​​撰写高质量的综述论文框架需围绕“系统性、逻辑性、创新性”三大核心，通过清晰的文献梳理、批判性分析和前瞻性展望，为读者提供权威可靠的学术参考。​​

1. ​​明确主题与范围​​
   选题应聚焦领域内​​争议性、前沿性或应用价值高​​的方向，避免泛泛而谈。例如，选择“AI在医疗诊断中的伦理争议”而非宽泛的“AI技术综述”。通过限定时间范围（如近5年）或细分领域（如某类疾病），提升内容的深度和针对性。

2. ​​结构化文献整理​​
   按​​时间线、主题分类或方法论​​组织文献。例如，技术类综述可按“理论奠基→技术突破→当前瓶颈”展开；跨领域研究可对比不同学派观点，标注关键分歧点。需避免简单罗列文献，而是提炼共性与差异，形成逻辑链条。

3. ​​批判性分析与原创观点​​
   在归纳现有研究时，需​​指出方法缺陷、数据局限性或结论矛盾​​，例如：“多数研究样本量不足，导致统计效力偏低”。同时提出个人见解，如“未来可结合多模态数据弥补单一方法的不足”，增强权威性。

4. ​​未来趋势与实用建议​​
   结论部分需​​预测技术方向或提出落地建议​​，例如：“基于区块链的医疗数据共享模型可能解决当前隐私问题”。结合政策、市场需求等维度，提升内容的实际参考价值。

5. ​​规范引用与透明署名​​
   确保参考文献​​覆盖权威期刊、高引论文和最新成果​​，避免偏颇。作者需公开学术背景（如“临床医学博士”或“10年AI研究经验”），并附联系方式，强化可信度。

​​提示：​​ 定期更新框架以纳入新文献，保持时效性；多采用图表对比关键数据，提升可读性。最终目标是让读者快速掌握领域全貌，同时信任内容的专业性与可靠性。