TopBeeAI 的文献总结功能，让你用自然语言描述研究方向，AI 自动搜索 PubMed 并生成结构化的文献综述。不是”AI 瞎编”，而是基于真实检索到的文献，每一篇都可溯源验证。注册就送 20 万 Token 免费额度。

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文献综述的三重困境

任何一个写过文献综述的医学生，都懂这三种痛苦：

痛苦一：检索式构建

你想搜 “TIGIT 靶点在非小细胞肺癌免疫治疗中的临床研究进展”，但 PubMed 不认中文。你需要：

• 拆成关键词：TIGIT, non-small cell lung cancer, NSCLC, immunotherapy, clinical trial…
• 用 AND / OR / NOT 组合
• 反复调整才能覆盖想要的范围

耗时：15-30 分钟，取决于你对 MeSH 词和布尔逻辑的熟悉程度。

痛苦二：文献筛选

检索结果 200 篇，你需要：

• 逐篇看标题和摘要
• 排除不相关的
• 按影响因子和研究类型筛选
• 决定哪些值得精读

耗时：1-2 小时，取决于你对研究方向的判断力。

痛苦三：整合成文

读完 50 篇摘要（精读 15 篇全文），你需要：

• 组织一个逻辑连贯的综述结构
• 在各文献之间建立关联
• 用自己的语言总结研究现状
• 指出研究空白和未来方向

耗时：半天到数天，取决于综述的深度和广度。

三个环节加在一起，一篇像样的文献综述至少需要一周的密集工作时间。

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TopBeeAI 的三步解决方案

第一步：说出你的研究方向

不需要构建检索式。直接用中文（或英文）描述你想了解的方向：

“我想了解近三年 TIGIT 单抗联合 PD-1 抑制剂治疗非小细胞肺癌的临床试验进展”

点击”搜索词转换”，AI 会自动将你的自然语言描述转换为 PubMed 检索公式。你可以看到完整的转换过程和最终公式，觉得不对还可以手动修改。

耗时：10 秒

第二步：AI 检索并筛选文献

系统使用转换后的检索公式在 PubMed 中实时搜索，返回所有匹配文献。每条结果都附带：

• 标题、作者、期刊、年份
• 影响因子、中科院分区
• 摘要预览

你可以通过侧边栏筛选器进一步缩小范围：

• 研究类型：RCT、系统评价、Meta 分析、队列研究…
• 人群：成人、儿童、老年…
• 时间范围：近 1 年 / 3 年 / 5 年
• 关注维度：疗效、安全性、机制…

耗时：30 秒（搜索 + 筛选）

第三步：一键生成 AI 总结

选择要总结的文献数量（前 10/30/60 篇），点击”生成总结”。

AI 输出，逐段生成一篇结构化的文献综述。你会看到总结在眼前实时”生长”出来，而不是等很久然后蹦出一大坨文字。

总结内容包括：

• 研究背景与现状：该领域的研究概况
• 主要发现与趋势：核心文献的研究结果
• 研究空白与争议：存在的分歧和未解决的问题
• 参考文献列表：每篇引用的文献都可点击验证 PMID

整个流程，从输入研究方向到拿到综述初稿，不超过 3 分钟。

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和其他方式的对比

维度	传统方式	ChatGPT / 通用 AI	TopBeeAI 文献总结
检索	手动构建 PubMed 检索式	不能检索	自然语言 → 自动转检索式
文献来源	PubMed 真实文献	可能编造文献	PubMed 实时检索，每篇可查 PMID
筛选	手动逐篇筛选	不能筛选	多维度筛选器
总结质量	取决于个人能力	基于训练数据（可能过时）	基于你指定的最新文献
引用可信度	自己找的，可信	不可信（有幻觉）	每篇引用可点击验证
耗时	数天到一周	几秒（但结果不可靠）	3 分钟（结果可验证）

关键区别：通用 AI 的文献综述是”闭着眼睛写的”——它不知道引用的文献是否真实存在。TopBeeAI 的文献总结是”睁开眼睛写的”——它先检索到真实文献，再基于这些文献生成总结。

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实际效果演示

以 “SGLT-2 抑制剂对 2 型糖尿病患者心血管结局的影响” 为例：

输入

“SGLT-2 inhibitors cardiovascular outcomes type 2 diabetes RCT meta-analysis”

检索结果

PubMed 返回 200+ 篇文献，包括 EMPA-REG OUTCOME、CANVAS、DECLARE-TIMI 58、DAPA-HF 等里程碑研究。

AI 总结（节选）

根据您的问题，我做出如下总结：

SGLT-2抑制剂对2型糖尿病患者的心血管结局具有显著的保护作用，其获益已超越单纯的降糖效应，体现在多个心血管终点上。

首先，在主要不良心血管事件方面，SGLT-2抑制剂能够降低其发生风险。一项荟萃分析证实，这类药物与主要不良心血管事件风险的降低存在关联[8]。主要不良心血管事件通常包括心血管死亡、非致死性心肌梗死和非致死性卒中的复合终点[1]。

其次，这类药物在减少心力衰竭住院风险方面表现出最一致和显著的益处[8]。无论是在射血分数降低的心力衰竭患者中，还是在仅具有心血管风险因素的2型糖尿病患者中，SGLT-2抑制剂都显著降低了因心力衰竭住院的风险[7] [1]。此外，对于合并白蛋白尿的2型糖尿病患者，SGLT-2抑制剂与其他药物联用，能带来心血管和肾脏事件无病生存及总生存期的获益[2]。

在器官保护层面，SGLT-2抑制剂也展现出肾脏保护作用，能够延缓糖尿病肾病的进展[1][9]。同时，在急性心肌梗死但无心力衰竭或糖尿病的患者中进行的研究显示，达格列净虽未影响心血管死亡或因心力衰竭住院的复合终点，但在改善心脏代谢结局方面显示出获益[5]。

最后，SGLT-2抑制剂的治疗独立性也得到了验证。研究表明，无论是否联用SGLT-2抑制剂，口服司美格鲁肽均能降低主要不良心血管事件结局，且这种联合用药方案似乎具有良好的安全性[3]。

这篇总结引用的每篇文献，你都可以点开 PMID 链接去 PubMed 验证。没有一篇是 AI 编的。

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这个功能最适合哪些场景？

场景一：快速了解一个新领域

你是临床医生，导师/主任让你了解一下某个新药的临床研究进展。你只有一小时时间。

传统做法：上 PubMed 搜 → 看标题筛选 → 读十几篇摘要 → 自己整理 → 发现时间不够。

用文献总结：输入研究问题 → 3 分钟拿到综述初稿 → 针对性地精读关键文献 → 一小时搞定。

场景二：论文的 Introduction 部分

你在写论文，需要在 Introduction 里综述该领域的研究现状。

传统做法：自己检索 + 阅读 + 整理 + 写作，可能需要一整天。

用文献总结：让 AI 生成一个初始版本 → 你自己补充批判性分析 → 调整结构和重点 → 半天完成。

场景三：组会文献汇报

下周组会轮到你讲文献，你需要在 10 分钟内讲清楚某个领域的研究进展。

传统做法：搜文献、读文献、做 PPT，可能需要一个周末。

用文献总结：快速拿到研究概况 → 挑选关键文献精读 → 基于 AI 总结的框架做 PPT → 一个晚上完成。

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注册就送 20 万 Token

文献总结功能，新用户注册即送 20 万 Token 免费额度。

20 万 Token 能做多少次文献总结？一般来说，一次完整的文献总结（搜索词转换 + PubMed 检索 + AI 生成总结）消耗的 Token 在 5,000 - 15,000 左右，取决于你选择的文献数量。这意味着免费额度足够你做 10-30 次文献总结。

对于大部分研究生来说，一个学期的文献检索需求，免费额度完全够用。如果用完了，还可以通过积分兑换或会员权益继续使用。

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结语

文献检索是”体力活”，文献总结是”脑力活”。AI 的价值，就是帮你把体力活自动化，让你把脑力花在真正需要判断的地方——这个发现有没有临床意义？这个结论是否足够稳健？这个研究方向值不值得深入？

TopBeeAI 的文献总结，做的是前两步（检索 + 整理），你做的是最后一步（分析 + 判断）。这就是人机协同的正确姿势。