AI导哈

医学研究AI系统

一个专为系统综述和荟萃分析设计的智能多代理系统，具备博士级生物统计学能力、企业级记忆和医疗级抗幻觉措施。

  • by GrimCyberMed
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 GrimCyberMed/MedResearch-AI

使用说明

🏥 MedResearch AI-多智能体系统v6.0.0

用于系统评价和荟萃分析的智能多智能体系统，具有博士级生物统计学、企业级记忆和医学级抗幻觉措施。

🎉 v6.0.0-beta的新增功能（第8.5阶段完成！）

第8.5阶段：使用NER提取结果 ⭐ 新

工具： extract-outcome-ner.ts （480行，10/10测试通过）

能力：

  • 7结果实体类型：主要、次要、安全性、疗效结果+测量工具、时间点、效果大小
  • 20+测量标尺：PHQ-9、GAD-7、SF-36、WOMAC、VAS、HbA1c等
  • 时间点提取：基线、随访、具体持续时间
  • 结果测量链接：自动将结果链接到工具和时间点
  • 保守信心评分：30-85%范围，手动审查标记

影响：

  • 第8阶段现已100%完成：所有5个子阶段（8.1-8.5）均已实施
  • 31工具总数：生产就绪的系统审查套件
  • 337测试通过：100%测试成功率
  • ~22500行代码：TypeScript严格模式
  • 100%开放代码：没有外部AI API

第8阶段完整总结：

子阶段 工具 测试 状态
8.1 ML研究设计分类器 15/15 ✅
8.2 使用NER提取PICO 15/15 ✅
8.3 自动RoB评估 15/15 ✅
8.4 研究相关性筛选 10/10 ✅
8.5 NER结果提取 10/10 ✅
总计 5工具 65/65 ✅ 100%

🎉 v5.1.0（第2阶段）的新增功能

10个新的MCP工具 ⭐ 新

研究代理（3个工具）:

  • NLP数据提取：从全文中提取PICO、样本大小和结果（速度提高85%）
  • 重复检测：跨数据库的模糊匹配（准确率95%）
  • 研究质量评估：Cochrane RoB 2.0+GRADE自动化（速度提高70%）

编剧代理（3个工具）:

  • 引文格式：10种引用样式（APA、温哥华等）（快90%）
  • 参考列表生成：自动生成、排序的参考列表（速度提高95%）
  • 论文模板：PRISMA、CONSORT、STROBE模板（速度提高60%）

问题代理（3个工具）:

  • 研究问题评分：更精细的标准+PICO完整性（质量提高80%）
  • PICO提取：自动PICO元素提取（速度提高70%）
  • 文献缺口识别：时间、方法、人口差距（快60%）

Planner Agent（1个工具）:

  • ML时间线预测：项目时间表预测和风险分析（准确率提高50%）

影响

  • 节省了约69小时 根据系统评价（减少87.3%）
  • 总共46个MCP工具 （31份原件+5份第1期+10份第2期）
  • 生产准备就绪 有全面的文件

🆕 v5.0.0（第一阶段）的新增功能

5个新的MCP工具 ⭐

  • 引文验证：根据PubMed、CrossRef、RetractionWatch进行批量验证
  • ML筛查：用于自动优先级排序的TF-IDF相关性评分
  • 语法检查：学术医学写作风格的执行
  • PRISMA合规性：PRISMA 2020检查表自动验证
  • 项目仪表板：使用Chart.js的实时HTML仪表板

影响

  • 节省了约35小时 根据系统评价
  • 医疗级质量 具有抗幻觉设计

🆕 v4.2的新增功能

高级统计分析 ⭐ 新

  • 智能测试选择：基于数据特征的自动推荐（50多项测试）
  • 全面假设检查：诊断图的正态性、同质性、线性、异常值
  • 数据质量验证：缺失数据分析、异常检测、重复检查
  • 统计功率分析：样本量规划和事后功率评估
  • 端到端工作流：从验证到可发布报告的完整分析
  • 学习设计意识：为随机对照试验、队列研究、病例对照研究、横断面研究量身定制
  • 报告准则：内置CONSORT、STROBE、PRISMA合规性

v4.1的新增功能

生产硬化

  • 结构化日志记录：基于Winston的旋转JSON日志记录
  • 缓存层：缓存命中率40-60%，5分钟TTL
  • 重试逻辑：瞬态故障的指数回退
  • 输入验证：用于运行时类型安全的Zod模式
  • 性能跟踪：记录所有操作的持续时间

v4.0的新增功能

存储器系统 ⭐

  • 四层架构：短期、工作、长期、偶发
  • 自动检查点：每5分钟+阶段边界
  • 会话恢复：在几天/几周内继续研究
  • 永远不要失去背景：完全保存状态

反幻觉框架 ⭐

  • 引用优先：每个索赔都必须有经过验证的来源
  • 5层防御：接地、验证、确认、信心、人在环
  • 零宽容：捏造引用=立即拒绝
  • 医疗级：0.8置信阈值

会话连续性 ⭐

  • 随时简历：从你停下来的地方继续
  • 一切坚持永远不要忘记接下来会发生什么
  • 相位跟踪：总是知道你的进步
  • 审计跟踪：记录的每个决定

🎯 系统概述

12名专业代理

主要代理商（9）:

  1. 主代理 -编排器+内存管理器
  2. 问题代理 -研究问题提炼
  3. 规划师代理 -研究规划
  4. 协议代理 -PICO/SPIDER协议
  5. 研究代理 -数据库搜索和筛选协调
  6. 编剧代理 -手稿写作
  7. 统计员代理人 -博士级生物统计学+荟萃分析
  8. 书目代理 -引文管理
  9. 评论家代理人 -质量保证+抗幻觉

次级代理人（3）: 10. 搜索子代理 -数据库搜索（PubMed，欧洲PMC） 11. 筛选子代理 -标题/摘要和全文筛选 12. 萃取子剂 -数据提取和偏差风险评估

46 MCP工具

第二阶段工具（10） ⭐ 新

  1. extract_data_nlp -基于NLP的全文数据提取
  2. 检测重复 -跨数据库重复检测
  3. 评估_研究_质量 -Cochrane RoB 2.0+等级评估
  4. 格式限制 -多样式引文格式
  5. 生成引用 -自动生成的参考列表
  6. generate_manuscript_template -日志特定模板
  7. 分数搜索问题 -更精细的标准评分
  8. 提取pico -自动PICO提取
  9. 识别差距 -文献空白识别
  10. 预测时间线 -基于机器学习的时间线预测

第一阶段工具（5） ⭐: 11. 验证_实例_匹配 -批量引文验证 12. screen_citations_ml -基于机器学习的筛查 13. 检查语法 -语法和风格检查 14. check_prisma_合规性 -PRISMA 2020验证 15. create_project_dashboard -实时仪表板

统计分析（7）: 16. 选择统计测试 -智能测试选择 17. 检查_发放 -用图进行假设检验 18. validate_data -数据质量评估 19. 计算功率 -功率分析 20. 运行综合分析 -端到端工作流 21. run_meta_analysis -使用R的Meta分析 22. generate_forest_plot -森林地块可视化

数据库搜索（9）: 23. 搜索已提交 -PubMed/MEDLINE搜索 24. 搜索_欧洲_ pmc -欧洲PMC预印本 25. 搜索_浪漫学者 -200多万篇论文 26. search_lens -2.5亿+学术著作 27. 临床试验 -450K+临床试验 28. 搜索_交叉引用 -150M+DOI元数据 29. get_semantic_scholar_paper -纸张详细信息 30. get_lens_work -工作细节 31. get_clinical_trial -试用详情

引文与文献（6）: 32. 管理限制 -引文管理 33. 出口图书 -书目导出 34. 生成文档 -DOCX生成 35. export_to_pdf -PDF转换 36. find_open_access -OA版本查找器 37. get_crossref_工作 -交叉引用工作细节

剽窃检测（3）: 38. 检查剽窃 -文件抄袭检查 39. 比较文档 -直接比较 40. check_plagiarism_databases -跨数据库检查

总计：所有类别的46个MCP工具

存储器系统

  • 短期的 （本届会议）
  • 工作 （当前阶段）
  • 长期 （整个项目）
  • 情节性的 （决策历史）

🚀 快速开始

安装

cd C:\Users\Admin\Documents\AI-Projects\OpenAgents-main\Project\MedResearch-AI

# Install dependencies
npm install

# Build TypeScript
npm run build

开始新的研究

# Start OpenCode with Master Agent
opencode --agent .opencode/agent/medresearch/master-agent.md

# Or use the command
/start-research

恢复现有研究

# Resume from checkpoint
/resume-research

# Or manually
opencode --agent .opencode/agent/medresearch/master-agent.md
> "Resume my diabetes research"

📁 项目结构

MedResearch-AI/
├── src/                             # Source code
│   ├── common/                      # Shared utilities
│   │   ├── logger.ts               # Winston logging
│   │   ├── cache.ts                # NodeCache caching
│   │   ├── retry.ts                # Retry logic
│   │   └── validation.ts           # Zod schemas
│   └── mcp/                         # MCP server
│       ├── index.ts                # Server entry point
│       └── tools/                  # MCP tools (11 files)
│
├── tests/                           # Test files
│   ├── test-databases.js
│   ├── test-plagiarism.js
│   ├── test-meta-analysis.js
│   └── dashboard.js
│
├── docs/                            # Documentation
│   ├── CHANGELOG.md                # Version history
│   ├── DEVELOPMENT.md              # Developer guide
│   ├── TESTING.md                  # Testing guide
│   ├── GUIDES.md                   # User guides
│   └── archive/                    # Old session files
│
├── assets/                          # Images, plots
├── logs/                            # Runtime logs
├── .memory/                         # Runtime memory
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md

🔑 主要特点

核心能力

  • ✅ OpenCode原生 -使用Claude Pro（无API成本）
  • ✅ 免费数据库 -PubMed、欧洲PMC、Lens、OpenAlex
  • ✅ 内存持久性 -SQLite，永远不会失去上下文
  • ✅ 会话连续性 -数天/数周后恢复
  • ✅ 抗幻觉 -引用优先，验证
  • ✅ 符合PRISMA 2020标准 -所有27个检查表项目
  • ✅ 大学可配置 -塞浦路斯欧洲大学（小学）
  • ✅ 质量门 -每个阶段的验证
  • ✅ 审计跟踪 -记录的每一个决定

统计分析 ⭐ 新

  • ✅ 智能测试选择 -自动推荐（50+测试）
  • ✅ 假设检验 -正态性、同质性、线性、异常值
  • ✅ 数据验证 -缺失数据、异常值、重复
  • ✅ 功率分析 -样本量规划，事后功率
  • ✅ 完整的工作流程 -验证→ 表1→ 分析→ 报告
  • ✅ 学习设计意识 -随机对照试验，队列，病例对照，横断面
  • ✅ 报告准则 -配偶、闪光灯、棱镜
  • ✅ 出版物准备就绪 -表1，诊断图，Word报告

📚 文档

核心文件

  • 总体规划: docs/MASTER-PLAN.md （200+页）
  • 会话提示: docs/SESSION-PROMPT.md
  • 会话摘要: docs/archive/SESSION-SUMMARY-DEC-3-2025.md
  • 更新日志: docs/CHANGELOG.md

统计分析指南 ⭐ 新

  • 统计方法: docs/STATISTICAL-METHODS-GUIDE.md （10000字以上）
    • 所有5个统计功能的完整指南
    • 20多个具有预期产出的实例
    • 决策树和故障排除
  • 假设检验: docs/ASSUMPTION-CHECKING-GUIDE.md （5000+字）
    • 解释正态性检验、Q-Q图、诊断图
    • 使用决策树处理违规行为
  • 功率分析: docs/POWER-ANALYSIS-GUIDE.md （6000字以上）
    • 样本量规划和效应量估计
    • 先验、事后和敏感性分析
  • 报告准则: docs/REPORTING-GUIDELINES.md （5000+字）
    • CONSORT、STROBE、PRISMA检查表
    • 统计报告标准
  • 研究文件: docs/DATA-ANALYSIS-AGENT-RESEARCH.md （10000字以上）
    • 全面的生物统计学研究和框架

🧪 测试

# Run tests
npm test

# Test memory system
npm run test:memory

# Test checkpoint system
npm run test:checkpoint

📝 许可证

MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件

🎉 状态

版本: 4.0.0
状态: ✅ 第三阶段完成（100%）
生产状态：MVP已完成，关键修复正在进行中

📚 文档

快速链接

入门指南

  1. 安装 -请参阅 快速开始 上方
  2. 第一检索 -请参阅 GUIDES.md
  3. 运行测试 -请参阅 测试.md
  4. 发展 -请参阅 Developpent.md

关键文件

对于用户：

  • 数据库搜索策略
  • 剽窃检测指南
  • Meta分析工作流程
  • 引文管理
  • 文档生成

对于开发者：

  • 规范标准和惯例
  • 添加新的数据库工具
  • 编写测试
  • 调试和故障排除
  • 性能优化

创建：2025年12月3日
最后更新：2025年12月4日
作者：MedResearch人工智能团队

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