KI-Tools für wissenschaftliche Recherche – ein Überblick
KITools für wissenschaftliche Recherche – ein Überblick
Stellen Sie sich vor: Es ist Abend, Sie sitzen vor einem Stapel PDFs und der PubMedSuchstring wird immer länger. Seit Jahrzehnten sind PubMed und MEDLINE verlässliche Partner. Jetzt kommen KIWerkzeuge dazu – und machen aus Stunden Arbeit oft Minuten.
Semantic Scholar
Kostenlose KISuchmaschine mit großer Artikelbasis, hebt wichtige Arbeiten hervor und bietet KurzZusammenfassungen.
Elicit
Frage in Alltagssprache eingeben; Elicit findet passende Studien und stellt Kerndaten tabellarisch dar.
ResearchRabbit
Visualisiert ZitationsNetzwerke und hilft, Forschungsfelder und „PaperFamilien“ als interaktive Graphen zu erkunden.
Perplexity AI (Autors Liebbling)
Chat + Suche mit Quellenangaben, gut für schnelle Orientierung und erste Strukturierung eines neuen Themas.
Consensus
AISuchmaschine, die Antworten direkt aus PeerreviewedStudien bündelt und pro/contraEvidenz sichtbar macht.
Hinweis des Autors
Der Autor empfiehlt, neue KIWerkzeuge nach Möglichkeit in einer Kauf bzw. ProVersion zu testen und nicht ausschließlich in der FreeVariante. Nur mit vollem Funktionsumfang (z.B. längere Kontexte, DateiUpload, Modellwahl) lässt sich seriös prüfen, ob ein Tool den eigenen wissenschaftlichen Workflow wirklich unterstützt.
Kurz erklärt: Prompt für wissenschaftliche Suche
1. Thema: „Suche Studien zu [Intervention] bei [Krankheit/Population].“
2. Qualität: „Nur peerreviewte Arbeiten ab [Jahr], bevorzugt Reviews und RCTs.“
3. Ausgabe: „Liste mit Autor, Jahr, Journal, Studientyp, Kernergebnis + Link/DOI.“
Beispiel
„Suche peerreviewte Studien zu [Intervention] bei [Krankheit] ab 2018. Bevorzuge systematische Reviews und randomisierte Studien. Gib mir die wichtigsten 10 Arbeiten mit Autor, Jahr, Journal, Studientyp, Kernergebnis in einem Satz und Link/DOI.“
Fazit
PubMed bleibt selbstverständlich der Goldstandard für systematische, reproduzierbare Recherchen. KITools beschleunigen den Einstieg und zeigen neue Verknüpfungen. Wer beides kombiniert, gewinnt Zeit für das, was zählt: Hypothesen, Studiendesign – und die große Idee.
Herzliche Grüße
Stefan Dietsche