从“思路零散”到“框架成型”：

AI快速搭建规范方案结构

临床研究方案有严格的学术范式，需要涵盖研究背景、目的、设计、受试者选择、干预措施、结局指标、统计方法等核心模块，零散的研究思路很难直接转化为结构化方案。AI工具通过深度学习医学研究的通用框架与特定疾病的研究范式，能快速将模糊思路转化为逻辑清晰的方案框架。

图1. EVA拥有专属Agent

从“反复推敲”到“智能校验”：

AI规避方案合规与逻辑风险

合格的临床研究方案，不仅要逻辑通顺，更要符合行业规范与监管要求。传统撰写中，科研者需手动对照FDA、NMPA指南及相关共识，逐一校验终点指标、纳入排除标准等内容，极易因遗漏导致方案不合格。AI工具凭借内置的权威指南库与智能校验算法，能自动识别方案中的合规风险与逻辑漏洞。

从“统计难题”到“一键适配”：

AI破解方案中的技术壁垒

统计方法选择、样本量估算、数据管理计划制定等技术环节，是很多科研者撰写方案时的“拦路虎”，专业知识的欠缺往往导致方案因技术细节不达标被驳回。AI工具通过整合医学统计知识库，能根据研究类型、结局指标等自动匹配合适的统计方法，简化技术难点。

EVA深度整合医学统计逻辑，为方案撰写提供全流程技术支持。在输入研究核心信息后，它能自动推荐适配的统计分析方法，如生存分析、方差分析等，并给出样本量估算的具体依据与结果；针对数据管理，EVA可生成标准化的数据收集表格模板，明确数据录入规范与质量控制措施。比如设计肿瘤治疗相关方案时，EVA会根据研究目的（如疗效对比、安全性评估）自动选择合适的统计检验方法，还会提示“随访数据的缺失值处理方案”，让缺乏专业统计背景的科研者也能搞定技术环节，确保方案的科学性与可行性。

总结

医学科研的核心是创新思路，但合格的研究方案是思路落地的前提。传统方案撰写模式下，科研者往往被框架搭建、合规校验、技术难题等琐事消耗精力，延误研究推进。而EVA这款顺手的智能工具，以医学专属的方案生成、智能校验、统计适配、协同协作功能，帮科研者避开弯路，快速将研究思路转化为符合规范、逻辑严谨、技术可行的合格方案。