醫學科研工作流指南
醫學研究方案怎麼用AI起草？材料、產物與工具選擇
用DeepSeek或ChatGPT寫研究方案，先交接研究問題與合法材料，再要求可審閱的方案片段，而不是一句「幫我寫課題」。以下教學任務展示輸入、產物與核驗；後文繼續說明文獻、資料與引用如何銜接。
選擇醫學科研 AI 工具，不應從品牌名單或一句‘自動寫論文’開始。先把研究拆成可核驗的任務：問題與證據、設計與資料、數據準備、分析解釋、報告與復現；再決定哪些步驟可由工具輔助、哪些判斷必須由研究者負責。
通用助手可幫助整理文字、草擬檢索詞或代碼，證據工具可輔助查找文獻，受控科研工作流可連接數據與分析步驟。但界面看起來像‘智能體’，不等於來源已核驗、方案已獲批准、統計已執行或結果可以投稿。判斷工具是否合用，應看每一步的輸入、可追溯輸出、失敗邊界和人工復核位置。
本文只討論公開或合成材料上的研究方法，不提供臨床診斷建議，也不對任何第三方產品做完整功能評測。以下示意不會生成真實研究結果；具體檢索式、清洗規則和抽樣設計請進入相應專題指南。
可改寫的任務輸入：先交付方案，不生成研究結果
教學情境：討論成人擇期手術人群中，術前記錄的吸菸狀態與術後30天再入院是否有關。沒有患者紀錄、真實樣本數或分析結果；不是實際研究、客戶案例或本輪軟體執行。
建議輸入：請把這個想法整理成研究問題、變數定義表、方案段落與待確認清單。只使用我有權提供的研究簡報、欄位說明及合法文獻；未提供的內容標記未知。先核對時間順序與結局涵蓋範圍，不編造倫理批准、引用、人數、效應值或顯著性，不開始統計。
實際任務開始前，需要交接哪些材料？
這是材料交接清單，不代表教學情境已具備這些材料。
| 材料 | 應寫清什麼 | 缺失時如何處理 |
|---|---|---|
| 研究簡報 | 擬研究人群、手術範圍、記錄期間、研究目標與實際限制。 | 這裡只提出問題；範圍未確認，不替研究者決定。 |
| 欄位說明與授權摘要 | 暴露記錄時間、索引日期、結局定義、追蹤涵蓋範圍與缺失編碼；此處不交付患者行級資料。 | 欄位或合法使用依據未核驗，保留缺口，不開始清洗或統計。 |
| 合法文獻與來源 | 題錄、已取得的摘要或全文及原文位置；區分已取得與未取得。 | 沒有文獻就列檢索問題，不宣稱創新、補造參考文獻或冒稱讀過全文。 |
可審閱的產物長什麼樣？以下均為教學片段
研究問題說明
擬評估成人擇期手術人群中，術前記錄的吸菸狀態與術後30天再入院的關聯。手術類型、記錄期間與可用樣本待確認；不寫成吸菸導致再入院。
變數定義表
暴露：術前記錄的吸菸狀態，分類與時間待核。時間起點：擬以手術日期為索引，須核對實際紀錄。結局：術後30天再入院，須明確是否捕捉外院紀錄；沒有紀錄不能直接視為沒有事件。
方案段落
擬採回溯性觀察隊列設計。先明確納排規則、基線紀錄、結局判定與追蹤涵蓋範圍，再討論混雜、缺失及敏感性分析。倫理、授權、事件數與變數可用性未確認前，不凍結模型或執行統計。
缺口與下一步
已提供的是研究想法；欄位、文獻與授權待核。下一步是補充材料並審閱設計，不是讓AI生成已完成研究的論文。STROBE用於檢查報告內容，不證明方案合格。
DeepSeek、ChatGPT、Codex、WorkBuddy與RigorMed怎麼選？
按希望完成的工作選擇入口。這是任務交接建議，不是同條件效能測評，也不是品牌合作或整合聲明。
| 工作方式 | 適合如何交接 | 仍須核對什麼 |
|---|---|---|
| DeepSeek / ChatGPT | 可將上面的任務說明用於分段討論與改稿；每次只審閱研究問題、變數或方案的一部分。 | 具體版本、檔案與聯網能力以當前官方說明為準；模型文字不是來源、倫理批准或實際分析。 |
| Codex / WorkBuddy | 已有本機資料或可重用流程時，可考慮任務執行與檔案交付。官方說明介紹Codex Skills，以及WorkBuddy自然語言任務、檔案操作與Skills。 | 僅授權必要檔案與操作。它們不只會聊天，也不是所有任務都須先自行撰寫程式；科研正確性仍須另行核驗。 |
| RigorMed | 希望在瀏覽器科研專案中說明目標、補充材料並繼續審閱交付時，可使用現有任務入口。 | 執行前核對材料、當前能力與積分提示；之後核對實際產物。不保證更快、更便宜或研究品質更高。 |
五個階段：工具做什麼，研究者核對什麼？
同一種工具可能覆蓋多個階段，但不能因為能輸出一段答案，就跳過該階段的來源與方法檢查。表中是分工清單，不是任何產品的功能認證。
| 階段 | 可由工具輔助 | 研究者必須核對 | 應保留的證據 |
|---|---|---|---|
| 問題與文獻 | 拆解問題、整理同義詞、列出候選論文 | 數據庫覆蓋、檢索式實際執行方式、文獻原文與研究質量 | 數據庫、完整檢索式、日期、PMID/DOI 與篩選理由 |
| 研究設計與資料 | 梳理人群、變量、時間順序和待確認條件 | 數據授權、倫理責任、設計能否回答問題、變量是否存在 | 來源版本、訪問條件、研究問題和可行性決定 |
| 數據字典與準備 | 匯總字段說明、生成質量概覽與候選轉換規則 | 適用人群、單位、特殊編碼、合併鍵和每項轉換依據 | 原始文件、數據字典、清洗計劃、樣本流轉與變更記錄 |
| 統計與解釋 | 按凍結方案輔助執行受控分析、整理表圖草稿 | 模型與抽樣設計是否適用、估計與不確定性、敏感性分析及因果邊界 | 方案版本、分析輸入、執行記錄、結果和偏離說明 |
| 報告與復現 | 檢查數字與引用一致性、組織稿件和復算材料 | 作者責任、報告規範、數據使用限制與結論措辭 | 可追溯表圖、引用、檢查結果與允許共享的復現材料 |
PubMed 主要提供生物醫學引文和摘要，並可能鏈接全文；檢索到記錄不等於已讀到全文或已評價研究質量。觀察性研究可按適用的 STROBE 清單核對方法與結果報告，但清單也不能替代正確設計。
常見 AI 工具搜尋：先看科研任務，再看驗證方法
以下依研究者常問的工具名稱分組，提供可執行的檢查方法，不是品牌排名、功能認證或整合清單。版本、方案和存取條件請查看官方說明；工具名稱加上「科研」不代表研究已完成。
| 工具與問題 | 任務應保留什麼 | 如何檢查 |
|---|---|---|
| ChatGPT / DeepSeek / 豆包 / 千問：醫學文獻摘要、回顧大綱與論文潤飾 | 逐篇來源清單、結論對應原文位置、寫作修改紀錄；缺乏來源的句子標記待核驗。 | 開啟原文，核對人群、研究設計、結果方向與限制。潤飾不得新增未執行的方法、統計結果或不存在的引用。 |
| NotebookLM：已選定醫學論文的閱讀與跨文獻整理 | 材料版本、選定來源、逐項引用與研究差異表；區分摘要、全文和補充材料。 | Google 目前的說明頁已使用 Gemini Notebook 名稱，介紹可點選來源引用，也提醒實驗性操作可能出錯。逐條點選引用查看上下文，不將來源引用視為品質評估或完整系統性回顧。 |
| OpenEvidence：醫學證據問答如何用於科研準備 | 問題、候選論文與待核驗結論；另行建立檢索式、篩選條件和證據表。 | 核對原始研究與適用人群，區分臨床問題回答、文獻檢索和研究設計。一則問答不能視為系統性回顧、統計結果或診療建議。 |
| WorkBuddy / Codex：科研資料清理與 R、Python 程式輔助 | 原始檔案、資料字典、清理計畫、程式碼、環境與執行紀錄、樣本流轉和實際輸出。 | 先用公開或合成小樣本檢查合併鍵、單位、缺失編碼與預期輸出，再執行核准方案。程式生成不代表實際分析；患者逐筆資料不得傳給外部通用工具。 |
本表是 RigorMed 的任務檢查建議，不承諾第三方工具目前具備特定功能。提及品牌不代表合作、官方身分、整合或品質優於對方。
工具搜尋詞由同一工作流程指南承接；PubMed 檢索式、資料清理、Table 1 與投稿檢查仍由各自專題回答。科研繪圖頁另外說明圖表和圖文摘要邊界，不以同義詞複製薄頁面。
可直接改寫的科研提示詞與複核步驟
- 文獻整理：僅依據我選定且有權使用的論文，逐篇列出研究問題、設計、人群、暴露或介入、結局、主要結果和限制；每項註明來源及原文位置，未報告就寫未報告。完成後逐篇開啟原文核對。
- 回顧與引用：依已核驗論文擬定回顧大綱，區分一致證據、衝突與缺口；不得新增引用或將關聯改為因果。先核對 PMID/DOI 與原文再使用大綱，不將大綱視為正式系統性回顧。
- 程式與清理：依已確認的資料字典和規則，為公開或合成示例生成可重放的 R/Python 處理步驟，記錄每次合併、排除與樣本數；不要自動填補缺失、選變數或修改統計方案。執行程式並核對實際輸出後再繼續。
- 論文與圖表：只用已執行的分析結果整理 Table 1、表圖說明和正文，列出數字、單位、引用與限制的不一致項。沒有分析輸出就保留缺口，不得生成顯著性、效應值或可投稿承諾。
目前RigorMed入口：先交接材料，再判斷下一步
先選任務，不把學科入口當能力認證
官網提供不同學科的任務入口；工作台用於說明研究目標、現有材料與預期產物。本指南仍討論醫學科研，不能把此處的醫學設計或抽樣方法直接套用於其他學科。選擇入口不等於已執行任務，也不代表真人專家已審核。
書目檢索與全文精讀分開
文獻檢索入口查找文獻紀錄與可得摘要，與交由模型精讀論文是不同步驟。記錄來源、檢索詞與日期，再確認是否取得合法全文；只有題名或摘要時，不要求工具補寫正文細節、圖表數據或作者未報告的結論。
案例可參考，輸入與結果不可照搬
案例依摘要編輯、文獻翻譯、PDF精讀、研究計畫、資料圖表與論文報告組織。先看原始材料、成果語言與限制，再用自己有權使用的材料定義任務。案例輸出不是新任務的結果；介面語言不代表成果已翻譯，也不能把示意資料當真實研究。
執行前核對補充材料與計費
任務開始或要求補充時，依目前表單填寫選項、自訂資訊或附件。缺失、無法讀取或未授權的材料如實說明，不讓模型猜值。先查看目前模型選擇、積分倍率及計費說明，再確認執行。模型可選、表單已提交或積分已扣除，均不證明來源正確、計算完成或產物合格。
以一個公開數據問題示意任務交接
寫清問題，而非先索要結論
以 NHANES 的某一公開調查週期作概念示意：美國成年人身體活動與測得血壓是否存在橫斷面關聯？真實研究須先指定並核對週期、人群、暴露、結局和擬報告的關聯；這不是個人隨訪或因果效應問題。
核對已發表證據
在 PubMed 以身體活動、血壓及相關人群概念起草檢索式，檢查 Search Details，並用已知相關文獻試檢。保留檢索日期、表達式和文獻標識；AI 摘要只能作為閱讀線索，不能替代論文原文與研究設計核對。
確認數據能回答問題
回到 CDC/NCHS 對應週期的變量說明，逐項核對身體活動問卷、血壓測量、納入條件、特殊編碼與所需抽樣設計變量。若擬擴展到多個週期，還須檢查測量或定義能否比較；不能讓工具按列名自動拼接。
在分析前凍結清洗與統計規則
保留原始文件；先記錄變量字典、缺失原因、合併鍵和轉換規則，再決定目標估計、可能的混雜因素、適用權重、分層及主要抽樣單位。工具可以輔助執行已確認規則，不能因為得到顯著結果才反向改模型或排除樣本。
檢查結果並交付可復核材料
如果正式分析獲准執行，再核對樣本流轉、效應單位、區間、表圖與正文數字的一致性，說明橫斷面解釋限制。此處沒有運行數據、沒有估計值，也不聲稱 RigorMed 已替用戶完成該研究；可共享的復現材料仍取決於數據來源的使用條件。
‘工具能生成’不等於‘研究已完成’
一個看似完整的檢索摘要，可能漏掉未收錄來源或誤述論文；一段可運行的統計代碼，也可能使用了錯誤的人群、缺失定義或抽樣權重。每個階段都應保留原始來源、人工決定和執行記錄，失敗時回到該階段修正，而不是讓下一階段繼續放大錯誤。
本文所說的‘科研智能體’是工作方式描述，不是科研質量認證。臨床研究涉及倫理、數據授權、專業解釋和作者責任，不能由任何模型輸出自動替代。
進入下一階段前的七項檢查
不管使用哪一家工具，至少能回答以下問題，才算完成一次可復核交接：
- 研究問題、目標人群、時間結構和允許的結論是否寫清？
- 引用的論文、註冊記錄或數據文檔能否回到原始來源與版本？
- 檢索式、日期、篩選條件和未覆蓋的來源是否留存？
- 數據使用條件、變量字典、缺失編碼和樣本流轉是否核對？
- 統計方法是否在看結果前確定，且符合隊列或抽樣設計？
- 每張表圖和正文數字能否對應實際分析輸出，而非 AI 補寫？
- 限制、倫理與作者責任、可共享範圍和復現條件是否說明？
若任何一項缺少證據，應標記待確認並停在當前階段；不要把草稿、模擬審查或流程示意寫成已完成的研究或臨床建議。
常見問題
OpenEvidence 與醫學科研 AI 智能體是一回事嗎？
OpenEvidence 官網主要面向醫療專業人員提出醫學問題，並介紹其醫學證據內容；這只說明官網當前展示的定位，不能據此斷定其全部研究功能。若將任何證據問答結果用於研究，仍要單獨核對原始文獻、設計、數據與分析依據。本文不代表與 OpenEvidence 合作或對其產品進行完整評測。
通用 AI 助手能直接給出可引用的研究結論嗎？
不能只引用模型生成的摘要。先找到真實且相關的來源，核對原文、版本、研究人群和局限；統計結果還必須對應實際數據和預定方法。工具可以幫助整理，引用與結論由研究者負責。
把 NHANES 文件交給工具，就能自動得到可靠統計嗎？
不能。需要確認週期、變量定義、適用人群、缺失編碼，以及所用組件對應的權重、分層和主要抽樣單位。普通表格分析或任意套用權重都可能讓估計與不確定性失去依據。
已有 PubMed 檢索和數據清洗，下一步一定要分析嗎？
不一定。應先判斷研究問題、數據授權、變量覆蓋、樣本與方法是否可行，並凍結分析方案。關鍵條件缺失時，正確的下一步可能是收窄問題或停止，而不是運行模型。
核驗來源
以下官方來源核驗於 2026-09-26 / Google: 2026-10-01 / RigorMed: 2026-10-13 / RigorMed / Codex / WorkBuddy: 2026-10-13 / Codex / WorkBuddy / STROBE: 2026-10-14，發布前將再次檢查存取條件與更新時間。
從一個方案任務開始
在RigorMed交接研究問題與材料
登入工作台，改寫上面的建議輸入，說明合法材料與本次要審閱的研究問題、變數表或方案草案。執行前確認材料與積分提示，交付後核對來源與待確認項。