在科技飛速發(fā)展的今天
AI早已深度融入臨床科研的各個環(huán)節(jié)
成為科研工作者不可或缺的“數(shù)字助手”
然而AI帶來便利的同時
也引發(fā)了諸多困惑與挑戰(zhàn)
如何與AI高效溝通
怎樣解決它在格式輸出、圖像識別等方面的局限
本文將為你抽絲剝繭
解鎖臨床科研中駕馭AI的實用技巧
一、溝通策略：打壓夸獎，何者為優(yōu) 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗與實踐反饋的碰撞 在與AI交互的過程中，溝通策略一直存在爭議。網(wǎng)絡(luò)上流傳著通過PUA(打壓)AI能獲取更好內(nèi)容的經(jīng)驗，部分用戶認(rèn)為給AI設(shè)定“高要求”“嚴(yán)標(biāo)準(zhǔn)”，能促使其輸出更優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容。然而，實際使用中，不少科研人員發(fā)現(xiàn)，以DeepSeek為例，采用夸獎的方式，給予正向反饋，反而能收獲更符合預(yù)期的成果，這種差異引發(fā)了廣泛討論。 理性分析：盲目策略的弊端 單純的打壓并非提升AI輸出質(zhì)量的良方。AI雖不具備人類情感，但過度“施壓”式的指令，可能使它在回應(yīng)時陷入機械執(zhí)行，無法充分調(diào)動其知識儲備和邏輯分析能力，導(dǎo)致輸出內(nèi)容刻板、缺乏靈活性。而無針對性的夸獎同樣無效，若不指出具體的改進方向，AI難以知曉自身不足，長此以往，輸出質(zhì)量提升緩慢。 優(yōu)化方法：精準(zhǔn)反饋驅(qū)動提升 最有效的溝通方式是精準(zhǔn)指出AI內(nèi)容輸出的不足。例如，當(dāng)AI生成的科研文獻綜述存在論點不清晰、論據(jù)不足的問題時，明確告知其需補充具體研究案例、優(yōu)化邏輯框架，并給出清晰的指令示例，引導(dǎo)AI進行針對性改進。這種方式就像為AI指明前進的方向，能讓其更高效地提升輸出質(zhì)量。 ? ? ? Chapter 二、格式優(yōu)化：打破定式，趨近自然 格式困境：特定格式輸出的局限 DeepSeek等AI工具，在輸出內(nèi)容時常常采用Markdown格式，以逐條列舉的形式呈現(xiàn)。這種方式雖然邏輯清晰，便于信息梳理，但在臨床科研論文、學(xué)術(shù)報告等場景中，缺乏自然段落的連貫性和流暢性，不符合人類正常的寫作與閱讀習(xí)慣，影響內(nèi)容的整體呈現(xiàn)效果和可讀性。 指令優(yōu)化：明確需求和輸出形式 若想改變AI輸出格式，最直接的方法是在指令中明確提出要求。比如，在下達任務(wù)時，清晰表述“請不要采用逐條列舉的Markdown格式，以自然段落的形式生成內(nèi)容，要求段落過渡自然、語句通順”。這樣簡潔明了的指令，能讓AI迅速理解使用者對格式的期望，調(diào)整輸出方式。 示例引導(dǎo)：以直觀案例規(guī)范輸出 除了明確指令，提供示例段落也是行之有效的方法。使用者可以先撰寫一段符合期望的文字，涵蓋理想的段落結(jié)構(gòu)、語言風(fēng)格、句式特點等要素，將其附在指令中，告訴AI“請參照此示例的格式和風(fēng)格進行創(chuàng)作”。通過這種直觀的示范，AI能更準(zhǔn)確地把握需求，生成更貼近人類寫作習(xí)慣的內(nèi)容。 ? ? ? Chapter 三、圖像識別：能力邊界，各有所長 DeepSeek的能力與局限 在處理PDF、Word等文檔中的圖片時，DeepSeek展現(xiàn)出一定的圖像識別能力，能夠識別圖片中的文字信息，并對其進行分析和處理，這在處理包含文字說明的圖表、截圖等場景中十分實用。但面對病理切片圖片、流式圖片等專業(yè)性極強的醫(yī)學(xué)圖像，DeepSeek目前還無法進行解讀，無法提取其中蘊含的醫(yī)學(xué)信息。 其他AI系統(tǒng)的優(yōu)勢對比 相比之下，ChatGPT和Google的AI系統(tǒng)在圖像識別領(lǐng)域功能更為強大。它們不僅能識別圖片中的文字，還具備一定的圖像分析能力，例如可以對病理炎癥等級進行初步判斷，輔助科研人員進行醫(yī)學(xué)圖像的初步分析和診斷。這些額外的功能，為臨床科研工作提供了更豐富的支持。 工具選擇策略：按需匹配需求 了解不同AI系統(tǒng)在圖像識別方面的能力差異后，科研人員在實際工作中應(yīng)根據(jù)具體需求選擇合適的工具。若只是處理普通的文字圖片，DeepSeek基本能夠滿足；而當(dāng)涉及專業(yè)醫(yī)學(xué)圖像分析時，ChatGPT或Google的AI系統(tǒng)則更為合適，這樣能最大程度提升科研工作效率。 ? ? ? Chapter 四、寫作流程：翻譯潤色，分步為佳 直接AI翻譯的風(fēng)險 在文章創(chuàng)作的翻譯環(huán)節(jié)，雖然AI能夠快速給出翻譯結(jié)果，但直接使用AI翻譯存在隱患。AI在翻譯過程中可能會根據(jù)自身的算法和語言模型，對原文進行過度解讀和“創(chuàng)作”，導(dǎo)致翻譯內(nèi)容在語義、重點、專業(yè)術(shù)語使用等方面與原文產(chǎn)生較大偏差，影響科研成果的準(zhǔn)確表達。 DeepL翻譯的優(yōu)勢凸顯 DeepL翻譯以逐字逐句對應(yīng)為核心特點，在保證翻譯準(zhǔn)確性上表現(xiàn)出色。它能夠精準(zhǔn)地將中文內(nèi)容轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的外文表述，最大程度保留原文的語義、結(jié)構(gòu)和重點信息，為后續(xù)的內(nèi)容創(chuàng)作筑牢根基。特別是在處理專業(yè)醫(yī)學(xué)文獻時，其對專業(yè)術(shù)語的準(zhǔn)確翻譯，能有效避免因翻譯錯誤導(dǎo)致的理解偏差。 分步流程的協(xié)同增效 先通過DeepL完成精準(zhǔn)翻譯，再借助AI進行潤色，這種分步操作的寫作流程優(yōu)勢顯著。AI潤色環(huán)節(jié)能夠?qū)Ψg后的內(nèi)容進行優(yōu)化，包括調(diào)整語句通順度、優(yōu)化語言表達、統(tǒng)一專業(yè)術(shù)語使用等，使文章在保持準(zhǔn)確性的同時，更符合目標(biāo)語言的表達習(xí)慣和學(xué)術(shù)規(guī)范，最終產(chǎn)出高質(zhì)量的科研文章。 ? ? ?
科研征程中，AI是助力突破的強大引擎，而掌握其使用之道則是釋放潛力的關(guān)鍵密鑰。通過對溝通策略、格式優(yōu)化、圖像識別、寫作流程等核心問題的深入探討，我們得以窺見高效運用AI的全貌。相信這些經(jīng)驗與方法，能為科研工作者撥開迷霧，讓AI真正成為推動臨床科研創(chuàng)新發(fā)展的得力伙伴。未來，隨著AI技術(shù)持續(xù)迭代，期待更多科研人員在探索與實踐中，挖掘出AI更大的價值，書寫臨床科研新的篇章。
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