资深研究员亲授AI实操秘籍，助力医学研究设计效率翻倍！

我们都知道医学研究方案设计耗时又耗力？面对复杂的实验逻辑和文献海量信息，如何快速产出高质量方案呢？

我想这一直是大家迫切想要解决问题吧！那今天刷到这篇文章的朋友们有福了，本文结合梅斯医学资深研究员张磊博士直播干货，手把手教你用AI拆解研究目标、优化实验设计，文末还附赠工具试用入口！

【研究方案设计的前置知识储备】

医学研究大致分为临床研究和基础实验研究，这两种研究的知识体系既存在相通之处，也有各自的特点，在设计研究方案时，都需要掌握一些重要的前置知识。

【一】临床研究要点

在设计临床研究方案中，将PICOST六要素患者人群、干预条件、对照设计、结局使用、统计方法、研究时间线）作为基石。

在利用AI设计方案时，把这六要素融入提示词的约束要求、任务内容或步骤参数里，能让生成的方案更贴合实际需求。
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同时，要明确研究类型，如前瞻性、回顾性、干预性或观察性研究，以及研究的价值考量，明确研究目标是证明、证伪、解决相关性还是差异性问题，确定零假设，这些都是临床研究的重要基础。

🔹【临床研究方案设计中，AI来破局，实践操作拆解-简约版】

这里使用的是梅斯小智写作智能体-研究方案写作。该智能体已预设了医学方案写作的角色、目标、任务和格式等。

只需要我们输入研究主题和研究目标即可开始结构化撰写（草稿），交互式修改和即时保存可以使用现有的大纲架构也可以自定义编写大纲层次。（简便版梅斯小智工具的输出结构）

同时在使用中还可以选中一段文字进行高级操作和一键修改、扩写、续写等功能。也可以直接在对话框里下达修改指令，或调整提示词重新生成方案。不过要注意，AI生成的内容不能直接使用，一定要经过人工仔细校对。

【二】基础研究要点

基础研究对生物学知识体系的要求较高，需要我们了解微观世界的各种现象、层次事件及其内在关系。

实验生物学的核心原则，如假设驱动、对照设置、控制变量、生物学可重复性等，在与AI交互时必须充分考虑。同时在方法学方面，像PCR、Western Blot、单细胞测序这些生物技术，我们也得有基本的概念。（要是基础知识有所欠缺，也别担心！利用AI也可以弥补）

在基础研究方案设计中，明确实验目标、选择合适模型、设置对照和分组、处理样本、确定检测指标和统计分析方法等环节都至关重要。

🔹【基础研究方案设计中，AI来破局，实践操作拆解-复杂版】

面对复杂的研究课题，将其拆解成子目标是非常有效的方法，引导AI分析课题，梳理解决问题的方式，然后与AI合作拆解目标和技术路线，合理配置资源完成子目标。

这里使用AI还是梅斯小智的研究方案写作，我们可以设定“基础医学资深研究员”等角色。

拆解示例展示：

【划重点】：

最后提醒大家一定要牢记研究方案设计三大痛点：逻辑要素模糊、实验设计复杂、知识储备不足；和医学研究方案设计的三步法：拆解子目标、精准匹配模型与实验设计、键优化，规避“科研踩坑”

还等什么？快跟随张磊博士一起，进入梅斯小智开始实操吧。小智还嵌入了PubMate文献推荐和检索辅助工具，方便根据研究目的和主题推荐相关文献。同时还有综述写作智能体、病例报告写作等众多写作智能体，助力医学研究新玩法。

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