科研选题与Meta分析辅助

本篇写给医学科研团队：EviMed 在选题、综述、研究方案、数据分析和 Meta 分析全流程里各能帮到哪一步，哪些环节仍要人来把关。相关文档：AI医学循证检索应用介绍.md · 安卓版下载与安装步骤.md

一、选题：先看方向值不值得做

在选题模块输入感兴趣的研究方向，它会给出选题推荐、趋势分析与研究进展分析，并产出一份选题分析报告——文献密度已经很高、结论趋于一致的方向，再做原始研究的空间就小；空白点多、结论互相矛盾的，反而值得往下挖。有第三方使用教程展示过它的「科研雷达」界面：按近十年文献算出选题方向评分，并列出排名前三的新兴主题与数据统计热点，判断标准一目了然。

二、AI 综述、方案设计与数据分析

• AI 综述：输入研究题目，先生成大纲、确认后再自动产出基于真实参考文献的综述报告。大纲确认这步别嫌麻烦——返工成本最低的时机就在这里。
• 研究方案设计：按研究类型（随机对照研究、队列研究等）与设计特征（随机方法、设盲水平）定制生成方案初稿，适合把初步想法快速落成可讨论的底稿，再交统计师与合作者修改。
• 对话式数据分析：用自然语言描述要做的处理，系统自动规划任务、执行并输出结果；正式分析前仍应逐步核对每一步输出的合理性。
• AI 选刊：按内容给出期刊推荐，投稿前先缩小范围，再结合分区与周期自行定夺。

三、Meta 分析全流程的 AI 辅助

EviMed 的「AI 自动 Meta」覆盖系统综述/Meta 分析制作的六个环节：检索策略制定（PICOS 解构、纳入排除标准）、文献检索（一键集成七大数据库）、文献筛选（AI 智能定位符合主题的研究）、数据提取与质量评价、数据分析（森林图、漏斗图一键生成）、全文撰写。按产品方新闻稿的说法，这套流程能把系统综述从数月压缩到数天；所有过程透明可回溯，支持人工二次校对——这也是把它当「加速器」而不是「代写工具」的正确用法。

把选题、综述与 Meta 的结果整理成报告后，剩下的问题价值判断、可行性评估与观点组织仍由研究者决定；报告里的文献是否贴合问题、结论有没有被新研究推翻，要回到原文核对。这些用法与界面的图文讲解，可以看 EviMed 介绍站的场景一节。

四、药事场景的报告也在这里

围绕药物决策，EviMed 还提供超说明书用药报告、治疗方案评价、药物综合评价、不良反应挖掘等多类自动报告，药学部常用它们对接院内药事审批流程。工具入口与获取方式见安卓版下载与安装步骤.md；基础检索能力的介绍见AI医学循证检索应用介绍.md。