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14 KiB
JSON
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JSON
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{
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"expert_role": "精神科医生",
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"domain": "精神医学/精神疾病研究",
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"debate_phase": "respond",
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"responses_to_evaluations": [
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{
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"from_expert": "开发专家",
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"from_file": "temp/evaluate_dev.json",
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"evaluation_index": 6,
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"their_target": {
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"my_file": "temp/review_domain.json",
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"my_item_type": "issue",
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"my_item_index": 0,
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"my_item_content": "缺少诊断标准版本标注功能：精神科文献分析必须注意诊断标准的演变（DSM-IV vs DSM-5, ICD-10 vs ICD-11），不同版本的诊断标准可能导致研究结果不可比"
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},
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"their_comment": "诊断标准版本标注有价值，但'自动识别'的技术实现有挑战。诊断标准版本通常不在文献摘要的结构化字段中，需要从全文或摘要文本中提取，依赖NLP/LLM判断；部分文献可能未明确说明使用的诊断标准版本。建议分两步实现：MVP阶段在报告中增加'诊断标准'提醒章节，第二阶段通过LLM分析尝试自动识别",
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"my_decision": "accept",
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"my_response": "接受开发专家的分阶段实现建议。从临床角度，诊断标准差异确实是影响研究可比性的关键因素，但我认可技术实现的难度。MVP阶段通过'提醒章节'的方式让用户关注此问题是务实的做法，这已经能够满足基本的专业提醒需求。第二阶段再实现自动识别是合理的技术演进路径。",
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"action": "modify",
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"modification": "将原建议修改为：MVP阶段在报告中增加'诊断标准注意事项'提醒章节，提示用户关注文献中诊断标准版本的差异；第二阶段通过LLM从摘要/全文中识别并标注诊断标准版本，对无法识别的文献标注'未明确'"
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},
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{
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"from_expert": "开发专家",
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"from_file": "temp/evaluate_dev.json",
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"evaluation_index": 7,
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"their_target": {
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"my_file": "temp/review_domain.json",
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"my_item_type": "issue",
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"my_item_index": 2,
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"my_item_content": "未涵盖临床试验注册库：精神科药物和治疗研究需要关注ClinicalTrials.gov、WHO ICTRP等临床试验注册库，这对于了解正在进行的研究和发表偏倚评估至关重要"
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},
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"their_comment": "ClinicalTrials.gov提供公开API，技术上可接入。但临床试验数据的结构与文献数据差异大，需要单独设计数据模型。WHO ICTRP没有稳定的公开API，合规性和稳定性存疑。建议MVP阶段仅整合ClinicalTrials.gov作为'相关在研试验'补充章节",
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"my_decision": "accept",
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"my_response": "接受开发专家的技术评估。作为临床医生，我更关注的是能否获取在研试验信息以评估发表偏倚，而非具体通过哪个平台获取。ClinicalTrials.gov覆盖了大部分国际主要临床试验，足以满足基本需求。WHO ICTRP的技术限制是客观的，可以暂缓。",
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"action": "modify",
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"modification": "将原建议修改为：MVP阶段可暂不整合临床试验注册库；第二阶段优先整合ClinicalTrials.gov作为'相关在研试验'补充章节，WHO ICTRP根据技术条件评估后再决定是否整合"
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},
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|
{
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"from_expert": "开发专家",
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"from_file": "temp/evaluate_dev.json",
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"evaluation_index": 8,
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"their_target": {
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"my_file": "temp/review_domain.json",
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"my_item_type": "suggestion",
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"my_item_index": 7,
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"my_item_content": "MVP阶段合规性建议：即使在MVP阶段，也应包含诊断标准版本标注和基本的证据等级评估，这是精神科文献分析的最低专业要求"
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},
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"their_comment": "MVP阶段的核心目标是验证'多数据源并行搜索+结构化报告生成'的核心价值，过多专业功能会增加开发周期。折中方案：MVP阶段在报告中增加'研究方法学注意事项'章节，以文字提醒形式涵盖诊断标准差异、证据等级解读等内容，而非实现自动化识别",
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"my_decision": "partial",
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"my_response": "部分接受开发专家的观点。我理解MVP阶段需要控制开发周期，但作为领域专家，我需要强调：如果报告中完全没有证据等级信息，对于循证医学背景的用户来说，报告的专业价值会大打折扣。我接受用'研究类型分类'替代完整的GRADE评估作为折中，但希望MVP阶段至少能区分系统评价/Meta分析、RCT、队列研究、病例报告等基本研究类型。这是信息提取任务，技术难度相对可控。",
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"action": "modify",
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"modification": "将原建议修改为：MVP阶段(1)在报告中增加'研究方法学注意事项'提醒章节，(2)实现基本的研究类型分类（系统评价/RCT/队列研究/病例报告等），标注为'研究类型'而非'证据等级'以降低用户预期；完整的GRADE证据等级评估留待第二阶段"
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},
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{
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"from_expert": "产品经理",
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"from_file": "temp/evaluate_pm.json",
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"evaluation_index": 5,
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"their_target": {
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"my_file": "temp/review_domain.json",
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"my_item_type": "issue",
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"my_item_index": 0,
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"my_item_content": "缺少诊断标准版本标注功能：精神科文献分析必须注意诊断标准的演变（DSM-IV vs DSM-5, ICD-10 vs ICD-11），不同版本的诊断标准可能导致研究结果不可比"
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|
},
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|
"their_comment": "问题指出专业且重要，但建议的实现方式需要商榷。'自动识别并标注每篇文献采用的诊断标准版本'在技术上有相当难度，因为很多文献并未在摘要中明确说明诊断标准版本。建议分阶段实现，避免承诺无法实现的功能",
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"my_decision": "accept",
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|
"my_response": "接受产品经理的务实建议。确实，作为临床医生我更关注的是'用户需要意识到诊断标准差异'这个目标，而非必须实现'自动识别'这个具体技术手段。分阶段实现的方案既能满足专业提醒的基本需求，又不会因为承诺过高而损害用户信任。",
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"action": "modify",
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"modification": "同上（与开发专家评价的修改一致）：MVP阶段通过提醒章节解决，第二阶段尝试自动识别"
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},
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{
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"from_expert": "产品经理",
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"from_file": "temp/evaluate_pm.json",
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"evaluation_index": 6,
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|
"their_target": {
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"my_file": "temp/review_domain.json",
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"my_item_type": "suggestion",
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|
"my_item_index": 7,
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|
"my_item_content": "MVP阶段合规性建议：即使在MVP阶段，也应包含诊断标准版本标注和基本的证据等级评估，这是精神科文献分析的最低专业要求"
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|
},
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|
"their_comment": "对MVP范围的建议过于激进，可能导致MVP阶段延期。诊断标准自动识别是一个技术难点，强制纳入MVP可能导致功能实现质量不高反而损害用户信任。用户访谈中未将此列为最高优先级需求",
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"my_decision": "partial",
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"my_response": "部分接受产品经理的观点。我承认原建议可能对MVP范围定义过于激进。但需要澄清：我强调的'最低专业要求'是指用户需要能够获得研究质量相关的信息，而非必须实现复杂的自动化功能。接受将'诊断标准自动识别'改为'提醒章节'，但坚持MVP阶段应包含基本的'研究类型分类'功能——这是区分研究质量的基础信息，且技术实现相对简单（基于关键词和文献类型字段即可初步判断）。",
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"action": "modify",
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|
"modification": "调整原建议：(1)诊断标准版本从'自动识别'改为'提醒章节'；(2)证据等级评估从'GRADE标准'降级为'研究类型分类'，明确标注为AI初步分类；(3)在需求文档中说明'完整的循证医学评估功能'将在第二阶段完善"
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|
},
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|
{
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|
"from_expert": "产品经理",
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"from_file": "temp/evaluate_pm.json",
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"evaluation_index": 7,
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|
"their_target": {
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|
"my_file": "temp/review_domain.json",
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"my_item_type": "issue",
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"my_item_index": 2,
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|
"my_item_content": "未涵盖临床试验注册库：精神科药物和治疗研究需要关注ClinicalTrials.gov、WHO ICTRP等临床试验注册库"
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},
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|
"their_comment": "数据源建议有价值，但应纳入第二阶段。当前8个数据源已覆盖主要文献来源。建议将临床试验注册库作为第二阶段扩展，可将ClinicalTrials.gov加入扩展列表。避免数据源过多导致系统复杂度急剧增加",
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"my_decision": "accept",
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"my_response": "接受产品经理的优先级建议。从产品角度看，MVP阶段确实应聚焦核心数据源的稳定可用。临床试验注册库虽然对评估发表偏倚有价值，但这是更高级的研究需求，可以放在第二阶段。在需求文档中将ClinicalTrials.gov列入扩展数据源清单是合理的安排。",
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|
"action": "modify",
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|
"modification": "将临床试验注册库从'核心需求'调整为'第二阶段扩展需求'，建议在需求文档第5.1节扩展数据源列表中增加ClinicalTrials.gov"
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},
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|
{
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"from_expert": "AI专家",
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"from_file": "temp/evaluate_ai.json",
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"evaluation_index": 5,
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|
"their_target": {
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"my_file": "temp/review_domain.json",
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"my_item_type": "issue",
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"my_item_index": 1,
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"my_item_content": "证据等级评估方法未明确：精神科遵循循证医学原则，需要明确采用何种证据分级体系（如GRADE、Oxford证据等级），以及如何处理不同研究设计的证据权重"
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|
},
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"their_comment": "要求明确证据分级体系的方向正确，但建议'建立研究设计类型的自动识别和分级逻辑'对AI能力预期过高。GRADE评估需要判断偏倚风险、不一致性、间接性、不精确性、发表偏倚五个维度，这需要深度理解研究方法学。建议采用分层策略：Phase 1仅做研究类型分类，Phase 2引入偏倚风险初筛，GRADE完整评估定位为人工任务",
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"my_decision": "accept",
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|
"my_response": "接受AI专家的专业分析。作为临床医生，我深知GRADE评估的复杂性——即便是经过培训的研究者，进行GRADE评估也需要大量时间和专业判断。AI专家提出的分层策略是合理的：Phase 1做研究类型分类（这是可靠的信息提取任务），Phase 2尝试偏倚风险初筛，完整GRADE评估保留为人工任务。这样既不会给用户造成'虚假的专业感'，又能提供有价值的辅助信息。",
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"action": "modify",
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|
"modification": "将原建议修改为分层实现策略：(1) MVP阶段实现研究类型分类（系统评价/Meta分析、RCT、队列研究、病例对照、病例报告等），标注为'研究类型'；(2) 第二阶段尝试偏倚风险初筛（基于规则+AI辅助）；(3) 在报告中明确说明'完整的GRADE证据等级评估需要专业人员判断，本系统仅提供研究类型分类作为参考'"
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},
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{
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"from_expert": "AI专家",
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"from_file": "temp/evaluate_ai.json",
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"evaluation_index": 6,
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|
"their_target": {
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"my_file": "temp/review_domain.json",
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|
"my_item_type": "suggestion",
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|
"my_item_index": 7,
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|
"my_item_content": "MVP阶段合规性建议：即使在MVP阶段，也应包含诊断标准版本标注和基本的证据等级评估，这是精神科文献分析的最低专业要求"
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|
},
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|
"their_comment": "诊断标准版本标注可在MVP实现（从文献元数据或全文中提取关键词如'DSM-5'），但'证据等级评估'不应作为MVP的最低要求。证据等级评估是专业判断任务，AI可靠性存疑，错误评估可能比不评估更危险。建议MVP阶段：标注诊断标准版本+研究类型分类，明确告知用户'证据等级需人工判断'",
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"my_decision": "accept",
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"my_response": "接受AI专家的风险分析。这是一个重要的视角——从临床安全角度看，'错误的证据等级评估'确实可能比'不评估'更危险，因为用户可能基于错误评估做出不当的临床决策。AI专家提出的方案（诊断标准关键词提取+研究类型分类+明确告知用户需人工判断）是负责任的做法，符合循证医学'避免误导'的原则。",
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"action": "modify",
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|
"modification": "接受AI专家建议，将MVP阶段的专业功能调整为：(1)诊断标准关键词提取（如识别文献中出现的'DSM-5'、'ICD-11'等关键词并标注）；(2)研究类型分类；(3)在报告中明确说明'证据等级评估需专业人员判断，本系统仅提供研究类型分类作为参考'"
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},
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|
{
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|
"from_expert": "AI专家",
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|
"from_file": "temp/evaluate_ai.json",
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|
|
"evaluation_index": 7,
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|
|
"their_target": {
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|
|
"my_file": "temp/review_domain.json",
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|
"my_item_type": "missing_item",
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"my_item_index": 0,
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|
"my_item_content": "缺少量表和评估工具识别功能：精神科研究大量使用标准化量表（如PANSS、HAM-D、MADRS等），系统应能识别和提取文献中使用的评估量表"
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},
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|
"their_comment": "量表识别功能需求合理，但实现复杂度需注意。量表名称提取相对简单，但量表版本识别、评分结果提取涉及更复杂的信息抽取。建议分层实现：量表名称识别可在Phase 1实现，量表评分结果提取放在Phase 2，需定义量表识别的准确率指标",
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"my_decision": "accept",
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|
"my_response": "接受AI专家的分层实现建议。从临床实用性角度，量表名称识别已经能够提供有价值的信息——让用户知道各研究使用了哪些评估工具，便于判断结果的可比性。量表评分结果的具体数值提取确实更复杂，且用户往往需要查阅原文确认。分层实现是合理的策略。",
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"action": "modify",
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"modification": "将原建议调整为分层实现：(1) Phase 1实现量表名称识别（基于预定义的精神科常用量表库进行关键词匹配，如PANSS、HAM-D、MADRS、CGI、YMRS等），在报告中列出各研究使用的评估量表；(2) Phase 2尝试量表评分结果提取，并定义准确率指标（如召回率>=80%，精确率>=90%）"
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}
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]
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}
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