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从灵感到立项

AI Agent 帮你生成并验证医学研究方向

输入研究问题,AI 生成多个候选研究方向并逐一评估新颖性、可行性与风险,给出推进建议。

示例:评估摘要(节选)

2 型糖尿病患者转诊性视网膜病变风险的代谢与肾功能指标分析

人群
2 型糖尿病患者
暴露
HbA1c、eGFR、ACR
结局
转诊性视网膜病变

研究评估

新颖性7/10

中等偏高

可行性8/10

较高(回顾性数据可得)

潜在风险

存在混杂与指标共线性

证据信号

PubMed

已有研究关注单一危险因素,但对进展速度的系统分析仍有限

本示例仅用于展示评估结构与输出格式,不构成具体研究结论。

方法学
PubMed 文献信号验证循证方法学框架不替代专家判断

研航如何支持研究决策

以统一评估框架提供可解释的研究方向审查与建议

01

界定研究问题

明确研究领域、人群、暴露与结局,以及数据可得性与时间范围。

02

生成候选方向

并行生成并去重合并,形成可比较的方向集合。

基础基于医学常识生成多元候选方向。
高级应用跨学科迁移策略(如经济学、博弈论)激发突破性假设。
03

结构化评审

围绕新颖性、可行性与风险进行分层评估。

基础基于通用标准进行可行性评分。
高级执行“事前验尸”分析,主动攻击研究弱点并提供修正方案。
支持: 回顾性数据可得,样本量充足风险: 指标共线性需在模型中校正
04

形成决策建议

输出评估摘要与推进建议,完整报告在工作区查看。

基础输出结构化的评估结论。
高级生成深度评审报告与防御性设计建议。

方法学与合规保障

面向医学研究流程的结构化审查与边界声明

方法学框架

以统一评估框架输出新颖性、可行性与风险审查。

  • 结构化评估维度与评分说明
  • 关键变量与设计路径提示
  • 风险与不确定性显式呈现

合规与边界

明确研究决策支持边界,强调伦理与临床责任。

  • 不替代临床判断与伦理审查
  • 输出仅用于研究参考与规划
  • 建议结合真实数据与专家复核

研航为你解决的关键问题

通过方向比较、风险评估与可行性审查,提供可解释的研究决策支持

降低方向选择的不确定性

将零散想法转化为可比较的研究方向池,帮助识别最具前景的路径。

识别重复风险与新颖性缺口

结合文献信号提示潜在重复与创新空白,减少无效探索。

形成下一步研究设计路径

提供与研究问题匹配的设计思路与统计路径,辅助研究规划。

原则与边界

决策支持,不替代临床与伦理判断

支持范围

  • 帮助研究者在早期阶段评估与筛选研究方向
  • 提供可解释的评估依据与真实约束分析
  • 辅助研究规划,但最终判断仍由研究者做出

不提供

  • 不自动生成论文全文或完整方案
  • 不对研究发表或伦理审批做出承诺
  • 不替代专业统计咨询或领域专家意见

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生成研究方向

研航面向医学研究者提供结构化的研究方向评估、风险提示与方法学建议,帮助在立项前完成可行性与新颖性审查。