我們都知道醫學研究方案設計耗時又耗力？面對複雜的實驗邏輯和文獻海量信息，如何快速產出高質量方案呢？
我想這一直是大家迫切想要解決問題吧！那今天刷到這篇文章的朋友們有福了，本文結合梅斯醫學資深研究員張磊博士直播乾貨，手把手教你用ai拆解研究目標、優化實驗設計，文末還附贈工具試用入口！
【研究方案設計的前置知識儲備】
醫學研究大致分為臨床研究和基礎實驗研究，這兩種研究的知識體系既存在相通之處，也有各自的特點，在設計研究方案時，都需要掌握一些重要的前置知識。
【一】臨床研究要點
在設計臨床研究方案中，將picost六要素患者人群、干預條件、對照設計、結局使用、統計方法、研究時間線）作為基石。
在利用ai設計方案時，把這六要素融入提示詞的約束要求、任務內容或步驟參數里，能讓生成的方案更貼合實際需求。
同時，要明確研究類型，如前瞻性、回顧性、干預性或觀察性研究，以及研究的價值考量，明確研究目標是證明、證偽、解決相關性還是差異性問題，確定零假設，這些都是臨床研究的重要基礎。
🔹【臨床研究方案設計中，ai來破局，實踐操作拆解-簡約版】
這裡使用的是梅斯小智寫作智能體-研究方案寫作。該智能體已預設了醫學方案寫作的角色、目標、任務和格式等。
只需要我們輸入研究主題和研究目標即可開始結構化撰寫（草稿），交互式修改和即時保存可以使用現有的大綱架構也可以自定義編寫大綱層次。（簡便版梅斯小智工具的輸出結構）
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同時在使用中還可以選中一段文字進行高級操作和一鍵修改、擴寫、續寫等功能。也可以直接在對話框里下達修改指令，或調整提示詞重新生成方案。
不過要注意，ai生成的內容不能直接使用，一定要經過人工仔細校對。
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【二】基礎研究要點
基礎研究對生物學知識體系的要求較高，需要我們了解微觀世界的各種現象、層次事件及其內在關係。
實驗生物學的核心原則，如假設驅動、對照設置、控制變量、生物學可重複性等，在與ai交互時必須充分考慮。同時在方法學方面，像pcr、western blot、單細胞測序這些生物技術，我們也得有基本的概念。（要是基礎知識有所欠缺，也別擔心！利用ai也可以彌補）
在基礎研究方案設計中，明確實驗目標、選擇合適模型、設置對照和分組、處理樣本、確定檢測指標和統計分析方法等環節都至關重要。
🔹【基礎研究方案設計中，ai來破局，實踐操作拆解-複雜版】
面對複雜的研究課題，將其拆解成子目標是非常有效的方法，引導ai分析課題，梳理解決問題的方式，然後與ai合作拆解目標和技術路線，合理配置資源完成子目標。
這裡使用ai還是梅斯小智的研究方案寫作，我們可以設定「基礎醫學資深研究員」等角色。
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拆解示例展示：
【劃重點】：
最後提醒大家一定要牢記研究方案設計三大痛點：邏輯要素模糊、實驗設計複雜、知識儲備不足；和醫學研究方案設計的三步法：拆解子目標、精準匹配模型與實驗設計、鍵優化，規避「科研踩坑」
還等什麼？快跟隨張磊博士一起，進入梅斯小智研究方案寫作智能體開始實操吧。小智還嵌入了pubmate文獻推薦和檢索輔助工具，方便根據研究目的和主題推薦相關文獻。同時還有綜述寫作智能體、病例報告寫作等眾多寫作智能體，助力醫學研究新玩法。
