在学术论文的写作中,研究综述是不可或缺的核心组成部分，它系统梳理、评价某一研究领域已有研究成果，明确当前研究现状、主要争论、存在问题及未来方向，为自身研究提供理论基础和方法论指导，研究综述并非简单堆砌文献，而是需要通过对已有研究的整合与分析，展现研究者对领域的深刻理解，并从中凝练出具有研究价值的科学问题。
撰写研究综述首先需明确界定综述范围,即确定研究的核心主题、时间跨度、地域范围及文献类型，若研究“人工智能在医疗诊断中的应用”，范围可限定为近十年英文核心期刊中关于深度学习在影像诊断领域的研究，排除算法优化等非应用方向，范围的精准界定能确保综述的聚焦性和深度，需通过系统文献检索收集相关资料，常用数据库包括Web of Science、Scopus、CNKI等，检索策略需结合关键词（如“人工智能”“医疗诊断”“深度学习”）和布尔逻辑运算符（AND、OR、NOT），确保文献的全面性和权威性。
文献筛选与阅读阶段,需根据纳入与排除标准（如研究类型、方法学质量、相关性）对初步检索到的文献进行筛选，对纳入文献进行精读，提取核心信息，包括研究目的、方法、结果、结论及创新点，为高效整合信息，可采用表格形式归纳文献，
| 作者（年份） | 研究主题 | 研究方法 | 主要结论 | 局限性 |
|---|---|---|---|---|
| Zhang et al. (2025) | CNN在肺癌影像诊断中的应用 | 回顾性分析1000例CT影像 | 准确率达92.3%，优于传统放射科医生 | 样本量较小，未验证多中心普适性 |
| Li & Wang (2025) | 机器学习与病理图像诊断 | 对比SVM、随机森林、XGBoost | XGBoost的F1-score最高（0.89） | 未考虑图像预处理对结果的影响 |
通过表格对比,可清晰发现不同研究的异同点，如方法学偏好、结果一致性及研究空白，为后续分析奠定基础。
在综述撰写中,需避免“文献罗列”，而应按逻辑主线组织内容，如按“技术发展脉络”“研究主题分类”“理论争议点”或“方法论演进”等维度展开，按技术发展脉络可分为“传统机器学习阶段（2010-2025）”“深度学习兴起阶段（2025-2025）”“多模态融合阶段（2025至今）”，每个阶段分析代表性研究、突破性进展及局限性，需批判性评价已有研究，指出其方法论缺陷（如样本偏差、模型可解释性不足）、结论矛盾（如不同研究对同一技术效果的差异解读）或未被探索的方向（如伦理问题、临床转化障碍）。
研究综述的结尾需总结现有研究的整体图景,明确“已知”（已证实的研究结论）、“未知”（研究空白或争议点）及“可探索方向”（未来研究可能突破的领域），针对人工智能医疗诊断研究，已知结论为深度学习在特定疾病诊断中具有高准确性；未知问题包括模型在真实临床环境中的泛化能力、数据隐私保护与算法公平性；可探索方向为结合多组学数据构建整合诊断模型或开发可解释AI辅助决策系统。
相关问答FAQs：
Q1：研究综述与文献综述有何区别？
A1：二者常被混用，但“研究综述”更侧重对研究领域整体进展的系统评述，不仅梳理文献，还需提炼研究趋势、争议及未来方向，强调分析与整合；“文献综述”则更侧重对已有文献的归纳总结，可能以罗列文献为主，分析深度较浅，在学术论文中，“研究综述”是更规范的表达，符合对综述内容的高要求。
Q2：如何避免研究综述变成“流水账”？
A2：避免“流水账”的关键在于建立清晰的分析框架和逻辑主线，明确综述的核心问题（如“当前人工智能医疗诊断研究存在哪些方法学局限？”），所有文献分析均围绕该问题展开；采用分类、比较、批判等分析方法，而非简单描述每篇研究的内容；通过表格、图表等可视化工具整合信息，突出研究间的关联与差异，确保综述具有分析性和论证性，而非文献的堆砌。
