博士研究框架通常包括以下几个关键组成部分：
1. 研究问题：这是研究的核心，明确指出研究的具体目标和问题。研究问题应该具有明确性、可行性和创新性。
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2. 文献综述：在研究开始之前，需要对相关领域的文献进行系统回顾，了解已有研究成果、研究空白和理论框架。
3. 理论框架：基于文献综述，构建一个理论框架来指导研究。理论框架通常包括几个关键概念、假设和理论模型。
4. 研究方法：根据研究问题和理论框架，选择合适的研究方法。这包括定量研究、定性研究或混合方法。
5. 数据收集：根据研究方法，收集相关数据。这可能涉及问卷调查、访谈、实验、观察等。
6. 数据分析：对收集到的数据进行分析，以回答研究问题。这通常包括统计分析和定性分析。
7. 结果与讨论：解释研究结果，讨论其意义，并与其他研究进行比较。
8. 结论与建议：总结研究的主要发现，提出结论，并给出可能的未来研究方向或建议。
以下是一个简单的博士研究框架示例：
研究问题
探讨人工智能在医疗诊断中的应用及其对医生决策的影响。
文献综述
回顾人工智能在医疗领域的应用案例。
分析现有医疗诊断系统的性能和局限性。
总结医生在诊断过程中的决策过程。
理论框架
人工智能与医疗诊断的关系。
医生决策过程中的认知偏差。
人工智能辅助诊断系统的设计原则。
研究方法
定量研究：通过问卷调查收集医生对人工智能辅助诊断系统的看法。
定性研究：通过访谈了解医生在实际工作中的应用经验和挑战。
数据收集
设计问卷，收集医生对人工智能辅助诊断系统的看法。
进行访谈，了解医生在实际工作中的应用经验和挑战。
数据分析
对问卷数据进行统计分析。
对访谈内容进行编码和主题分析。
结果与讨论
分析医生对人工智能辅助诊断系统的看法。
讨论人工智能在医疗诊断中的应用前景和挑战。
结论与建议
总结研究的主要发现。
提出未来研究方向和建议，如改进人工智能辅助诊断系统、提高医生对人工智能的接受度等。
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