深耕药物研发、申报是「副业」
- 日常以疾病-靶点-文献检索为主
- 医学口径的标书需要机制级文献支撑
- 希望初稿自带规范引用与路线图
环节一 · 查数据
医药垂直情报库 vs 全学科基金数据
MedPeer：医药情报库
疾病、药物、靶点的关系检索是老本行，配合75万+国自然获批项目与635万+研究成果，药学背景的选题调研顺手就做了。
猫眼课题宝：申报数据库
879万+全球基金数据、1.8亿+文献、40万+结题报告；结题报告整篇可读，中标标书的完整结构一目了然，鲸灵AI用国自然真实数据训练。
小结：摸研发线索用前者，翻中标先例用后者。
环节二 · 定选题
检索对照式 vs 综合评分式
MedPeer：检索式收敛
AI项目选题推荐在检索结果上提示研究空白，同类中标课题的科学假说供对照，适合心里有几个候选、要做最后裁决的人。
猫眼课题宝：评分式发散
5分钟定创新选题先评估方向热度和题目跟已立项项目的接近程度，再对50多个关键词评创新性、价值性、可行性，多套差异化方案一次端出。
小结：方向清晰选前者省时间，方向模糊用后者开路。
环节三 · 写标书
逐章智能生成 vs 框架3步搭建
MedPeer：逐章成文
AI辅助撰写申请书按研究意义到预期成果分章推进，立项依据引用真实文献并规范格式，技术路线图AI绘制，上百套设计模板可选。
猫眼课题宝：三步成框
3步生成高质量标书把立项依据、研究内容、技术路线的框架一次立好，大纲增删自由，预实验数据与前期成果由申请人上传充实。
小结：要成段的文本找前者，要完整结构找后者。
环节四 · 过评审
系统初筛 vs 深度预审
MedPeer：五维体检
申请书预评审从创新性、临床价值、方案合理性、逻辑漏洞、格式规范五个维度打分，格式问题单独现形。
猫眼课题宝：对标函评
AI模拟评审系统按函评规则查立项依据、科学假说、可行性、研究基础；5位一线专家视角标扣分点，意见附可落地的改法。
小结：两轮意见都属机器参考，最终以人工逐条核对为准。
给药学研究者的两条路线建议
今年必须交标书、经验尚浅
- 选题、框架、模拟评审想一站完成
- 除国自然外还报省市课题或国社科
- 希望有评分和风险提示帮着拍板
说明：以上能力描述整理自两家官网公开资料；AI产出的选题、标书初稿与评审意见均为辅助参考，请对照当年申报指南与原始材料逐项核实，获批与否以基金委评审为准。