medical-research-skills

帮你把关一个医学研究技能能不能上线：先做规则的静态检查，再用 AI 生成的七类考题实测它，最后按四条红线——不许直接诊疗、不许编造数据、不许把相关当因果、代码必须可用——给出通过、带警告通过或拒绝的结论。

帮你核对论文里的说法是不是真的被引用文献支持：拆解主张、追到原文、比对范围，给出“完全支持、部分支持、支撑很弱、没有支持”四级结论，并附上安全的改写版本——特别警惕把相关说成因果、把动物实验说成对人体有效这类越界。

帮你把临床研究问题写成一份结构化研究方案：研究意图、设计选择、研究对象和入排标准、随访安排、终点、变量、主分析、偏倚审查逐节写清，内置三十多种疾病和研究类型的专属模板，并把伦理审查和注册提醒直接嵌进流程。

帮你把医学研究写得合规：按研究类型匹配国际报告规范（随机对照试验用 CONSORT、观察性研究用 STROBE 等），把稿子组织成标准结构，并给每个主张校准强度——相关不许写成因果，机制不许说成疗效。

帮你跑医学数据分析：给基因表达矩阵、生存数据或基因列表，它用固定的统计代码真实计算并直接产出出版级图表——是可执行的代码管线，不是模型现编的答案。覆盖差异表达、机器学习、聚类、通路富集、免疫浸润、网络分析、生存分析和 Meta 分析等常用方法。

帮你找真正值得做的研究空白：先检索证据、盘点这个领域已经做了什么，再筛出候选空白——并默认拒绝“加个单细胞、扩大样本量”这类泛化建议，除非它绑定了具体没解决的问题。铁律：没有真实检索，不下空白结论。