帶起生成式AI浪潮的王者OpenAI在經過中國式的新創與跳戰後，在今天(20250203)發布了新的產品DeepResearch，聲稱能對於專業工作者帶來傳統資料收集方式的改變，資訊來源不僅僅是人類已知過往已知資訊，包括了能夠針對專業的資料庫(研究/專業管顧公司的研究報告)等，進行跨資料庫的深入研究與分析。也針對各個現有網站在文字圖片乃至PDF作為分析的知識來源。現在輸出報表的方式，在醫療研究部分會有論文的摘要與來源，據稱未來也將有分析圖表與生成圖片(?)。總之，就產品面來說，他提供了有別於以往的摘要式的結論，而是根據多個深入的資料來源，提供更全面的分析與建議。唯一的代償就是運算時間大約需要五分鐘到三十分鐘。耗時的部分除了趁這機會去喝杯咖啡，估計再等個半年一年，要不是黃JESEN有了突破性的硬體迭代進展，或是又有中國式的破壞創新來優化。
那麼，針對復健醫學會帶來甚麼樣的改變了。
在近幾年，可以深刻感受到復健醫學正面臨前所未有的「資訊海嘯」。醫療研究隨著全球科學家與臨床工作者的投入，不斷地推陳出新；這些新知識可能來自於疾病的上游(急性)神經科學、骨科，乃至物理治療、職能治療，以及離院後的居家照護。甚至結合心理學與運動科學。要在龐大的論文和臨床報告中找出關鍵、並有效落實到個案的治療方案，確實是一大挑戰。
過去，我們常仰賴人力進行系統性文獻回顧（Systematic Review）或臨床實證查詢（Evidence-Based Practice）。然而，隨著研究量級爆炸式成長，單純依靠人力閱讀與整理，難免有盲點與疏漏。就在這時，一項新興的「深度研究（Deep Research）」技術開始進入大眾的視野，並帶給了復健領域更新、更快速的解決方案。
深度研究的核心概念與特色
「深度研究DeepResearch」並不只是個聳動的名詞，而是一種能在網路上自行搜尋、篩選並且解析龐大文本資訊的研究模式。它運用類似人工智慧的推理能力與資料處理流程，去檢索學術期刊、研討會論文、臨床試驗數據，甚至各國的醫療指南與政策規範。
跟傳統搜尋引擎或資料庫不同的是，深度研究不只是找出「關鍵字匹配」的內容，而是會在發現新資訊後，立即重新調整研究方向。例如，我們在尋找「腦中風後下肢復健」的最新療法時，深度研究能隨時補充新的文獻，或切換到與之相關的「帕金森氏症步態分析」、「急性期中風互動復健」等延伸主題，達到更全面的檢索深度。
五大實際影響：深度研究如何改變復健臨床
- 完整且快速的文獻搜集
以往做系統性文獻回顧，光是閱讀和整理就得花上數週甚至數月；深度研究能在短時間內幫我們彙整數百篇文獻的要點，並標註出哪些是隨機對照試驗（RCT）、哪些是案例研究，幫助我們更快掌握「實證強度」的差異。 - 個人化治療方案設計
復健向來強調「個案需求」。深度研究除了能提供一般治療建議，也能根據特定病患的條件（如年齡、病情嚴重度、合併症狀等）篩選出具高度相關性的研究結果，提供更貼近個別需求的方向。尤其復健是個相當個人化，這樣的醫學領域，也更適合生成式AI跟據輸入的使用者現況，更為客觀的提供對應的醫療論證與治療方案的設計。 - 即時掌握最新研究動態
復健醫學每年都有大量新技術與數位療法問世，例如步態分析協助帕金森氏症的多巴胺治療評估、虛擬實境（VR）復健等。深度研究可以持續追蹤最新期刊發表與科技新聞，一旦有新的研究結果，就能即時提醒臨床醫療團隊。這部分的功能跟Perplexity AI的功能頗為接近。OpenAI加入這個戰局，也算是穩住了原有的使用者不要跳槽(比方說我)。 - 跨領域資源整合與應用
除了醫療資訊，深度研究能把心理、營養、社會資源整合在一起。對於需要長期復健的病患，若能配合心理支持、營養計畫，以及居家環境改造的建議，往往能讓康復成效更完整。
完整的資源整合的照顧計畫，甚至包括當地政府的保險或是政策補助，根據官方的說法這些也能提供。我覺得這部分的功能相當值得期待。最終，好的復健產品是要能夠解決使用者的需求，協助我們的對象能夠妥善運用導入，相關資源佔了關鍵要因。 - 促進醫病溝通與患者參與
最後，深度研究產出的報告或簡易摘要，若能轉化為可視化的圖表或條列重點，家屬和病患就能更直觀地了解復健過程。過去比較抽象、難懂的醫學概念，也更容易溝通，因而提高病患的配合度。不過目前只有圖表，期待後續更多元的資料詮釋方式產生。
目前DeepResearch開放付費會員使用(plus, pro)使用。
龍骨王 
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