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做临床科研时，你是否也被这些问题困住？

观察性研究中混杂偏倚难控制，明明知道要用到高级统计方法，却分不清 “倾向性评分匹配”“工具变量法”“逆概率加权” 该怎么选、怎么用？翻教材、查资料、求统计专家，每一步都耗费着本已稀缺的科研时间与心力。

而传统工具只给方法名称，不给落地案例；数据库检索又效率低下，难以快速匹配临床科研场景。这不仅是统计问题，更是临床研究者通往高质量证据的核心瓶颈。

好消息是，DeepEvidence升级啦！跨越这个瓶颈的门槛正在被AI技术迅速拉平。现已能专业解读与指导高级统计方法在观察性研究中的应用。不用再逐篇翻阅文献，不用死记硬背公式，一句提问就能get“方法+案例+应用要点”。

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就像有老师提问：“在观察性研究中有哪些高级的统计方法，能用于控制偏倚的案例？”

秒级响应，你获得的不再是零散的名词解释，而是一份结构化、可直接参考的决策指南，不仅系统梳理了倾向性评分匹配、工具变量法，每个方法都标注证据来源，关键应用步骤清晰明确，直接适配科研设计需求。

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这不仅是功能的叠加，更是科研赋能维度的升级。临床科研的路径，也正因智能工具的进化，变得更加清晰、顺畅。让专业且复杂的统计知识，变得易于调用和理解，正是我们持续迭代，致力于成为你“第二大脑”的初心。

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