所謂“萬事開頭難”，這對于科研工作來說尤為如此。選題是科研的第一步，卻是最重要也最難的一步，尤其在醫學科研領域，由于學科性質，存在細分方向多、醫學信息整合難度大等問題，很多時候研究者有了想法，卻不知道這個研究方向是否值得做、是否能做以及從何處入手去做，耗費大量時間和精力。
面對這一痛點，EviMed醫學搜索引擎于近日正式上線“科研選題”功能，能夠挖掘醫學新興課題、深度解析醫學前沿走勢、同時匹配高質量參考文獻、推薦創新課題等，從而更好地助力醫學科研工作者提升科研工作效率。
具體來說，EviMed科研選題工具的核心基礎有兩項，一是龐大的醫學知識數據庫，二是AI技術。醫學知識數據庫是EviMed服務的基礎與底氣，此前醫學問題搜索存在關聯度低、信息過時、不全面等情況，EviMed通過整合各大知識庫的醫學信息，構建了高質量的、不斷更新的醫學知識數據庫，從而讓醫學知識搜索更全面快捷。而通過AI智能，EviMed科研選題能夠快速理解、自動搜索關聯信息，并經過篩選、分析和挖掘關鍵信息，解決用戶提出的問題。EviMed科研選題專注于醫學領域，打造了一套智能科研輔助系統，為醫學科研工作者提供全面支持。
EviMed科研選題操作簡單，快速有效，當醫學科研工作者們在做科研、寫論文的時候，只需要登錄EviMed科研選題界面，輸入自己的選題，系統AI會自動提取醫學關鍵詞，用戶則可根據需求進行調整和確認。
之后AI系統將從多維度對選題進行綜合打分，根據選題的關鍵詞及同義詞拓展，EviMed會自動生成10個科研選題，并對每個選題從科研價值、論文寫作難度、發表難度和可行性等方面進行打分，為用戶了解選題情況提供有效參考，便于挖掘兼具可行性與價值的選題方向，搶占創新選題先機。
同時，用戶也能夠得到一份綜合的選題分析報告，AI系統會推薦相關選題結構，并以可視性較強的圖表展示選題趨勢分析、科研熱點統計、關鍵詞趨勢演變等情況，幫助用戶直觀地了解選題情況，進而有針對性地進行選題優化。
而為了進一步啟發和延伸醫學科研工作者們的靈感，EviMed科研選題還會對參考文獻等進行智能推薦，將與選題密切相關的優質文獻推送到用戶面前以供選擇，并根據用戶所選擇的關鍵詞自動生成論文摘要。
最后，為了幫助用戶更好地落實科研成果，EviMed科研選題系統會根據關鍵詞在靈犀數據庫資料中通過AI計算篩選出符合選題的核心期刊，并附有學者分析解析、研究機構分布解析等，為科研內容準備提供更多參考，幫助提高論文發表成功率。
由此可見，基于AI算法模型，EviMed科研選題可以輔助用戶利用數據分析的方法，找出最新最熱的研究主題，還可以從不同的角度和方面，分析這些主題的發展變化和未來趨勢，讓用戶一目了然地了解科研界的熱點話題，顯著提升科研效率。而且在使用過程中，還會有EviMed自帶的學術雷達，它會像一個無所不答的智能助手，快速幫助研究者在研究中獲得所需信息。
科研不易，EviMed依托自身持續進化的海量醫學數據庫、AI大數據等前沿技術的不斷升級，打造了創新、高效的科研選題工具，為醫學科研提供了更好的服務解決方案。不斷推動數字化、智慧化方式解決醫療全場景的知識需求，相信EviMed會陪伴更多醫學科研工作者勇攀學術高峰，為探索科學前沿貢獻新的力量。
