为医疗研究人员提供能够保留临床背景的AI，贯穿整个研究生命周期
进行多年研究的临床研究人员在每次会话结束时都会失去AI辅助的研究背景。文献综合、试验方案决策、先前工作的矛盾发现——这些都无法延续。MemoryLake为医疗和临床研究人员提供跨每个模型和会话的持久AI记忆，支持内置访问超过50万项临床试验、超过4000万篇来自PubMed、arXiv和bioRxiv的医学论文，以及超过200万条FDA和DrugBank记录。在LoCoMo基准测试中以94.03%的准确率排名第一，MemoryLake准确检索临床背景——而非近似。
记忆问题
一位临床研究人员正在进行为期三个月的系统评价。他们使用AI帮助综合文献、识别空白和撰写部分内容——但每次会话都是从头开始。他们重新上传先前的摘要，重新建立PICO框架，并在进行任何新工作之前重新解释纳入标准。当一位初级研究人员在研究中途加入并使用不同的AI模型时，没有共享的研究背景可供参考。六个月的AI辅助文献工作存储在没有人可以搜索的封闭聊天会话中。
MemoryLake的不同之处
内置超过4000万篇医学论文，无需上传
MemoryLake包括对PubMed、arXiv和bioRxiv的索引访问，因此AI会话可以利用当前文献，而无需手动导入。作为标准研究工作流程的一部分，搜索超过50万项临床试验和超过200万条FDA和DrugBank药物记录。
矛盾发现的冲突检测
Fact Memory存储合成的研究发现，并附有来源归属和内置的冲突检测。当一项新研究与您记录的先前发现相矛盾时，MemoryLake会标记这一差异——为您提供明确的证据冲突记录，而不是默默覆盖。
贯穿整个研究生命周期的研究连续性
Conversation Memory使每个AI辅助的研究会话都可以永久搜索。随时检索第二个月的文献综合、IRB准备中的方案决策理由或中期分析讨论——在任何未来会话中。
永久免费 · 无需信用卡
工作原理
- 连接 — 通过MCP或REST API链接您的AI工具（Claude、ChatGPT、Gemini或任何通过API端点的模型）。MemoryLake的内置医学数据集可立即使用——无需导入PubMed、临床试验或FDA记录的数据。
- 结构 — 研究方案决策和设计理由进入Fact Memory并进行版本控制。文献综合会话进入Conversation Memory。关键发现和证据摘要进入Fact Memory，并附有冲突检测和来源归属。
- 重用 — 当您或同事在研究生命周期的任何时刻打开新的AI会话时，完整的先前研究背景会立即可用——方案历史、综合文献、标记的矛盾和未解的问题。
前后对比
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Continuing a literature review | Re-establish search strategy, prior findings, and inclusion criteria every session | Full review context, synthesis history, and flagged gaps load automatically |
| Identifying contradictory evidence | Manual cross-referencing or missed conflicts in large literature sets | Fact Memory with conflict detection surfaces evidence tensions explicitly |
| Collaborating with junior researchers | No shared AI context; each researcher re-briefs separately | Shared team memory gives any researcher immediate access to full study history |
| Accessing current trial data | Manual PubMed searches outside the AI workflow | 500K+ clinical trials and 40M+ papers accessible directly in every session |
为谁而建
MemoryLake是为进行长期研究、系统评价或临床试验的医疗研究人员、临床研究人员和医学科学家而建——需要AI研究背景在几个月、团队成员和模型切换之间持续存在。它特别适用于进行系统评价的团队，其中文献量超过任何上下文窗口所能容纳的，跨多个地点的研究需要在研究者团队之间共享研究背景，以及那些需要为监管或出版目的记录来源和审计轨迹的研究人员。
在你自己的账号上跑通这个场景
研究中心把试验文件存进共享记忆，好让研究助手在协调员预筛受试者时答出「筛选期 eGFR 下限是多少」。申办方的每份方案修正案都是在 Word 里手工标注的：删掉的字加删除线，新字加粗加下划线，不是「修订」功能。索引读字不读字体，于是新旧两个值并排出现，有两行甚至只剩被划掉的旧值。MemoryRouter 原样挂上这段文本，助手就按修正案已删除的标准作答。同样的文件在上传前删掉带删除线的字，每次都答对。
你会看到
- 两份 Word 方案修正案（11 处手工标注：删除线 run 之后接加粗下划线 run）加一份无标注的药房手册作对照，存两份：原样保存的，以及经
apply_redline()（约 20 行标准库代码，删掉带删除线的 run）处理后的，各一个项目、一个 boundary；助手就是router chat --boundary（gpt-4o-mini，temperature 0） search --types document显示索引里的每一处改动行：11 行里 9 行新旧值并存（week 12 24、60 45），2 行只剩被删的旧值（within 90 days，新值 30 不见了），每次运行文本都一样；accept_changes()（处理 Word「修订」的修法）找不到任何可接受的修订- 9 道题、每题 3 个回答、跑 7 次：改动过的行上，原样保存 146 个回答对 42 个（63 个给出已删除的值，如「Answer: 90 days」「Answer: 12 weeks」；41 个新旧都给，如「every 2 to 4 weeks」），删掉删除线后 147 个全对；两道对照题两边每次都对
- 附
doc、redlines子命令与本地 Web 界面，按 Word 的样子展示文件
需要: 一个 MemoryLake API key · memorylake CLI · Python 3.9+
运行
git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git cd memorylake-usecases/protocol-redline-memory export MEMORYLAKE_BASE_URL=https://app.memorylake.cn/openapi/memorylake export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-… python3 demo.py # or: python3 web/server.py
看它跑起来 · 真实录制，未剪辑
相关场景
常见问题
MemoryLake如何处理医学文献的规模？这些数据集非常庞大。
MemoryLake如何处理医学文献的规模？这些数据集非常庞大。
MemoryLake以直接上下文方法的10,000倍规模运行，检索延迟为毫秒级。内置的数据集——超过4000万篇学术论文、超过50万项临床试验、超过200万条FDA和DrugBank记录——经过语义搜索索引，因此您不是将完整文档检索到上下文窗口中。您是在您的研究会话需要时检索精确相关的发现、引用和试验数据。
当一项新研究与我已经综合和存储的发现相矛盾时，会发生什么？
当一项新研究与我已经综合和存储的发现相矛盾时，会发生什么？
Fact Memory包括内置的冲突检测。当新证据与记录的发现相矛盾时，MemoryLake会明确标记冲突，并在双方附上来源归属。它不会默默覆盖先前的记录。这为您提供了一个文档化的证据轨迹，显示科学的变化——这对于系统评价和监管提交尤为重要。
MemoryLake是否符合医疗研究背景下所需的安全和合规标准？
MemoryLake是否符合医疗研究背景下所需的安全和合规标准？
是的。MemoryLake获得ISO 27001、SOC 2 Type II、GDPR和CCPA认证，具有AES-256加密和端到端的数据保护。完整的记忆来源和审计轨迹是内置的——每个存储的发现都有可追溯的来源归属和版本更新历史，支持IRB文档和出版透明度要求。