主要职责
1. 信息搜索与整合
o 文献综述：使用PubMed、ClinicalTrials.gov和医学期刊等数据库进行全面的文献综述，以了解最新的科学进展和临床指南。
o 数据挖掘：使用统计工具和方法从大型数据集、患者记录和以前的临床试验数据中提取信息。
o 批判性分析与总结：批判性地评估和综合来自多个来源的信息，识别趋势、差异并评估证据质量。将复杂信息提炼成简洁的摘要，用于研究、实验设计或临床建议。
2. 写作与文档
o 方案和研究设计：起草精确、组织良好的临床试验方案，概述研究目标、方法、统计分析计划和伦理考虑，确保符合监管标准。
o 手稿和报告：撰写手稿，以便在同行评审期刊上发表，并准备IND申请或CSR等监管报告，这对获得监管机构的批准至关重要。
o 拨款提案：在拨款提案中清晰而有说服力地阐述研究计划，以确保从各种来源获得资金。
3. 数据分析与解释
o 数据分析：使用统计软件（SAS、R、SPSS）分析来自临床试验、患者结果或实验室实验的数据，得出关于治疗安全性和有效性的结论。
o 解释：在临床背景下解释结果，了解对患者护理、治疗结果和未来研究的影响，展示对科学和临床方面的深刻理解。
o 可视化：使用可视化工具创建清晰且有影响力的图表、图形和表格，以便向非专家传达复杂的数据见解。
4. 利用人工智能工具
o 数据处理与分析：利用人工智能和机器学习工具处理大型数据集，识别模式，并在图像分析、基因组学和患者反应预测等领域预测结果。
o 自然语言处理（NLP）：使用人工智能驱动的NLP工具处理和分析大量文本，从医疗记录或文献中提取信息，加速审查过程并识别趋势。
o 药物发现和CDSS：与人工智能专家合作，将人工智能见解整合到药物发现中，并为开发基于人工智能的临床决策支持系统（CDSS）做出贡献，以实现循证临床决策。
5. 协作与伦理考量
o 团队合作：在跨学科团队中有效工作，与生物统计学家、数据科学家、人工智能专家和临床医生合作，弥合学科之间的差距，确保研究既科学严谨又具有临床意义。
o 道德与监管合规：确保所有研究活动遵守道德标准和监管要求，包括获得知情同意、数据隐私和准确的不良事件报告。
6. 持续学习与适应
o 保持更新：通过持续教育和适应新技术，随时了解最新的人工智能工具和方法，以提高研究效率和成果。
o 实施：战略性地将人工智能工具整合到研究工作流程中，确定人工智能在哪里提供最大价值，验证见解，并有效地将发现传达给利益相关者。