AIで医学研究計画をどう下書きする？資料・成果物・ツール選び

実際のタスクに渡す資料

これは引き渡し用の一覧であり、教材の設定に資料がそろっている証拠ではありません。

確認できる成果物の形：以下は教材の抜粋

1. 研究の問い

   成人の待機手術集団で、術前に記録された喫煙状態と術後30日以内の再入院の関連を検討する案です。手術種類、記録期間、利用可能な標本は未確認で、因果関係を主張しません。

2. 変数定義表

   曝露は術前喫煙状態で、分類と時点を確認します。起点は手術日を候補として実記録と照合します。転帰は30日以内の再入院で、他院記録も把握できるかを確認します。記録がないことを非イベントとみなしません。

3. 計画段落

   後ろ向き観察コホートを提案します。適格性、ベースライン、転帰判定、追跡範囲を定めた後に、交絡、欠測、感度分析を検討します。倫理、許可、イベント数、変数の利用可能性が確認される前にモデルを固定したり統計を実行したりしません。

4. 不足と次の手順

   提供されたのは案だけで、項目、文献、許可は要確認です。次は資料追加と設計の検討であり、完了した研究を装う論文生成ではありません。STROBEは報告内容の確認用で、この計画の妥当性を認証しません。

DeepSeek・ChatGPT・Codex・WorkBuddy・RigorMedの選び方

引き渡したい作業で入口を選びます。同条件の性能比較、提携、統合の主張ではありません。

五工程：道具と研究者の確認

一つのツールが複数段階を支援する場合でも、回答文を出力できるというだけで、その段階の出所や方法の確認を省略してはいけません。この表は役割分担の確認表であり、いずれの製品の機能を認証するものでもありません。

PubMed は主に生物医学文献の引用情報と抄録を提供し、全文へのリンクがある場合もあります。記録が見つかったことは、全文を読んだことや研究品質を評価したこととは異なります。観察研究では、適用可能な STROBE チェックリストで方法と結果の報告を点検できますが、それも正しい研究デザインの代わりにはなりません。

よく検索される AI ツール：研究作業と検証方法から考える

研究者が質問するツール名をまとめ、実行できる確認方法を示します。順位、機能認証、統合一覧ではありません。バージョン、プラン、利用条件は公式説明を確認してください。名前に「研究」を付けても研究完了を意味しません。

この表は RigorMed の作業点検提案であり、各ツールの現行機能を保証しません。ブランド名の掲載は提携、公式の関係、統合、品質の優位性を意味しません。

ツールに関する検索はこの共通ガイドに集約します。PubMed 検索式、データ処理、Table 1、投稿前点検は各専門ガイドが扱います。科学図表ページは図表とグラフィカルアブストラクトの限界を示し、同義語の薄いページを量産しません。

応用できる研究プロンプトと確認手順

1. 文献整理：選択済みで利用権のある論文だけを使い、研究の問い、デザイン、対象集団、曝露・介入、アウトカム、主要結果、限界を論文ごとに列挙してください。各項目に出典と原文箇所を付け、記載がなければ未報告としてください。その後、原文を一篇ずつ確認します。
2. レビューと引用：検証済み論文から構成案を作り、一致する知見、対立、空白を区別してください。新しい引用を加えず、関連を因果へ書き換えないでください。PMID/DOI と原文を確認してから使い、構成案を正式な系統的レビューとみなしません。
3. コードと処理：確認済みの辞書と規則に従い、公開・合成例用の再実行可能な R/Python 処理を作ってください。結合、除外、対象数を毎回記録し、自動の欠測補完、変数選択、解析計画変更をしないでください。実行して実際の出力を確認してから進みます。
4. 論文と図表：実行済み解析の出力だけから Table 1、図表説明、本文を整理し、数値、単位、引用、限界の不一致を挙げてください。出力がなければ空白を残し、有意性、効果推定値、投稿可能の保証を作らないでください。

現在のRigorMed入口：材料を引き継いでから次の作業へ

1. 入口の選択は能力の認証ではない

   公開サイトには複数分野のタスク入口があり、ワークスペースで研究目的、手元の材料、必要な成果物を伝えます。本ガイドは引き続き医学研究を対象とします。医学の研究デザインや標本抽出法を他分野へそのまま適用できるわけではありません。入口の選択は実行済みや人間の専門家による審査を意味しません。

2. 書誌検索と全文精読を分ける

   文献検索の入口は書誌情報と取得可能な抄録を探すもので、モデルに論文を精読させる段階とは別です。情報源、検索語、日付を残し、全文の適法な利用を確認します。題名や抄録しかないときは、本文の詳細、図表の数値、著者が報告していない結論を作らせないでください。

3. 事例を参考にし、結果を流用しない

   事例は抄録編集、文献翻訳、PDF精読、研究計画、データ図表、論文発表に分類されています。元の材料、成果物の言語、制約を確認し、自分が利用権限を持つ材料で依頼を定義します。事例の出力は新しいタスクの結果ではありません。画面の言語は成果物の翻訳を保証せず、説明用データは実研究の証拠ではありません。

4. 実行前に補足材料と課金を確認する

   タスク開始時や追加情報を求められたときは、現在のフォームに従い選択肢、自由入力、添付資料を補います。不足、読めない資料、権限未確認の材料を明示し、モデルに推測させません。実行を確定する前にモデル選択、ポイント倍率、課金説明を確認します。選択可能、送信済み、ポイント消費という状態だけで、出典の正しさ、計算完了、成果物の妥当性は証明されません。

公開課題による引継ぎ例

1. 結論要求より課題明確化

   NHANES のある公開調査周期を使った概念例として、米国成人の身体活動と測定血圧に横断的な関連があるかを考えます。実際の研究では、周期、対象集団、曝露、アウトカム、報告したい関連をまず指定して確認しなければなりません。これは個人の追跡調査や因果効果を問う問題ではありません。

2. 既存証拠確認

   PubMed で身体活動、血圧、関係する対象集団の概念から検索式を下書きし、Search Details を点検し、既知の関連文献で試験します。検索日、式、文献識別子を保存します。AI の要約は読むための手がかりにとどまり、論文原文や研究デザインの確認を代替できません。

3. データが質問に答えるか確認

   該当周期の CDC/NCHS 変数説明に戻り、身体活動質問票、血圧測定、組入れ条件、特殊コード、必要な標本設計変数を項目ごとに確認します。複数周期に広げる場合は、測定や定義の比較可能性も点検します。列名だけを頼りにツールに自動結合させてはいけません。

4. 清掃・統計を事前固定

   元ファイルを保存します。変数辞書、欠測理由、結合キー、変換規則を記録した後、推定対象、考えられる交絡因子、適用する重み、層、一次抽出単位を決めます。ツールは確認済みの規則の実行を支援できますが、有意な結果が出たからといって逆にモデルを変更したり標本を除外したりしてはいけません。

5. 結果と再確認材料

   正式な解析の実行が承認された場合、標本の流れ、効果の単位、区間、表や図と本文の数値の一致を確認し、横断研究の解釈上の限界を説明します。ここではデータを実行しておらず推定値もありません。RigorMed がユーザーに代わってこの研究を完了したとも主張しません。共有可能な再現資料の範囲は、引き続きデータ出所の利用条件によります。

次工程前の七確認

どの道具でも引継ぎに必要：

• 質問、集団、時間、許可結論は明確か？
• 文献・登録・資料に原本と版があるか？
• 式、日付、条件、対象外を保存したか？
• 用途、辞書、欠測コード、フローを確認したか？
• 方法は事前で設計に合うか？
• 図表・本文数値は実出力に対応するか？
• 限界、倫理、著者、共有、再現を説明したか？

いずれかの項目のエビデンスが不足していれば、要確認と記録してその段階で停止します。下書き、模擬レビュー、手順の例を、完了した研究や臨床的助言として記述してはいけません。

よくある質問