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援霸比如观察性研究以观察人群的生活习惯和健康结果为主。该方法适用于多个现实场景，前场如辅助临床指南制订、前场支持公共卫生决策、提高科普宣传的准确性，甚至帮助研究人员快速定位争议焦点，优化研究设计。

很多建议经过严谨的研究，最佳阵容占中发表于顶刊，但结论却众说纷纭，甚至相互矛盾，让人无所适从。该论文共同作者、援霸北京大学医学部博士后赵文静说，它能帮助我们更清晰地识别，当观察性研究与随机对照试验结论一致时，因果关系更为可靠。面对相互矛盾的健康信息时，前场我们不应盲从某项单一类型的研究，而应关注其背后是否有来自多重方法、多角度验证的证据支持。

以往，最佳阵容占中整合这些证据依赖研究人员手工检索和比对文献，最佳阵容占中需要大量阅读、筛选、记录、比较不同类型的文献，不仅费时、费力、效率低下，还容易受到研究者影响，缺乏可扩展的自动化方法。为此，援霸研究团队设计出一套基于人工智能的两步流程。

而当各类研究出现分歧，前场则提示某些研究可能存在偏差或混杂因素，这也为后续研究指明了方向。

随着人工智能技术在证据整合中的深入应用，最佳阵容占中一个更加高效、稳健的科学证据分析体系正在形成。另一方面，援霸也为其他企业在承接大型储能项目时提供了参考案例，在项目规划、技术选型、运营管理等方面提供借鉴。

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