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AI研究院
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在医学研究和实践中，论文是传播科学知识、最新发现和治疗方法的关键。这些论文文献包含了医学科学发展的重要资料，对于医学教育、临床决策和研究方向的选择具有不容忽视的影响。
人工解读
人工解读文献的历史可追溯至科学文献本身的起源。在19世纪以前，医学发现主要通过私人信件或个人见闻来传播。随着科技的发展，计算机、互联网、数据库等等电子工具被科研人员用来提升解读文献的效率。
随着医学期刊和索引的创建，如SCI体系等，科学交流变得更加系统化。到了20世纪，随着计算技术的发展和数据库的引入，人工解读开始借助电子工具来提升效率。但直至今日，尽管辅助工具的广泛运用，人工解读依然主导着科学文献的解析与交流过程。
常见的人工解读方法和流程：
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文献检索：研究者利用关键词、作者、期刊名称等信息在数据库中检索相关文献。
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筛选：根据研究话题或问题的具体需求，筛选出相关性高的文献。
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阅读与总结：仔细阅读筛选出的文献，提取关键信息，对文献进行总结并归纳研究发现。
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批判性评价：对文献质量、研究方法、结果的可靠性进行批判性评价。
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综述撰写：将多篇文献的信息综合起来，形成一个覆盖广泛且深入的研究报告或综述文章。
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反馈与修正：在写作过程中，可能需要反复回到文献中查找信息，根据同行评审或者顾问的反馈进行修正。
尽管人工解读深度细致，极具灵活性，还能识别出研究潜在的偏见等问题，但人工解读往往非常耗时费力。且人的精力总归是有限的，面对如今海量的文献，纯人工解读实在是难以为继。此外，一千个读者眼中就有一千个哈姆雷特，不仅仅文学作品如此，面对科研论文，也是如此。
因此，大型语言模型等现代技术的出现，正成为医学文献解读领域的一股新兴力量。
AI解读
目前Newidea平台通过联合工作的大型语言模型（LLM）对SCI论文实现解读。
大型语言模型（LLM）的发展是自然语言处理（NLP）领域的一个里程碑。在医学领域，LLM的应用正变得越来越广泛。例如，它们被用于医学文献的搜索和筛选，能够迅速识别相关研究，提升科研效率。LLM在药物发现和遗传研究中也扮演重要角色，通过分析大量生物医学论文，预测药物相互作用或发现新的治疗目标。
LLM可以在短时间内处理大规模数据集，还可以实现文本的模式识别，进行多语言处理。此外LLM输出的结果具有连续性和一致性，能降低人为错误。最重要的是LLM可以进行定制化处理，实现为特定的医学子领域或需求提供更精准的信息。
此外，在速度和效率方面，LLM相较于人工解读来说具有显著的优势。一个训练有素的医学专业人士通常需要数小时甚至数天来彻底解读和分析一篇复杂的医学研究论文，而LLM可以在几分钟内就完成处理。并且LLM可连续运行，不受疲劳影响，而人总归会累的。
理论上，机器在遵循算法操作时是完全客观的，不会受到人类的情感、疲劳或认知偏见的影响。然而，LLM的准确性受到训练数据的质量和模型设计的影响，依然存在偏差的可能性。而人可以读懂作者的潜台词、比喻句等非直白表达，而且对于数据的真实性问题比LLM更敏感。因此，在准确性和客观性方面，LLM和人工解读各有优势和不足。
面对复杂多样的数据，LLM在处理大量非结构化文本数据方面表现卓越。它们能够从不同的论文、研究报告和数据库中快速提取信息，并能处理包括自然语言、表格和图表在内的各种数据格式。与此同时，人类在处理深层次复杂问题、非标准化数据和习得的经验知识方面拥有独特的优势。他们能够将新的研究成果与现有的医学知识体系结合起来，评估研究的临床意义，并将之应用于实际情境。
因此，结合LLM和人类的优势，采用混合方法可能是最佳的解读策略，尤其是在医学研究和实践领域中。
实际案例
解螺旋AI研究院研发的Newidea平台就能对文献进行解读，下图是实操情况：
从图中我们可以看到，一篇完整的文献解读正在飞快地生成，下图就是这篇文献解读最终的样子：
这极大地提升了科研人员从论文中获得关键信息的速度和广度，让科研人员可以更快地跟上最新研究进展，及时更新自己的研究计划。
未来与展望
尽管在医学研究中的潜力是巨大的，LLM在解读医学文献方面也面临着不少挑战和限制。数据质量问题、解释能力问题、隐私和安全问题，还有重中之重：技术限制问题。这些都限制了LLM产出超级精品的文献解读成果，以及实现对高难度文章进行高质量文献解读。
但LLM的潜力是巨大的，它有潜力将包括基因组学、蛋白质组学、临床试验结果等在内的信息有效地整合在一起，提供更全面的生物医学洞察。随着算法和计算资源的进一步改善，LLM产出的文献解读将可能变得更加精确，并解决目前的一些限制。医生也能够利用LLM跟上国际最新的诊疗方法。
