传统文献检索依赖关键词匹配，常因数据库覆盖不全、关键词选择偏差，遗漏关键研究或最新进展，导致方案依据存在“信息缺口”。AI工具通过构建垂直领域的海量知识库，结合语义理解技术，能实现对研究主题的全维度信息挖掘，彻底摆脱关键词检索的束缚。

EVA内置千万级权威期刊文献库，涵盖细分疾病的临床研究、Meta分析、专家共识，且每周定向更新，确保捕捉前沿进展。它支持“主题式检索”，只需输入研究方向（如“TPO-RA治疗儿童ITP”），就能自动关联相关文献、指南、临床试验数据。更关键的是，EVA支持上传内部资料（如科室诊疗规范、未公开数据），形成“公私融合”的知识网络，既覆盖公域权威资源，又贴合团队实际需求。比如设计再生障碍性贫血的治疗研究方案时，EVA不仅能检索到最新诊疗指南，还能关联相关药物的最新III期临床试验数据、不同剂量方案的对比研究，确保信息覆盖无死角。

智能校验风险：AI排查信息遗漏与不符

传统模式下，科研者需手动筛选海量检索结果，逐一核对方案与文献、指南的一致性，耗时且易因疏忽遗漏关键校验点，比如终点指标未贴合最新指南、纳入标准缺乏高等级证据支撑。AI工具通过内置的校验规则与逻辑算法，能自动对照权威依据，精准排查方案中的信息缺失与不符之处。

EVA搭载临床研究方案专属校验Agent，深度内化医学学术规范与FDA、NMPA等监管要求。在方案生成或修改过程中，它能自动对照最新指南与核心文献，校验关键设计细节。此外，EVA还能识别“样本量估算方法与研究类型不匹配”等逻辑矛盾，并提供对应的文献依据供修改参考。

研究方案被退回的常见原因还有“依据模糊”——仅提及“参考相关指南”“据文献报道”，却未明确具体出处，或引用文献与设计细节不对应，导致审稿人无法验证依据的可靠性。AI工具能将碎片化信息整合为结构化知识，并建立精准的溯源机制，让每一个设计都有迹可循。