不只是看論文！SciSpace BioMed Agent：專為生物醫學打造的 AI 科研助手

如果你覺得 SciSpace 原本的 Agent 已經很好用，那麼他們最新推出的 BioMed Agent 絕對會讓你大開眼界。（想了解這個工具請看這篇：學術研究AI助手SciSpace的9種功能完整介紹）

這不是單純的「升級版」，而是專門為生物醫學（Biomedical）領域量身打造的 AI 生醫助手。它不只降低通用 AI 最令人頭痛的問題——幻覺，還整合了超過 150 種生物醫學軟體工具，幫助你應用到生醫研究中。

這篇文章告訴你，為什麼做生醫研究的人，都該使用看看這個功能。

內容目錄

為什麼你需要 BioMed Agent？與一般 Agent 有何不同？

做生物醫學研究，最怕的就是 AI 為了「討好你」而捏造數據或文獻。通用型的 Agent（包括 ChatGPT 或標準版 SciSpace Agent）雖然能讀論文，但在處理基因序列、蛋白質結構或複雜實驗設計時，往往缺乏「深層理解」和「工具整合能力」。

BioMed Agent 的核心差異在於：

1. 降低幻覺：它不只是「預測文字」，而是基於 PubMed、ClinVar、gnomAD 等 20+ 個權威資料庫進行檢索。但注意它仍可能出現幻覺，我們依然需要保持科學家的懷疑精神，對其輸出的結果進行「事實查核」。

2. 提供為生醫研究專門設計的工具：它內建了 150+ 個生物醫學軟體與 Python 程式工具包。它不只「告訴」你怎麼做，還能直接「執行」代碼來跑分析。

3. 打造生醫研究工作流程：從文獻回顧、實驗設計、撰寫實驗記錄、生醫影像分析、數據分析（Omics data）到繪製科學圖表，都能一條龍完成。

最重要的是，Scispace BioMed Agent 將所有的工具打包在一個地方，不需要頻繁地切換各種工具，降低了切換工具造成的分析與精力消耗，大幅提高你的生產力，能把時間花在更重要的事情上。

哪些人適合使用 BioMed Agent？

1. 生醫研究者

2. 生醫領域的學生與研究生

3. 醫療機構與研究機構

4. 生技公司

5. 臨床醫學的醫生與相關人員

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BioMed Agent 五大核心功能

我這邊分享多數人可能最常使用的五大新功能。

1. 深度文獻回顧與推理 (Literature Review & Reasoning)

它不再只是進行論文摘要，BioMed Agent 還能深入全文，針對你的具體科研問題（例如：「某藥物在特定基因突變肺癌中的抗藥性機制」）進行檢索與邏輯推理，整理與分析相關論文，並提供研究數據的證明與解釋。

2. 數據分析 (Data Analysis)

這是最強大的功能之一。你可以直接上傳你的實驗數據：

Omics Data：處理定序數據 (Sequencing)。
Mass Spectrometry：分析蛋白質組學或代謝組學數據。
它會自動進行品質控制 (QC)、統計分析，並解釋結果。

3. 自動化實驗設計 (Experimental Design)

不知道 CRISPR screen 怎麼設計？

告訴 Agent 你的目標，它會自動生成研究流程：

生成詳細的 Step-by-step 實驗步驟。
提供所需的試劑與引物 (Primer) 設計建議。
繪製工作流程圖 (Workflow diagrams)。

4. 繪製期刊需要的科學圖表 (Illustration Generation)

寫論文最花時間的往往是畫圖。BioMed Agent 可以根據你的描述或實驗流程，生成高品質的生物醫學資訊圖表（infographic）。

5. 藥物發現與基因篩選 (Drug Discovery & Gene Screening)

它可以協助篩選關鍵基因（例如：肺癌中的 essential genes）或進行初步的藥物靶點預測，大幅縮短 Dry Lab 的探索時間。

BioMed Agent 訂閱與使用 credits 注意事項

BioMed Agent 雖然強大，但它是基於 Credits（點數）計費的。這點跟之前的 Agent 一樣，但因為執行的任務更複雜（例如跑一個複雜的 Python 分析），消耗的點數可能會更多。

訂閱戶優勢：Premium 用戶每月有固定 Credits (1200)，Advanced 用戶更多 (5500)。

成本考量：如果你是重度使用者（每天跑大量數據分析），建議直上 Advanced 方案或隨時關注官方的優惠活動。

缺點提醒：就像我在上一篇介紹 SciSpace 的基礎功能時提過的，Credits 的計算方式有時較為隱晦，執行複雜任務前建議先預估一下，以免點數瞬間燒完。

我的實際使用案例

我是在生技公司幫忙做 ADC（antibody-drug conjugated）的臨床前研發，若要針對 ADC 如何規劃實驗設計、有哪些實驗流程與規劃、目前市面上大多用哪些 Payload 與 Linker、抗體要如何選擇，這些問題你可以透過在提示詞（ Prompt）中寫出你的需求。

首先，先切換提示詞框下方的 ALL 切換成 Biomedical Agent ，再輸入提示詞。

當然你提示詞寫得越清楚越好，但一般人可能很難寫出完整的提示詞，這時你可以透過 AI 協作的方式，先使用 Gemini、ChatGPT 等生成式 AI，幫助你設計好整個提示詞，在複製貼上給 SciSpace BioMed Agent，這樣一來你不需要一直跟 Agent 來回對話修改，能夠減少你的 Credit 浪費。