NovaX

2026-05-09

更新说明

<2026.05.09> / <v1.7.4>

更新类型
具体更新
视觉优化
优化输出内容显示效果和稳定性

一、产品介绍

1.1 产品概述

NovaX 是面向医学与生命科学的 AI 科研辅助工具,聚焦"选题与规划",帮助研究者从文献、基金与临床问题中快速识别高价值研究方向,形成可执行的科研规划。

系统整合 PubMed、ClinicalTrials.gov、国自然等权威数据与生物医学知识图谱,多维度分析疾病机制、研究热点与临床需求。基于研究者背景与目标,智能生成方向建议、创新切入点、研究路线图及关键文献,降低选题成本,减少研究偏差。

支持课题设计、热点迁移、临床转化及跨学科规划,融合文献与临床试验设计逻辑,为转化医学、机制研究等提供循证支持,提升选题效率与研究质量。

功能总览

功能
具体说明
输出内容
基金趋势分析
基于历年国自然中标数据分析疾病领域热点方向、机制与潜在研究切入点
基金趋势分析报告、方向建议
科研方向生成
基于用户输入生成潜在研究方向与研究假设
研究方向建议、创新切入点
文献与临床试验推理
结合真实文献与 ClinicalTrials.gov 数据进行方向分析
科学依据、研究背景、潜在价值
研究规划生成
提供季度级研究执行建议与阶段目标规划
研究路线图、阶段计划
临床问题转化
将临床观察转化为可研究科学问题
机制分析、研究设计建议
跨学科研究支持
支持 AI、生物医学等多学科方向整合
跨学科研究框架与协同建议

1.2 产品优势

1. 基于真实科研数据的方向洞察

NovaX 基于真实文献、临床试验数据与基金中标趋势进行综合分析,帮助研究者识别具有潜力的研究方向,而不仅仅是关键词推荐。

系统可从疾病机制、分子靶点、研究热点与临床未满足需求等多个维度进行推理与关联分析,为科研选题提供更具科学依据的支持。

2. 国自然基金导向的课题分析能力

针对基金申报场景,NovaX 可结合近年国自然中标数据与研究趋势,对指定疾病领域进行多维度分析,包括热点机制方向、高潜力研究靶点、新兴技术路径、领域竞争情况,帮您精准定位课题创新切入点,帮助研究者提升课题设计的创新性与方向准确性,为基金申报的选题规划、方案设计提供数据支撑与科学参考,助力提升国自然基金申报的命中率。

3. 可执行的研究规划生成

NovaX 不仅提供研究方向,还能够进一步生成季度级研究规划,包括但不限于实验设计思路、数据收集策略以及阶段性成果预期。帮助研究者将抽象想法转化为可落地的科研计划。

4. 临床问题到科学问题的智能转化

对于临床研究者,NovaX 可基于临床观察与真实问题,分析其背后的潜在机制与研究价值,并进一步形成:科学问题定义、转化医学方向、理论依据、潜在实验方案、后续研究路径,帮助临床经验向高质量科研课题转化

5. 前置准备与技术分析

在研究启动前,NovaX 可辅助梳理项目开展所需的关键条件,包括:核心实验技术、实验材料需求、临床数据资源、注册平台或数据库要求,帮助用户提前评估研究可行性与准备工作。

1.3 典型应用场景

场景一:进入新领域,缺乏研究方向

您面临的挑战

刚进入新的研究领域时,往往需要面对大量复杂文献,难以快速理解领域结构与研究热点,也难以找到真正具有潜力的创新方向。

NovaX 的解决方案

输入研究主题、疾病名称或感兴趣的关键词后,NovaX 将自动梳理领域研究现状,识别热点方向与潜在研究空白,并提供创新切入建议与方向探索框架,帮助研究者快速建立领域认知。


场景二:热点研究的迁移与复现

您面临的挑战

阅读前沿研究后,希望将其中的方法、机制或技术迁移至自身研究方向,但缺乏具体实施思路。

NovaX 的解决方案

提供该热点文献的关键信息,NovaX 可对热点文献进行深度解析,并结合目标研究领域生成核心创新点分析、技术路线拆解、可迁移研究思路及定制化研究方案,帮助研究者完成跨领域研究迁移。


场景三:从临床问题到科研课题

您面临的挑战

临床实践中积累了大量真实问题与观察,但缺乏系统化科研设计能力,难以将其转化为可研究的科学问题。

NovaX 的解决方案

输入临床问题描述后,NovaX 将结合知识图谱与生物医学机制分析潜在病理机制、相关信号通路及可研究科学问题,并提供转化医学方向、技术路线与研究规划建议,帮助研究者完成从“临床现象”到“科研问题”的转化。


场景四:跨学科项目设计

您面临的挑战

在 医疗、生物信息学或工程医学等跨学科项目中,不同背景成员之间往往存在认知与协作障碍。

NovaX 的解决方案

输入项目目标与多学科关键词后,NovaX 可自动生成跨学科研究框架、协同模块建议、数据与算法接口设计及相关技术资源参考,帮助团队快速形成统一研究思路并提升协作效率。

二、快速开始

2.1 任务目标

我们将引导您在10分钟内,从简单的需求(比如研究领域或疾病)筛选研究方向并获取详细的研究方案,让您即刻体验到NovaX的强大生产力。

2.2 准备工作

您需要准备一个有效的梅斯账号,一段自己感兴趣的内容描述。

2.3 步骤一:新建研究方案规划任务

通过网址https://ai.medsci.cn/zh/novax-pro进入NovaX工作区,在对话窗口中输入您感兴趣的研究内容,然后点击右下角的发送按钮。输入后,您只需等待一会儿,NovaX会提取您的需求并自动填入文本框中,若对提取的需求有任何需要修改或补充的地方您可以直接在文本框中进行改写,然后选择确认提交并让它执行研究方向设计的流程。

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2.4 步骤二:5分钟生成研究方向和规划

研究方向和研究规划的生成需要您耐心等待一段时间。如果选择了需要基金查询,您首先会获得一份包含多维度热度分析、特定机制/技术评价以及核心分子vs效应机制交叉热图的国自然基金深度剖析报告

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其次是文献总结,每个论点后都会标注来源PMID供您溯源,点击蓝色部分可直接跳转PubMed。

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研究方向部分,NovaX会基于检索到的文献、基金报告进行深度分析,为您规划多个研究方向,并为每个研究方向计算临床价值、创新性、科学严谨性、可行性、转化潜力和基金契合度6个维度的得分,最终产生一个最优方向。同时还会预测该最优方向的核心风险并提供对应的预案。

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最后,NovaX会基于推荐的最优方向进行研究方向和规划的具体阐述,包括主题、假说、重要推断依据、简要研究思路、前期研究建议以及按季度的研究规划。

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2.5 步骤三:通过与NovaX的交互,完善您的研究规划

在NovaX生成方案和规划初稿后,如果您对于某些内容有疑惑,或是有您独到的见解和建议,都可和NovaX进行深入的交流,最终获得一份真正适合您的定制化研究蓝图。

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2.6 任务完成!

恭喜您,将一个粗略的想法通过简单几步就变成了详细、全面的研究方案和规划,现在您可以通过这个方案来建设您自己的科研之旅了!

💡
提示:内容为AI检索及生成,应用需经过人工核验。

三、进阶技巧

3.1 指令构建的黄金法则

法则一:提供角色与背景

明确告诉 NovaX 它的角色(如科研顾问、文献分析助手等)以及任务的背景信息。

【示例】

  • “作为一名生物医学科研顾问,请为我分析以下研究方向的潜力。”
  • “扮演一位专业医学写作导师,帮助我优化实验规划方案。”

法则二:设定清晰的约束

明确告知 NovaX 输出内容的格式、长度或其他约束条件,以确保结果符合您的需求。

【示例】

  • “请提供一份不少于2000字的研究方案,包含实验设计、数据收集策略及时间规划。”
  • “用一两句话总结该研究项目的变革性潜力,强调其为何值得获得资助。”

法则三:聚焦具体的目标

避免模糊的指令,尽量聚焦于明确的任务目标。

【示例】

  • 不佳指令:“我需要研究一个疾病。”
  • 优化后:“请为我设计一个关于‘慢性肾病患者的代谢异常’的科研方向,并提供详细的实验规划。”

法则四:善用追问与迭代

如果初次生成结果不够理想,尝试通过补充信息或提出进一步问题进行迭代优化。

【示例】

  • “请在研究方向中增加与非编码RNA相关的内容。”
  • “请将规划中的实验设计部分扩展至至少500字。”

3.2 实战演练:从“新手”到“专家”

场景: 设计一个关于“肿瘤免疫治疗”的研究方向。

新手指令: “帮我设计一个肿瘤免疫治疗的研究方向。”

专家指令: “作为一名生物医学研究顾问,请帮助我设计一个关于‘肝癌免疫治疗中的T细胞耗竭机制’的研究方向。详细阐述该方向的科学假说、潜在研究价值和技术路径,并提供季度级研究规划,包括实验设计、数据收集策略和阶段性成果预期。”

效果对比分析: 专家指令通过明确主题、任务范围和输出格式,显著提升了生成内容的针对性与质量。

四、常见问题与使用建议

若在使用产品过程中遇到问题,可以参考此文档。

4.1 常见问题(FAQ)

问题
解答
数据安全吗?
采用信息脱敏技术,处理及输出符合国家数据安全管理规范。
生成内容是否原创?
基于PubMed文献检索+创新思维方法+多层推理生成潜在创新点。建议配合LitraX做文献调研,进一步判断创新层次。
支持多语言吗?
支持。可在系统设置中切换中文、英文等语言。
支持临床试验设计吗?
支持。已接入ClinicalTrials.gov数据库,生成方案时会自动参考同类注册试验的设计框架、入排标准、终点指标等,帮助规避重复研究。
结果偏离预期怎么办?
① 新建会话,更清晰描述您的预期目标;② 明确排除偏离内容,要求系统按您的思路重新思考。

4.2 最佳实践

✅ 推荐做法
❌ 避免做法
明确目标:使用前清晰定义课题方向
输入模糊:过于宽泛会导致结果偏离,尽量细化提示词
信息具体:提供样本来源、实验方法、已知背景等细节
信息过载:不要一次性输入过多复杂内容,拆分为多步更易获得高质量输出
迭代追问:初始结果不满意时,通过追问逐步优化
忽视场景:不同场景对应不同功能模块,请按实际需求正确选择
结合文献:导入已有文献或指定数据源,增强方案可靠性
盲信文献:默认参考文献来自PubMed,建议自行核查,避免误引低质量文献
关注更新:定期查看更新日志,获取新功能支持
忽视更新功能:请及时关注更新日志以获取最新

4.3 故障排查

若输出不理想,请:

  1. 检查输入:提示词是否包含研究领域、样本特征、实验方法等关键背景?
  2. 逐步追问:对初始结果进行针对性追问,逐步改善方案。
  3. 补充文献:导入相关文献或数据,帮助系统理解复杂背景。
  4. 联系支持:问题仍未解决,请联系梅斯医学DIEC团队获取专属指导。