9

个标准阶段

14

个Agent协作

0

人工干预

100%

流程自动化

🌊 全流程概览

临床问题

研究方向确定

文献回顾

理论基础构建

方案设计

研究策略制定

数据采集

CRF与患者管理

数据分析

多组学整合

论文发表

成果输出

📋 9阶段详细流程

每个阶段都有专业的AI Agent负责执行,确保研究质量与效率

1

💭 临床问题提出

用户输入临床疑问或研究方向,AI自动理解并解析研究意图,评估可行性与价值

  • 自然语言意图识别
  • 研究价值初步评估
  • 可行性自动分析
  • 相关领域匹配
2

📚 智能文献回顾

AI自动检索46个数据库、分析相关文献并生成综述报告,构建理论基础

  • PubMed等多库联合检索
  • AI智能文献筛选排序
  • 自动综述报告生成
  • 研究空白识别
3

📐 研究方案设计

多Agent协作制定研究设计、技术路线和项目计划,确保科学性与可行性

  • 研究方法学选择
  • 样本量计算
  • 入排标准制定
  • 伦理审查准备
4

📝 CRF设计与数据采集

自动生成病例报告表,智能指导数据采集与录入,确保数据完整性

  • 智能CRF表单生成
  • 数据采集指南
  • 实时质量校验
  • 患者随访管理
5

🧬 多组学数据分析

整合基因组、转录组、蛋白质组等多维度数据进行自动化深度分析

  • 基因组变异分析
  • 转录组表达分析
  • 蛋白质相互作用
  • 多组学联合分析
6

📊 统计分析与可视化

AI自动完成统计建模、结果可视化与图表生成,确保分析准确性

  • 统计方法选择
  • 假设检验执行
  • 结果图表生成
  • 效应量计算
7

🔍 结果智能解释

基于临床指南与研究证据智能解读分析结果,提供临床意义说明

  • 临床意义解读
  • 文献对照分析
  • 局限性评估
  • 未来方向建议
8

📄 论文辅助撰写

AI生成论文初稿、自动排版并提供投稿建议,加速成果发表

  • IMRAD结构生成
  • 参考文献格式化
  • 期刊匹配推荐
  • 投稿材料准备
9

✅ 全流程质量控制

多Agent交叉验证确保研究科学性与合规性,保障成果可靠性

  • 数据质量校验
  • 分析方法审核
  • 结果一致性检查
  • 合规性验证

🎯 各阶段核心能力

每个阶段都由专业Agent负责,确保研究质量

💡

问题识别阶段

阶段1-2

通过AI意图识别和文献调研,准确捕捉临床需求,确立研究方向和理论基础

📋

方案设计阶段

阶段3-4

制定完整的研究方案和数据采集计划,确保研究设计科学合理、可执行

🔬

数据分析阶段

阶段5-6

运用先进的生物信息学和统计学方法,深度挖掘数据价值,生成可视化结果

📝

成果输出阶段

阶段7-9

智能解读研究结果,生成高质量论文,经过多轮质量验证后输出最终成果

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