Verschaffen Sie sich erst einen Überblick über das Thema, bevor Sie 40 Paper lesen
mit einer strukturierten Literaturübersicht
Wenn Sie KI nur bitten, „die Literatur zu X zusammenzufassen”, erhalten Sie meist generische Absätze, schwache Zitationsdisziplin und Sätze wie „mehr Forschung ist nötig”.
So sieht der Unterschied aus, wenn man dieselbe Frage auf zwei Arten stellt——
Kostenlos testen→ Variablen ausfüllen und direkt mit KI ausführen. Kostenlos testen.
Variablen ausfüllen
z.B. Maschinelles Lernen in der Diabetesdiagnostik, GLP-1 und kardiovaskuläre Ergebnisse
Optional. z.B. Onkologie, Kardiologie, Epidemiologie, Neurologie
Optional. z.B. Abschlussarbeit-Expose, Förderantrag, Journal Club, klinische Entscheidung
Optional. Eine Einschränkung pro Zeile. Beispiel: Nur RCTs Pädiatrische Population (<18 Jahre) Letzte 5 Jahre Retrospektive Studien ausschließen Leer lassen, um allgemeine Standards zu verwenden (letzte 2-3 Jahre, beliebiger Studientyp).
z.B. Vereinfachtes Chinesisch, Spanisch, Japanisch, Englisch
Dasselbe Thema, zwei Arten zu fragen
Der Unterschied ist nicht, ob AI zusammenfassen kann, sondern ob das Ergebnis überprüfbar und handlungsfähig ist.
Was Sie an die KI senden
Fasse die Literatur zu GLP-1-Rezeptor-Agonisten und kardiovaskulärem Schutz zusammen.
Typisches Ergebnis
- Nennt breite Themen, aber nicht die wirklich wichtigen Paper - Liefert keine PMID/DOI für schnelle Verifikation - Sagt nur „mehr Forschung ist nötig” ohne konkrete Lücke Danach wissen Sie immer noch nicht, was Sie als Nächstes lesen sollen.
Ausgefüllte Variablen
Thema: GLP-1-Rezeptor-Agonisten und kardiovaskulärer Schutz Bevorzugte Sprache: Deutsch
Strukturierte Rückgabe
1. Forschungsschwerpunkte - ASCVD-Outcome-Studien - HFpEF und Mechanismen des Gewichtsverlusts 2. Repräsentative Paper - Title, Journal, Year, PMID/DOI - Warum sie zuerst gelesen werden sollten 3. Forschungschancen - Jede Chance ist an echte Widersprüche oder Limitierungen gebunden - Neuheitswert und Machbarkeit werden genannt 4. Aktuelle Limitierungen - Schwache Generalisierbarkeit - Kurze Nachbeobachtung oder inkonsistente Methoden
So ist die Arbeit aufgeteilt
Sie geben nur Thema und Ausgabesprache an. Qualitätsregeln für Evidenz und Ausgabestruktur sind bereits eingebaut.
Das geben Sie an
- Forschungsthema: Geben Sie die Krankheit, Intervention, methodische Frage oder das Grenzgebiet ein, das Sie schnell kartieren möchten.
- Bevorzugte Sprache: Die komplette Übersicht wird in Ihrer bevorzugten Sprache ausgegeben, zum Beispiel Deutsch, sodass Sie sie direkt für Diskussionen oder Berichte nutzen können.
Schon eingebaut
- Priorisiert PubMed, Cochrane, hochrangige Journale sowie stärkere Evidenztypen wie RCTs, systematische Reviews und Meta-Analysen
- Verlangt für jedes genannte Paper Title, Journal, Year und PMID/DOI; unklare Angaben werden ausdrücklich als prüfbedürftig markiert
- Wenn das Thema zu breit ist, wird auf klinisch relevante oder besonders dynamische Teilgebiete eingegrenzt
- Forschungschancen müssen aus echten Widersprüchen oder konkreten Limitierungen abgeleitet werden, nicht aus Storytelling
- Zielt auf etwa 600-900 Wörter. Wenn das Thema breit oder zitationsdicht ist, wird die Anzahl der Punkte reduziert, damit die Übersicht überprüfbar und für schnelle Orientierung brauchbar bleibt.
Was Sie aus einem Durchlauf bekommen
Diese Punkte stammen direkt aus der Tool-Struktur des quick-literature-survey.
Forschungsschwerpunkte
Zeigt die aktivsten Teilgebiete der letzten 2-3 Jahre, damit Sie sehen, wohin sich das Feld bewegt.
Repräsentative Arbeiten
Sie erhalten eine priorisierte Leseliste mit Title, Journal, Year und PMID/DOI.
Forschungschancen
Geht über „mehr Forschung nötig“ hinaus und benennt konkrete nächste Fragen aus realen Widersprüchen oder Limitierungen.
Aktuelle Limitierungen
Macht sichtbar, wo die Evidenzbasis schwach ist, damit Sie Lesen, Studiendesign oder Themenkorrektur besser planen können.
So nutzen Sie es
Thema und Sprache eingeben
Geben Sie das Thema ein, das Sie schnell kartieren möchten, und wählen Sie die Ausgabesprache. Je konkreter, desto nützlicher das Ergebnis.
KI-Ausführung klicken
KI-Ausführung öffnet einen Chat. Beschreiben Sie das Thema, das Sie erforschen möchten — der Assistent kartiert die Forschungslandschaft und identifiziert Schlüsselpublikationen.
Nächsten Schritt entscheiden
Prüfen Sie zuerst die Schlüsselpapiere und entscheiden Sie dann, ob Sie tiefer lesen, in PICO-Fragen übergehen oder die Richtung überarbeiten möchten.
Kartiert Forschungsschwerpunkte, Schlüsselarbeiten und echte Forschungschancen zu jedem medizinischen Thema in einer strukturierten Kurzüberblicksform von meist etwa 600-900 Wörtern. Gedacht für schnelle Orientierung vor dem tieferen Lesen.
→ Direkt mit KI ausführen. Kostenlos testen.
FAQ
Sind die Zitationen immer korrekt?
Dieses Tool verlangt Title, Journal, Year und PMID/DOI und markiert unsichere Angaben. Trotzdem kann AI Fehler machen. Prüfe wichtige Referenzen deshalb immer in PubMed oder Google Scholar.
Welche Themen funktionieren am besten?
Spezifische klinische oder methodische Themen funktionieren am besten. „Maschinelles Lernen in der Diabetesdiagnostik“ ist deutlich besser als nur „Diabetes“. Zu breite Themen werden auf aktive Teilgebiete eingegrenzt.
Kann ich das als vollständige Literaturarbeit für meine Thesis nutzen?
Nein, nicht als vollständigen Ersatz. Es dient der schnellen Orientierung und frühen Kartierung. Für eine Thesis benötigen Sie weiterhin eigene systematische Suchen und Volltextlektüre.
Wie verlässlich sind die vorgeschlagenen Forschungschancen?
Verlässlicher als generische KI-Zusammenfassungen, weil jede Chance auf dokumentierten Widersprüchen oder Limitierungen beruhen muss. Trotzdem bleibt sie eine Hypothese, bis Sie die Lücke in PubMed geprüft haben.
Wie verbinde ich das Ergebnis mit dem nächsten Forschungsschritt?
Wähle 1-2 interessante Chancen, prüfe sie in PubMed und gib sie dann in den PICO Question Builder der Plattform, um daraus formale Forschungsfragen zu machen.