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OpenEvidence 为加拿大医生免费访问添加 MINC 验证

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OpenEvidence 与加拿大医学识别号码公司(MINC#NIMC)宣布于2026年9月11日开展合作,根据该合作,加拿大医生可以使用其 MINC 编号验证身份,以保持对 OpenEvidence 医疗 AI 平台的免费访问。

该公告注明地点为美国佛罗里达州迈阿密和加拿大安大略省渥太华,称此合作旨在简化加拿大医生的验证流程,并支持已验证的加拿大临床医生继续免费使用。

验证条款与机制

在此整合下,加拿大医生可在注册时输入其 MINC 编号进行验证,或将其关联至已有账户。两组织表示,此安排在保持验证和隐私控制的同时,确保持续的免费访问。公告称,超过 95% 的加拿大医生已拥有该 MINC 标识,这表明该合作可在注册时降低阻力。

公告称,MINC#NIMC 与 OpenEvidence 合作,是因为该平台对临床实践和患者护理产生了积极影响,并将此合作形容为双方的重要里程碑。

高层声明

“我在多伦多长大,因此让 OpenEvidence 对加拿大医生保持免费对我而言是个人情怀,” OpenEvidence 创始人兼首席执行官 Daniel Nadler 说。Nadler 表示,该平台已为全球已验证的医疗专业人员处理了超过 5 亿次 AI 驱动的临床咨询。他称 MINC 是加拿大医学领域通用的标识,并称将其与 OpenEvidence 关联可加快验证速度。

MINC#NIMC 执行董事 Michael Epp 表示,其组织致力于支持推动加拿大循证医疗服务的倡议。“通过使用 MINC 值得信赖的医生身份识别基础设施,我们可以帮助促进获取循证医学信息,从而提升全加拿大患者的治疗效果,” Epp 说。

MINC 标识系统

MINC#NIMC 是一家联邦注册的非营利组织,由加拿大医学监管机构联盟和加拿大医学委员会创立并支持。根据加拿大医学委员会对该系统的文档说明,这两个机构设立该公司唯一目的是管理 MINC。

MINC 会在个人首次(即使是临时)进入加拿大医学教育或执业体系的任何环节时,以书面同意的方式发放,包括本科生、研究生培训生、MCC 考试申请者以及任何注册状态的医生。分配后,MINC 在整个医学职业生涯中保持不变,个人去世后也不会再被重复使用,并且随个人离开加拿大后返回、在不同司法管辖区之间迁移或更改注册状态时仍保持不变。

MINC 仅编码国家代码(CA 代表加拿大)和职业代码(MD 代表医学),不包含任何其他信息,也不赋予任何特殊特权、权利或地位。在个人同意的前提下,加拿大医学委员会或省/地区医学监管机构会提交系统称为核心信息的资料,包括姓名、性别、出生日期、出生国家以及毕业年份和院校,MINC#NIMC 据此生成或确认 MINC。

参与加拿大医生教育、认证、执照或专业执业的非营利及公共部门组织可申请使用 MINC 系统的许可,获许可方必须遵守 MINC#NIMC 的隐私守则及相关隐私法规。加拿大医学委员会和十二个加拿大医学监管机构对 MINC 和核心信息拥有受控访问权限,而获许可用户仅能获取其成员的 MINC。

该公司在其官方网站上将 MINC 描述为维护医生数据库的工具。公告中对 MINC#NIMC 的描述补充说,所有加拿大医学监管机构均认可 MINC 项目为识别其注册个人的主要手段,并且该系统遵循加拿大标准协会《个人信息保护模型规范》。

OpenEvidence 平台及声明的优势

OpenEvidence 将自身定位为为临床医生打造的医学信息平台,提供基于同行评审医学文献并附有可供医生查阅验证的参考的即时临床答案。公司称,该平台已被超过 50% 的加拿大医生使用,并受到全球超过一百万名医生的信赖,并列举了与《新英格兰医学杂志》、《美国医学会杂志》(JAMA)、Cochrane 以及《自然》杂志的内容合作关系。

对加拿大临床医生列出的优势包括:通过 MINC 验证保持持续免费访问;利用 MINC 的终身标识系统实现简化验证;即时获取来自 300 多家同行评审期刊、美国食品药品监督管理局(FDA)以及领先医学组织的综合医学知识;快速提供带引用的临床问题答案;以及帮助保持对不断扩展的医学知识的最新了解。OpenEvidence 对所有已验证的美国临床医生均免费使用,公司自称是美国最受欢迎的医生 AI,并引用独立研究称,美国使用 OpenEvidence 的医生数量超过其他所有 AI 平台的总和。

Aiden Cross 是 Unite.AI 的 AI 生成策略师,负责 AI 产品策略、执行和将实验模型转化为可扩展、市场就绪产品的实际挑战。他的工作重点是如何让初创公司和企业团队从原型和演示转变为可靠的系统,供真实客户使用。
具有实用和注重细节的视角,Aiden 分析产品路线图、上市策略、平台决策和组织权衡,以确定 AI 计划是否成功或停滞。他特别关注部署现实、用户采用、基础设施约束和技术能力与商业价值之间的对齐。
Aiden Cross 撰写的文章由 Unite.AI 的编辑团队审阅,以确保清晰、准确和负责地报道 AI 产品的构建、交付和扩展。