全科医务人员在人工智能的辅助下提炼高质量研究问题的五个步骤

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0579

中国全科医学 ›› 2026, Vol. 29 ›› Issue (22): 3094-3102.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0579

• 中国全科医学研究方法学专题系列（一） • 上一篇下一篇

全科医务人员在人工智能的辅助下提炼高质量研究问题的五个步骤

汪洋¹^,²^,³, 邹川⁴, 郭梦若⁵, 何柳华⁶^,⁷, 陆许航¹^,⁷, 桂贤忠⁷^,⁸, 徐志杰⁹, 林恺¹⁰, 金花¹^,²^,³, 姚弥¹¹, 杨辉¹², 于德华¹^,²^,³^,^*()

1．200090　上海市，同济大学附属杨浦医院全科医学科
2．200090　上海市全科医学与社区卫生发展研究中心
3．200090　上海市，同济大学医学院全科医学研究中心
4．611130　四川省成都市，成都中医药大学附属第五人民医院全科医学科
5．200123　上海市浦东新区迎博社区卫生服务中心
6．200042　上海市长宁区华阳街道社区卫生服务中心
7．200331　上海市，同济大学医学院
8．200072　上海市静安区大宁路街道社区卫生服务中心
9．310009　浙江省杭州市，浙江大学医学院附属第二医院全科医学科
10．515041　广东省汕头市，汕头大学医学院第一附属医院
11．100034　北京市，北京大学第一医院全科医学科
12．VIC3168澳大利亚墨尔本市，蒙纳士大学医学部公共卫生和预防医学学院全科医学系

收稿日期:2025-12-12 修回日期:2026-06-02 出版日期:2026-08-05 发布日期:2026-07-08
通讯作者: 于德华
汪洋与邹川为共同第一作者
本文为中文翻译版本，原文"A five-stage, AI-assisted approach for general practitioners to formulate practice-based research questions"，已获得授权。翻译与出版遵循COPE和ICMJE关于二次发表的指南。

作者贡献：
汪洋提出研究的主要目标，负责方法学的构思与设计，并主导了研究的实施，起草了论文初稿，绘制了图表并编制了指示词，并负责资金获取；邹川为方法学提出了关键的实用转化设计；郭梦若、陆许航、桂贤忠为方法学提供了用于实际检验的实践案例；汪洋、于德华负责项目管理和监督，并提供了研究资源；汪洋、邹川、郭梦若、何柳华、陆许航、桂贤忠、徐志杰、林恺、金花、姚弥、杨辉、于德华进行论文修订；于德华对论文整体负责。
基金资助:
同济大学附属杨浦医院博士科研启动项目(BS-202404)

A Five-stage Approach for Primary Care Practitioners to Refine High-quality Research Questions with Artificial Intelligence Assistance

WANG Yang¹^,²^,³, ZOU Chuan⁴, GUO Mengruo⁵, HE Liuhua⁶^,⁷, LU Xuhang¹^,⁷, GUI Xianzhong⁷^,⁸, XU Zhijie⁹, LIN Kai¹⁰, JIN Hua¹^,²^,³, YAO Mi¹¹, YANG Hui¹², YU Dehua¹^,²^,³^,^*()

1. Department of General Practice, Yangpu Hospital, Tongji University, Shanghai 200090, China
2. Shanghai General Practice and Community Health Development Research Center, Shanghai 200090, China
3. General Practice Research Center, Tongji University School of Medicine, Shanghai 200090, China
4. Department of General Practice, the Fifth People's Hospital of Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, Chengdu 611130, China
5. Yingbo Community Health Service Center, Pudong New Area, Shanghai 200123, China
6. Huayang Sub-district Community Health Service Center, Changning District, Shanghai 200042, China
7. Tongji University School of Medicine, Shanghai 200331, China
8. Daning Road Street Community Health Service Center, Jing'an District, Shanghai 200072, China
9. Department of General Practice, the Second Affiliated Hospital of Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou 310009, China
10. The First Affiliated Hospital of Shantou University Medical College, Shantou 515041, China
11. Department of General Practice, Peking University First Hospital, Beijing 100034, China
12. School of Public Health and Preventive Medicine, Monash University, Melbourne 3168, Australia

Received:2025-12-12 Revised:2026-06-02 Published:2026-08-05 Online:2026-07-08
Contact: YU Dehua
About author:
WANG Yang and ZOU Chuan are co-first authors

摘要/Abstract

摘要： 提炼高质量研究问题是当前中国全科医务人员在从事相关领域研究时面临的核心挑战之一。他们虽然拥有丰富的实践经验，却普遍缺乏系统的方法学训练和专业指导。为应对此挑战，这项方法学研究开发并初步验证了一套基于人工智能聊天机器人（AI Chatbot）的"人机协作五步法"。该方法创新性地将经典科研方法学理论（如JBI PCC框架、实施科学、矛盾论与实践论等）"封装"为一系列标准化的AI指示词（Prompt），并与全科医务人员共同组成了一套人机协同系统，以完成"实践观察与价值评估""信息提取与要素循证化""文献检索与知识总结""构建研究问题雏形"和"方法选择与可行性评估"5个关键步骤。本研究为科研基础薄弱的中国全科医务人员提供了一个生成以实践导向科学问题的"提炼辅助器"，该工具的传播和应用，有望系统性地解决全科医务人员，尤其是基层医务人员开展科研工作时难以实现"从0到1"的启动难题。并为推动中国全科医学科研体系向着务实的"产生本土证据、实践-理论循环"的方向发展，提供了一条切实可行的路径。

关键词: 全科医学, 人工智能, 研究问题, 人机协作, 研究方法学, 提示词工程

Abstract:

Formulating high-quality research questions is one of the most fundamental challenges facing general practice professionals in China. Although they are deeply embedded in frontline practice and accumulate rich experiential knowledge, many still lack systematic methodological training and sustained research support. To address this gap, this methodological study developed and preliminarily validated a five-step human-AI collaborative approach based on AI chatbots. The approach translates classic methodological theories—such as the JBI PCC framework, implementation science, On Contradiction, and On Practice—into a set of standardized prompts, and combines them with stepwise human input to support five core tasks: practice observation and value assessment, information extraction and evidence-based conceptualization, literature searching and knowledge synthesis, construction of a preliminary research question, and method selection with feasibility assessment. This study provides a practical and accessible toolkit for Chinese general practice professionals, especially those with limited research training, to refine practice-based research questions in a structured manner. By lowering the threshold for moving from practical confusion to research initiation, this approach may help frontline practitioners overcome the common "zero-to-one" difficulty in starting research. More broadly, it offers a feasible methodological pathway for strengthening the generation of locally grounded evidence and promoting a practice-theory cycle in China's primary health care system.

Key words: General practice, Artificial intelligence, Research question, Human-AI collaboration, Research methodology, Prompt engineering

汪洋,邹川,郭梦若,等. 全科医务人员在人工智能的辅助下提炼高质量研究问题的五个步骤[J]. 中国全科医学, 2026, 29(22): 3094-3102. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0579.
WANG Yang,ZOU Chuan,GUO Mengruo, et al. A Five-stage Approach for Primary Care Practitioners to Refine High-quality Research Questions with Artificial Intelligence Assistance[J]. Chinese General Practice, 2026, 29(22): 3094-3102. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0579.

图/表 8

参考文献 31

[1]	Hulley S B, Cummings S R, Browner W S, et al. Designing clinical research[M]. 4th ed. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins, 2013.
[2]	曹新阳, 汪洋, 徐志杰, 等. 2021年中国基本保健和全科医学科研论文生产力研究[J]. 中国全科医学, 2022, 25(34): 4232-4240, 4258. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0701.
[3]	汪洋, 潘莹, 金花, 等. 上海全科医学科研网络中基层医务人员的研究环境和回报偏好:一项混合方法研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(01): 24-34. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0713.
[4]	《中国全科医学》定量研究、系统综述和指南/共识质量评价小组. 2021年中国基层卫生和全科医学方法学质量评价报告:定量研究、系统综述和指南/共识部分[J]. 中国全科医学, 2024, 27(7): 773-783. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0751.
[5]	《中国全科医学》定性和混合方法研究质量评价小组. 2021年中国基层卫生和全科医学研究方法学质量评价报告:定性研究和混合方法研究部分[J]. 中国全科医学, 2024, 27(10): 1173-1178.
[6]	Ventres W, Whiteside-Mansell L. Getting started in research, redefined: five questions for clinically focused physicians in family medicine[J]. Family medicine and community health, 2019, 7(2): e000017.
[7]	Aslam S, Emmanuel P. Formulating a researchable question: a critical step for facilitating good clinical research[J]. Indian J Sex Transm Dis, 2010, 31(1): 47-50.
[8]	Cañón M, Buitrago-Gómez Q. The research question in clinical practice: a guideline for its formulation[J]. Revista Colombiana De Psiquiatría (English Ed), 2018, 47(3): 193-200.
[9]	Phillips W R. How to choose your topic and define your research question[M]// Goodyear-Smith F, Mash B. How to do primary care research. Boca Raton: CRC Press, 2019: 13-24.
[10]	Ouyang L, Wu J, Jiang X, et al. Training language models to follow instructions with human feedback[J]. Advances in Neural Information Processing Systems, 2022, 35: 27730-27744.
[11]	Eysenbach G. The role of ChatGPT, generative language models, and artificial intelligence in medical education: a conversation with ChatGPT and a call for papers[J]. JMIR Medical Education, 2023, 9(1): e46885.
[12]	Vatsal S, Dubey H. A survey of prompt engineering methods in large language models for different nlp tasks[J]. arXiv preprint arXiv:2407.12994, 2024.
[13]	Zaghir J, Naguib M, Bjelogrlic M, et al. Prompt engineering paradigms for medical applications: scoping review[J]. Journal of Medical Internet Research, 2024, 26: e60501.
[14]	毛泽东. 实践论[M]// 毛泽东选集(第一卷). 北京: 人民出版社, 1991: 282-298.
[15]	毛泽东. 矛盾论[M]// 毛泽东选集(第一卷). 北京: 人民出版社, 1991: 299-340.
[16]	Peters M D J, Godfrey C, McInerney P, et al. Chapter 11: scoping reviews (2020 version)[M]// Aromataris E, Munn Z. JBI manual for evidence synthesis. JBI, 2020.
[17]	Arksey H, O'Malley L. Scoping studies: towards a methodological framework[J]. Int J Soc Res Methodol, 2005, 8(1): 19-32.
[18]	Pols D H J, Bramer W M, Bindels P J E, et al. Development and validation of search filters to identify articles on family medicine in online medical databases[J]. The Annals of Family Medicine, 2015, 13(4): 364-366.
[19]	Moher D, Liberati A, Tetzlaff J, et al. Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: the PRISMA statement[J]. BMJ, 2009, 339: b2535.
[20]	Sollaci L B, Pereira M G. The introduction, methods, results, and discussion (IMRAD) structure: a fifty-year survey[J]. Journal of the Medical Library Association, 2004, 92(3): 364-371.
[21]	International Committee of Medical Journal Editors. Recommendations for the conduct, reporting, editing, and publication of scholarly work in medical journals[EB/OL]. (2024-01-01)[2025-11-07].
[22]	Snilstveit B, Vojtkova M, Bhavsar A, et al. Evidence & Gap Maps: a tool for promoting evidence-informed policy and strategic research priorities[J]. Journal of Clinical Epidemiology, 2016, 79: 120-129.
[23]	Pawson R, Tilley N. Realist evaluation[M]. London: Sage, 1997.
[24]	Damschroder L J, Aron D C, Keith R E, et al. Fostering implementation of health services research findings into practice: a consolidated framework for advancing implementation science[J]. Implementation Science, 2009, 4: 50.
[25]	Glaser B G, Strauss A L. The discovery of grounded theory: strategies for qualitative research[M]. Chicago: Aldine, 1967.
[26]	Sackett D L, Straus S E, Richardson W S, et al. Evidence-based medicine: how to practice and teach EBM[M]. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.
[27]	Creswell J W, Creswell J D. Research design: qualitative, quantitative, and mixed methods approaches[M]. 5th ed. Thousand Oaks: SAGE Publications, 2018.
[28]	Cohen J. Statistical power analysis for the behavioral sciences[M]. 2nd ed. Hillsdale: Erlbaum, 1988.
[29]	国家卫生计生委. 涉及人的生物医学研究伦理审查办法[EB/OL]. (2016-10-12)[2025-11-07].
[30]	Green L A, Hickner J. A short history of primary care practice-based research networks: from concept to essential research laboratories[J]. J Am Board Fam Med, 2006, 19(1): 1-10.
[31]	钱学森, 于景元, 戴汝为. 一个科学新领域——开放的复杂巨系统及其方法论[J]. 自然杂志, 1990, 13(1): 3-10.

将实践问题转化为研究问题的关键步骤	涉及的实质工作	Ventres等^[6]	Aslam等^[7]	Cañón等^[8]	Phillips等^[9]
实践观察	观察全科医务人员的日常工作中发生的重要事件和现象，以产生灵感	√	—	—	√
价值评估	评估这个现象以及与之关系紧密的研究问题的重要性，特别是其对实践、研究和政策的潜在影响（即其能带来什么实际帮助）	√	√	—	√
循证转化	依托PI（E）CO等循证医学框架，将模糊的实践问题拆解为结构清晰的关键要素（如：P-人群、I-干预、C-背景等）	√	√	√	√
创新评估	通过文献检索和阅读，评估相关问题是否已被他人研究、研究到了什么程度，以及还存在哪些尚未解决的"知识缺口"	√	√	—	√
方法论分析	分析研究问题的核心目的（如：是"描述现象"还是"探索原因"？），并判断其在大方向上更适合定量（处理数据）还是定性（深入访谈）的研究方法	—	—	√	√
可行性分析	从时间、技术、人员、资金、伦理等现实条件出发，评估该研究是否真的可行、能否完成	—	√	—	√

将实践问题转化为研究问题的关键步骤	涉及的实质工作	Ventres等^[6]	Aslam等^[7]	Cañón等^[8]	Phillips等^[9]
实践观察	观察全科医务人员的日常工作中发生的重要事件和现象，以产生灵感	√	—	—	√
价值评估	评估这个现象以及与之关系紧密的研究问题的重要性，特别是其对实践、研究和政策的潜在影响（即其能带来什么实际帮助）	√	√	—	√
循证转化	依托PI（E）CO等循证医学框架，将模糊的实践问题拆解为结构清晰的关键要素（如：P-人群、I-干预、C-背景等）	√	√	√	√
创新评估	通过文献检索和阅读，评估相关问题是否已被他人研究、研究到了什么程度，以及还存在哪些尚未解决的"知识缺口"	√	√	—	√
方法论分析	分析研究问题的核心目的（如：是"描述现象"还是"探索原因"？），并判断其在大方向上更适合定量（处理数据）还是定性（深入访谈）的研究方法	—	—	√	√
可行性分析	从时间、技术、人员、资金、伦理等现实条件出发，评估该研究是否真的可行、能否完成	—	√	—	√

问题	需要填写的内容
问题1：对现象的描述	与该现象有关的事实要素：包括具体的场景、时间、相关人物、现象发生的完整过程，以及直接产生的结果
问题2：原因和影响	推测该现象背后的可能原因，以及它对患者、医务人员或医疗体系可能造成的潜在影响
问题3：普遍性和频率	判断该现象在基层医疗实践中是孤立个案还是普遍存在，并提供做出判断的理由或事实依据
问题4：价值和意义	清晰阐明如果找到该问题的"答案"，会对患者、实践或政策制定带来怎样的益处，并由此判断该问题的重要性和迫切性，并给出判断的理由

问题	需要填写的内容
问题1：对现象的描述	与该现象有关的事实要素：包括具体的场景、时间、相关人物、现象发生的完整过程，以及直接产生的结果
问题2：原因和影响	推测该现象背后的可能原因，以及它对患者、医务人员或医疗体系可能造成的潜在影响
问题3：普遍性和频率	判断该现象在基层医疗实践中是孤立个案还是普遍存在，并提供做出判断的理由或事实依据
问题4：价值和意义	清晰阐明如果找到该问题的"答案"，会对患者、实践或政策制定带来怎样的益处，并由此判断该问题的重要性和迫切性，并给出判断的理由

类别	关键词分层要求
核心人群：指研究问题所关注的特定患者或人群群体	[核心关键词]：定义人群本质，不可或缺的词汇（例如：高血压患者） [修饰关键词]：描述或限定核心人群的次要词汇（例如：老年人，社区管理）
核心关注点：涵盖干预、现象、体验、观点或结局指标	[核心关键词]：定义概念本质，不可或缺的词汇（例如：药物依从性、健康素养或生活质量） [修饰关键词]：描述或限定核心概念的次要词汇（例如：血压控制不佳，电话随访，问卷评估）
核心情境：指事件发生的具体环境、地理位置、卫生系统或文化背景	[情境关键词]：用于提高检索特异性的"过滤器"（例如：社区卫生服务中心，初级保健，中国本土）

全科医务人员在人工智能的辅助下提炼高质量研究问题的五个步骤

A Five-stage Approach for Primary Care Practitioners to Refine High-quality Research Questions with Artificial Intelligence Assistance

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 8

参考文献 31

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

留言

文献名称	主要发现	局限性和不足
文献1	（待填写）	（待填写）
文献2	（待填写）	（待填写）
依次类推	（待填写）	（待填写）

关键问题	填写建议
1、我在实践问题中感受到的核心痛点是什么	在阅读《实践问题总结表》后，用简明直接的一句话，说明全科医务人员自身感受到的核心痛点
2、我认为现存主要研究结果中缺少什么知识有待增补	在阅读《文献知识总结表》后，用简明直接的一句话，说明全科医务人员判断的需要补充和增加的知识点
3、我自己想要研究的问题或方向究竟是什么	基于上述两句话，用第三句话直白，完整的说出自己究竟想要研究的，具体的事物、对象和问题。
4、为什么我要研究这个问题	基于第三句话，直白，完整的说出自己想要研究这个问题、事物或方向的原因和意义

问题	内容
问题1.您的定量研究经验是（如：统计软件使用、问卷数据分析）	（A）新手：基本不熟悉定量概念，无法独立操作（B）中间水平：能读懂文献、曾参与简单分析，但未独立发表过英文学术论文（C）专家：曾作为主要研究者，独立设计、分析并成功发表过相关的英文学术论文您的答案：[请填写A，B，或C]
问题2.您的定性研究经验是（如：访谈技巧、文本编码与分析）	（A）新手：基本不熟悉定性概念，无法独立操作（B）中间水平：能读懂文献、曾参与访谈或编码，但未独立发表过相关的英文学术论文（C）专家：曾作为主要研究者，独立设计、分析并成功发表过相关的英文学术论文您的答案：[请填写A，B，或C]
问题3.在不影响日常工作的前提下，您最多能招募到多少位愿意配合的患者？（例如：1个人，大致50个人，100个人以上）	（　　）人
问题4.根据您的估计，您完成该研究需要多少时间？（例如：3个月，6个月，1年以上……）	（　　）个月
问题5.关于您可用于支持这项研究的总体资源，最符合的是	（A）完全独立，无额外经费或团队（B）独立工作，有机构少量非经费性支持（如伦理审查）（C）有小团队和/或一定科研经费支持您的答案：[请填写A，B，或C]
问题6.您的研究是否涉及以下任一情况	1.直接招募人类受试者（如：访谈、问卷、体检） 2.使用人类生物样本（如：血样、组织） 3.使用可识别身份信息的健康/病历数据。（A）是，涉及其中一项或多项（B）否，完全不涉及您的答案：[请填写A或B]
问题7.您的研究是否计划进行"干预性操作"（如新药、新技术、新的管理模式），或招募"特殊受试群体"（如儿童、孕产妇、精神障碍患者等）	（A）是，涉及（B）否，不涉及您的答案：[请填写A或B]

指示词	涉及的核心方法学理论	研究团队进行的微调整
S1实践观察	1.实践问题提炼 2.FINER原则 3.《实践论》和《矛盾论》	将抽象的哲学思想（矛盾论、实践论）与方法学原则（FINER）相结合，设计为"四格评估表"，将"抓主要矛盾"操作化为对"重要性"和"迫切性"的评估
S2要素循证	范围综述的方法学（PCC框架）	1.选用JBI PCC框架以包容基层广泛、模糊的实践问题 2.将P和C概念分层为"核心词"与"修饰词"，以适配AI检索
S3.1生成检索式	1.布尔逻辑与检索策略 2.初级保健过滤器	1.设计了"P/C核心词+基层限定+文献类型"的高特异性检索式框架 2.基于过往研究经验，本土化构建了适用于CNKI的"基层医疗"主题检索限定词表
S3.2文献初筛	系统综述筛选流程（PRISMA）	将PRISMA简化为两阶段筛选，利用AI仅基于标题与"实践问题"的匹配度进行快速文献初筛
S3.3提取发现	学术研究实施与报告和医学期刊编辑与发表的推荐规范	对论文报告指南进行了逻辑提取，指示AI模仿专家阅读，只抓取摘要、结果和讨论首段等关键位置信息，实现快速证据提取
S4问题构建	1.证据图谱（情境/人群Gap） 2.现实主义评估（机制Gap） 3.实施科学（转化Gap） 4.扎根理论（探索性Gap） 5.循证提问范式（Asking Questions)	将上述四种复杂的方法学理论，封装为标准化的知识空缺分析维度，并与"实践痛点"和"个人兴趣"等另外两个要素结合，构成提炼研究问题的三角结构。再对循证医学要素提取进行逆向工程，利用AI自动将结构化要素"润色"并"组装"为通顺的自然语言研究问题
S5方法选择	1.混合研究设计类型学 2.统计功效与抽样（经验法则） 3.FINER原则 4.《涉及人的生物医学研究伦理审查办法》	1.基于Creswell的分类，匹配问题性质与定性/定量方法 2.基于实际实施经验，将资源约束提升为方法选择的决定性因素 3.基于过往研究经验，将可行性评估要素中的关键点整合为短问卷

[1]	王洪川, 张剑波, 马伟, 赵司迪. 数字政策引领医疗数据空间的治理逻辑与生态构建：基于"技术-管理-法律"的分析框架[J]. 中国全科医学, 2026, 29(24): 3416-3422.
[2]	欧阳微娜, 王露, 张璇, 唐薇, 范咏梅. 基于动态多尺度特征融合与注意力机制的心房颤动筛查研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(23): 3281-3286.
[3]	熊丹, 刘圆, 刘思敏, 吴建炜, 胡笑霞. 新媒体遗书中挖掘年轻人存在感空虚及其应对行为：人工智能辅助的内容分析[J]. 中国全科医学, 2026, 29(22): 3182-3191.
[4]	袁成菊, 肖雪, 范腾阳, 刘仕方, 黄念, 张年, 余昌胤. 农村订单定向全科医生继续医学教育指标体系的初步构建[J]. 中国全科医学, 2026, 29(22): 3110-3115.
[5]	陈开元, 王洪川, 葛袆, 孙乃玲, 陈澄, 王天然, 曾华堂, 雷苏文, 梁万年. 生成式人工智能赋能卫生健康标准体系构建现状与挑战[J]. 中国全科医学, 2026, 29(22): 3073-3078.
[6]	张峥璐, 乌依罕. 全科医学精神卫生亚专长发展的国际经验及对中国的启示[J]. 中国全科医学, 2026, 29(20): 2775-2780.
[7]	胡敏, 吕向东. 远程心电人工智能诊断的准确性研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(18): 2498-2503.
[8]	安贤, 黄鹏, 任菁菁. 全科医生对未分化疾病多学科诊疗的认知与开展现状调查研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(18): 2472-2481.
[9]	范梅香, 闫云云, 黄延焱. 澳大利亚全科医生学会《全科医学的预防活动指南》解读与讨论：膀胱癌的预防[J]. 中国全科医学, 2026, 29(18): 2450-2453.
[10]	汪洋, 金花, 杨森, 杨辉, 于德华. 中国基本医疗服务功能特征及其对卫生服务结局的影响路径：一项15年的混合方法系统综述[J]. 中国全科医学, 2026, 29(16): 2140-2155.
[11]	许庆洪, 王静, 黄元, 祝辞, 操文兵, 李盈. 基于深度学习的结直肠息肉实时测量系统测量结直肠息肉尺寸的验证研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(14): 1873-1877.
[12]	张涵予, 顾洁, 林嬴男, 黄延焱. 基于人工智能技术构建模拟情景标准化病人在全科专业住院医师规范化培训教学中的应用研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(13): 1726-1731.
[13]	闫温馨, 刘珏, 梁万年. 中国全科医学学科发展若干问题思考[J]. 中国全科医学, 2026, 29(13): 1649-1653.
[14]	陈章, 邱珊娇, 李安春, 何智光, 黄文静. 澳大利亚全科医生学会《全科医学的预防活动指南》解读与讨论：工作人群身体活动健康促进与全科实践[J]. 中国全科医学, 2026, 29(13): 1645-1648.
[15]	杨蕾, 关华. 生成式人工智能在体重管理中的应用进展[J]. 中国全科医学, 2026, 29(12): 1533-1540.