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医学与健康 · 真实对话与可复现文件
医学与健康科研案例:从队列设计到因果推断
面向临床医生、医学研究生和公共卫生研究者的真实 AI 科研案例,覆盖回顾性队列、目标试验模拟、预测模型、样本量与常用因果方法。
回顾性队列分析目标试验模拟临床研究设计因果推断医学统计
学科工作流
先理解问题,再运行分析
医学研究的难点通常不只是运行一个统计模型,而是把临床问题、时间零点、纳排标准、结局定义、混杂与缺失数据放进同一个可审计的方案。这里的案例展示 AI Agent 如何从研究问题出发,生成数据检查、分析代码、图表和限制说明。
适合这些研究者
- 临床医生与医学研究生
- 公共卫生与流行病学研究者
- 需要复核医学统计流程的科研团队
重点方法
队列构建与时间零点
混杂控制与倾向评分
缺失数据与敏感性分析
效应量、置信区间与临床解释
真实科研案例
查看对话、分析过程与交付文件
AI 研伴(OpenScience)真实运行
回顾性队列:混杂与缺失数据
用120例完全虚构队列比较未调整与调整后效应,并检查缺失模式与敏感性分析。
1 轮原生对话120例虚构队列效应调整与敏感性分析
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目标试验模拟:从观察性队列到因果问题
用240例虚构队列定义时间零点与估计目标,完成倾向评分加权、平衡诊断、效应估计及权重敏感性分析。
1 轮原生对话240例虚构队列Love plot与权重诊断
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孟德尔随机化:工具变量与敏感性分析
用虚构SNP汇总数据完成等位基因协调、IVW、加权中位数、MR-Egger、异质性与逐一剔除分析。
1 轮原生对话约30个虚构SNP森林图与多效性诊断
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