我是娜姐 @迪娜学姐 ，一个SCI医学期刊编辑，探索用AI工具提效论文写作和发表。

一年多以来，各种国内外的AI模型和应用应接不暇，从刚开始ChatGPT一家独大，到现在的百花齐放，各种AI模型各有千秋，一时间都不知道用哪个好了。

最近Meta的开源大模型Llama 3更是带着把闭源模型价格彻底打下来，全面普及AI应用的架势火了一把。

本文我就抛砖引玉，讲讲AI在学术论文写作相关场景和医学研究中的具体应用。
 

1. 论文写作辅助

人工智能可以通过自然语言处理和机器学习技术，为作者提供写作建议，并优化写作质量。包括：

语法和拼写检查:

这算是最基础的应用了。AI自动检查论文中的拼写和语法错误,并给出修改建议。AI的优点是不会遗漏任何一处问题，检查的全面彻底。以下是我之前发布的一个专门负责校对论文的GPTs：

句子优化和润色/逻辑结构优化/术语和规范化检查：

这些功能对于以Transformer架构为基础的AI模型来说，天然是优势，可以比人类做得更好。对于非母语人士写出来的英文论文，经常会有表达不顺畅、用词不地道、中式表达逻辑不清晰等问题，AI工具通过对上下文的解读，可以通过替换词汇、调整语序；调整段落的顺序，增加过渡句；优化段落结构等方式，全面提高论文的语言表达和组织结构。

此外，AI还可以根据细分领域和目标期刊的要求，检查术语准确性和使用规范化，提升针对目标期刊的适配性，提高投稿成功率。

关于这部分，之前我也写过好几篇文章：

Discussion讨论部分被3个审稿人说没深度没逻辑，用这个AI工具三步拯救了我！

借助ChatGPT全面提升论文逻辑性和说服力，效果太棒了！

中文论文翻译成英文，该如何润色？（建议收藏）

ChatGPT润色论文究竟怎么样?（6000字实测报告）

快速把重复率从58%降到5%，这论文降重很给力!

2. 文献检索和分析

AI可以快速检索相关文献,并对文献内容进行分析和总结,为作者提供有价值的背景信息和研究启发。包括：

文献内容自动摘要: 

自动提取主题观点,生成简短的摘要，并附上所有文献来源和单篇文献要点总结。比如scispace：

关键概念和观点提取:

还可以从海量文献中自动识别和提取关键概念，并生成知识图谱展示它们之间的关联。通过可视化的方式呈现这些信息,研究者可以迅速梳理出了该领域的知识脉络。比如connected papers：

关于这部分，之前写过的文章：

ChatGPT辅助论文文献综述，再加这个AI工具找论据，绝了！

3. 数据分析和可视化

数据分析是AI的强项，它可以版主科研工作者更高效准确地挖掘实验数据中蕴含的规律和知识，从海量信息中提炼出有价值的洞见。还可以辅助作者对实验数据进行分析和可视化展示。包括:

异常值检测和数据清洗/统计分析和建模/图表自动生成/数据分析和解读：

关于数据分析和解读部分，之前写过一篇文章：

我的论文数据分析有救了！看ChatGPT如何帮你分析图表

目前专攻数据分析和解读的AI工具也不少，企业级的DataGPT、SAA Viya、百度的EasyData等，个人的Streamline Analyst等，娜姐也正在进一步探索开发中，敬请期待。

此外，除了机器学习，在各个细分学科领域中AI在医学领域一骑绝尘，和AI相关的论文进展最多。主要集中在：

医学影像解读：
如X射线、CT扫描和MRI，以检测异常并协助诊断。通过预训练医学影像中的模式，AI模型帮助医生更准确、高效地识别潜在的健康问题，提高识别效率和准确性。

药物发现：
人工智能正在被用来通过预测新药的属性和识别潜在的药物候选物来加速药物发现和开发，显著减少传统药物发现方法所需的时间和成本。

就在昨天，一家以人工智能为核心技术的蛋白质设计公司，Profluent，成功利用完全由人工智能设计且开源的基因编辑器OpenCRISPR-1，对人类基因组进行了编辑。

Profluent借助大型语言模型在庞大的生物序列与上下文数据集上进行训练，生成了数以百万计在自然条件下并不存在的、类似CRISPR的蛋白质，极大地拓展了已知CRISPR家族的规模，为基因编辑领域树立了新的里程碑，并为加速开发一系列遗传性疾病的精准疗法带来了希望。

Profluent的技术通过实现更快速、更精确的基因改造，有望重塑医学研究领域的格局。CRISPR技术已经开始改变诸如镰状细胞病等遗传性疾病的治疗方式。与目前可用的、受自然进化设计限制的基因编辑器相比，人工智能生成的基因编辑器展现出更强的适应性和潜在功能。

医学诊断：
人工智能正在被用来开发用于各种医疗条件的预测模型，如癌症、心脏病和神经系统疾病。这些模型可以帮助医生做出更准确的诊断，并为患者制定个性化的治疗计划。此外，AI还能被用于开发传染病的传播趋势，比如登上Lancet子刊的“中国首个基于 AI 和大数据的流感实时预测模型，提前一周对重庆市的流感流行进行了准确预测”。

医学基础研究：
人工智能天然适合大数据分析，因此，分析大量的医学研究数据集，如电子健康记录，用来给临床决策提供参考太适合不过。此外，AI有望根据患者的医疗历史、遗传和生活方式因素来制定个性化的治疗计划。

医学教育：
医学从业人员的培养和教育周期漫长，成本高且缺乏个性化指导。人工智能正被用于为学生和医疗专业人员开发个性化的医学教育程序。AI可以分析学生的学习风格和表现，以开发更适合其需求的定制教育材料；AI还可以用于开发虚拟患者模拟，帮助医学生练习诊断和治疗各种医疗条件。

总之，随着大模型的崛起，基于这些大模型在各个细分领域的应用，也相应繁荣起来。不过，说一千道一万，还是要找到AI具体的落地场景，并且解决方案至少是80分以上，才能算是一个合格的应用。

在探索AI数据分析和可视化的过程中，我又发现了一些不错的AI工具和应用。未来，希望你跟随娜姐一起，探索AI在学术科研领域的落地方案，用AI让学术发表之路更快更好。