AI重构科研范式--文献检索：科研的地基

🔍 文献检索：科研的地基

在 Yielding Nursing Logic Optimized 的体系中，文献检索不再是一个“凭感觉”的过程，而是一个可量化、可复现的工程问题。

本期看点：AI Agent 如何重构搜索？

在传统的护理科研培训中，我们需要花大量时间学习 PICOS 原则和 MeSH 树结构。而在 AI 时代，我们可以这样工作：

1. 自然语言 -> 专业检索式

不需要你自己去拼凑 ("Heart Failure"[Mesh]) AND ("Rehabilitation"[Mesh])。你只需要告诉 AI：

“我想研究心力衰竭患者的康复护理，特别是关于早期运动对预后的影响。”

Agent 会自动分析语义，提取：

• P (Patient): Heart Failure, Cardiac Failure…
• I (Intervention): Early Ambulation, Exercise Therapy, Rehabilitation…
• O (Outcome): Prognosis, Readmission rate…

然后自动组合成一条完美的 PubMed 检索式。

2. 模拟演示 (Demo Preview)

# 伪代码演示：AI 检索代理的工作流
def ai_search_agent(query):
    # 1. 扩充关键词
    keywords = expand_mesh_terms(query) 
    print(f"扩展词: {keywords}")
    
    # 2. 构建布尔逻辑
    boolean_query = construct_boolean(keywords)
    print(f"生成的检索式: {boolean_query}")
    
    # 3. 执行搜索 (调用 PubMed API)
    results = pubmed_api.search(boolean_query, retmax=100)
    
    return results

# 运行结果
# [Running] 正在检索... 找到 135 篇高相关文献。
# [Saving] 已自动保存至 'inputs/raw_data.bib'

下周见！

这节课将彻底改变你查找文献的方式。无论你是科研小白，还是资深护师，都能从中获得“顿悟”般的体验。

Yielding Nursing Logic Optimized —— 让我们用逻辑，优化护理科研的每一步。