内华达大学里诺医学院（UNR Med）副教授兼学生研究助理院长约翰·韦斯特霍夫医学博士、公共卫生硕士创建了独立数据探索与分析（IDEA）项目，作为该校一年级医学生的必修研究课程，旨在教导未来医生如何生成和评估医学证据。该年度课程融入人工智能（AI）工具，为学生提供实践机会以深度参与真实世界健康数据分析。
项目启动初期，韦斯特霍夫的学生使用ChatGPT和Claude，但课程现已转向TrialMind平台，该平台专为学生需求定制。TrialMind的文献综述功能可自动查找、筛选和综合研究文献，而数据科学工具则协助完成编码、统计分析和建模工作。由Keiji AI开发的TrialMind支持文献综述、试验设计和数据分析，使学生掌握面向研究的编码与数据提取技能。其合作伙伴包括麻省总医院布里格姆（Mass General Brigham）、贝斯以色列拉希健康（Beth Israel Lahey Health）、再生元制药（Regeneron Pharmaceuticals）和盾安健康（Guardant Health）。该平台最初面向临床研究人员和行业团队开发，UNR医学院是全球首个将其直接整合进课程体系的医学院。
在此框架下，TrialMind并非简单捷径，而更像一位AI研究导师。它虽能简化耗时的文献综述等任务，还允许学生用自然语言描述研究设计并将其转化为可执行的统计代码。通过免除对统计软件的精通要求，该平台降低了技术门槛，同时仍要求学生明确定义相关结果指标、构建有效科学问题并解读原始数据。课程重点在于培养推理能力而非技术操作。
韦斯特霍夫表示：“数年前我们就意识到学生需要更扎实的临床研究实践基础。这并非要求他们成为专职研究员——多数人不会以研究为职业。但每位医生都必须能正确解读科学文献并得出合理结论。若无法识别薄弱方法论或理解研究设计如何影响结论，就无法负责任地实践循证医学。”
每个学生 cohort 在该项目中学习一整年，18个四人小组分阶段完成不同任务里程碑，同时享有充分自由使用TrialMind开发个人案例研究。IDEA项目自2023年启动以来已完成第三年周期。
参与过TrialMind引入前IDEA项目的医学博士/哲学博士在读生约瑟夫·特兰表示：“这段经历塑造了我的职业轨迹。它证明通过提出正确问题并应用易获取、定义清晰的研究方法，能够产出有意义且可发表的研究成果。”他还补充道：“在此过程中，我逐渐掌握了识别具有临床意义和政策相关性问题的技能。”
IDEA项目学生已发表多项研究成果，包括：
- “1999-2020年美国儿童及青少年枪支相关死亡率趋势与差异”——首届仅三名学生的团队完成
- “1999-2020年美国脑血管疾病死亡率地理趋势”——该团队获邀在美国心脏协会国际卒中会议展示成果，其摘要发表于《Stroke》期刊
- “65岁以上老年人群仍未免受阿片类药物流行影响”——该团队获邀在美国麻醉医师协会全国会议展示
特兰参与了全部三项已发表项目。
韦斯特霍夫指出：“当学生看到自己能从提出问题推进到可论证的分析时，会建立信心和兴趣。有人因此更认真考虑研究道路，但即使对其他人而言，这段经历也改变了他们阅读论文、评估证据和思考数据的方式。”
特兰在加入UNR医学院前，已从斯坦福大学计算机科学专业毕业，熟练掌握Python和R等统计软件。他的长期目标是将新兴技术整合进医学领域。他表示：“IDEA项目中最激动人心的发展，是利用大语言模型降低统计与计算分析的门槛。用户能减少低层次实现细节的耗时，专注于直接影响患者护理的核心事务。”
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