分类、发生时间等分析；同时采用贝叶斯递进神经网络法、频数法等方法进行典型临床不良反应信号挖掘；最后可依据各部分分析，自动出具AI分析报告。