AI工具能帮助发现尚未充分研究的领域吗？

AI工具在通过分析庞大的科学文献数据库来识别尚未充分研究的领域方面展现出显著潜力。它们能有效地发现手动审查中可能被忽视的研究空白和新兴主题。 这些工具主要利用自然语言处理（NLP）和机器学习技术。关键方法包括主题建模、引用网络分析和预测趋势算法。它们的有效性在很大程度上依赖于基础数据存储库（如学术期刊和预印本服务器）的全面性、质量和可获取性。然而，它们也有可能加剧训练数据中的偏见，可能忽视文献数量较少的领域，因此需要谨慎解读结果。适当的人类监督对于为AI生成的洞见提供上下文仍然至关重要。 应用包括扫描出版物，以确定相对于重要性下降的出版率的领域，揭示新颖的跨学科研究问题，或者突出被忽视的人群或方法论。通过系统性地绘制知识图谱，AI加速了假设生成，并为战略研究优先级提供了信息。这使得研究资源能够更有效地分配到影响力高且尚待探索的领域，推动科学进步。