刚毕业工作的小医生最孤立无助的时候就是，没时间、没金钱还没人手做科研。科研难，科研苦，会做科研是个宝，没有文章像根草。但是办法总比困难多，想要在忙碌的临床工作之余，做出科研成果，还是有不少方法可行！
临床医生的科研主要分为两大块，一是临床研究，二是基础研究。临床研究主要是围绕临床问题，发现和提供可行解决的思路，或是评价治疗手段的效果。不少人苦于临床研究没有足够的资料和更热点的分析方法。
而基础研究则是需要耗费大量时间，通过实验手段去阐明疾病的发病机制、相关分子通路，是不少临床医生不擅长，也没精力去做的方向。
而不论是临床研究和基础研究，其实科研成果的产出难点，无非是在于idea的新颖程度和经费时间的投入程度。idea难得，但只要稍微转变观念，将经费时间利用得更为合理，产出合格的科研成果还是不难的。下面给大家介绍几个不需要花费多少时间的科研小方法吧！
合理分配时间和经费
众所周知，时间=金钱。所以，经费和时间在很多时候是可以互相转化的，用经费买时间，用时间换经费，都是可行的。大多数人做科研时，最盲目的就是用所谓积极的行动，来掩盖战略上的懒惰，没有全面地把握整个研究的实施计划，去寻找更好的经费和时间的分配方案。其实很多科研中需要花费大量时间地方，都可以通过和专业人员合作来完成。
给大家举个做临床研究的例子。我的朋友S医生还是个小医生的时候，最开始就是做的临床研究。而好的临床研究少不了需要运用大量新颖又有难度的统计分析方法，而重新花费时间去学习其他专业领域的知识对于临床医生来说是最不划算的时间分配方式。
临床医生不是统计师，我们的优势在于临床思维和发现有价值的科研问题。S医生在分析时，果断选择了寻找外援，和生物信息统计的专业人士进行了合作。
而他自己主要是通过多看最新文献，把分析思路和方法理清，把自己的分析需求具体化，让统计分析更顺利的进行。他第一年就通过和统计专业的朋友合作，成功发表了3篇Sci。
学会利用公共数据库配合患者队列来做临床研究
挖掘公共数据库做临床研究分析已经不是什么大秘密了。但是如何将大家都做的东西做出新颖性，能出科研成果还是需要一点小技巧。最好的方式就是，结合自己的临床患者队列数据，做到验证。这样一来，既有增加自己的数据内容提供创新性，又可以节省很多收集足够患者信息的时间。
S医生就曾经利用1个月收集了本科室的30、40个患者的数据，然后以公共数据库数据分析为主，用自己的患者数据为辅进行验证。这样一来，没时间做科研的临床医生根本不需要从零开始，直接利用公共数据库的优势就可以轻松填补自己收集大量信息的时间。
一些常用的公共数据库推荐给大家：
网址：https://seer.cancer.gov/
SEER数据库，主要为肿瘤数据
网址：https://mimic.physionet.org/about/releasenotes/
MIMIC数据库，主要为重症医学数据
网址：https://www.cpc.unc.edu/projects/china
CHNS数据库，主要为中国居民健康与营养调查项目相关数据
网址：https://www.cpc.unc.edu/projects/china
CHNS数据库，主要为中国居民健康与营养调查项目相关数据
合作是临床医生进行基础研究的不二选择
临床医生做基础研究要善于利用自己的优势，不能单纯和基础研究领域的老师做科研混为一谈。要从临床与基础结合的角度出发，利用基础研究数据为临床问题提供证据和解释。
因此，各位医生可以充分利用自己的患者样本资源和基础研究的老师达成合作关系，由临床医生完成临床部分的研究验证，由基础研究老师完成实验部分。
当然，如果没有合适的合作人选，其实专业可靠的生物公司也是好的选择。很多研究的机制验证不需要传统的细胞实验、动物实验都齐全才能说明问题。利用临床不同表型、预后情况的患者本身的病变组织、血液等等进行测序、细胞流式分析等等，进行辅助验证，达到用实验数据验证临床发现的目的，就可以产出很好的文章了。
大家要相信目前没时间、没学生只是一时的。随着前期科研成果的产出，可以进一步申请经费、职称，来初步建设一个小团队。迈出一小步后，可以接下来寻找基础实验室合作，或者和科室其他老师合作，利用已有的实验室资源和自己前期的临床研究数据，再铺开进行研究。
总之，做基础研究要有耐心，前期多与临床结合，以小见大，资源成熟之后再考虑做深入研究。新晋医生千万不要一开始给自己太大的基础研究压力，要多利用临床优势去产出成果，基础研究做为辅助验证的一小部分工作，就可以取得满意的成绩了。
除此之外，善用工具也将帮助繁忙的临床医生产出更多的科研成果。例如，近年来许多期刊在投稿时规定提交的图文摘要，以其可视化的特点令读取信息更省事，许多配以图文摘要的研究传播表现也大有提升。
如果你也想用一张图讲清所研究的医学原理，为科学发表与传播加把劲，却又苦于时间精力上的限制，不妨将制图工作交给意得辑。
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