# 医疗精神疾病深度研究助手 (DeepResearch Assistant) - 需求文档

**文档版本**: 1.0
**创建时间**: 2025-12-07
**生成方式**: Claude Code 智能需求生成器
**项目类型**: Agent 开发

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## 1. 背景与目标

### 1.1 项目背景

开发一个面向医疗精神疾病领域的深度研究助手（DeepResearch Assistant），帮助科研人员、医学生和医疗信息分析师进行系统性文献调研。该助手能够根据用户提出的研究问题，自动执行多数据源并行搜索，对搜索到的文献进行智能分析，最终生成高质量、结构化的研究报告，确保引用准确、逻辑清晰。

### 1.2 目标与价值

**核心目标**：
1. **提高文献调研效率**：将传统需要数天的文献调研工作压缩到小时级别完成
2. **提升研究质量**：确保文献覆盖全面、引用准确可追溯、分析逻辑严谨
3. **构建长期知识库**：通过知识图谱积累领域知识，支持持续研究和知识发现

**目标用户**：
1. **科研人员/学者**：进行精神疾病领域的学术研究
2. **医学生/规培医生**：学习精神科知识，辅助学业
3. **医疗信息分析师**：处理大量文献数据，支持机构决策

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## 2. 使用场景与触发方式

### 2.1 典型使用场景

#### 场景一：文献综述撰写

**触发条件**：用户输入研究问题，如"近5年精神分裂症认知功能障碍的非药物治疗进展"

**操作步骤**：
1. 用户输入研究问题
2. 系统展示Multi-Agent执行进度：解析问题 -> 制定搜索策略
3. 并行搜索多个数据源，实时显示"正在搜索PubMed..."、"已找到X篇文献"
4. 对文献进行智能分析和综合
5. 将新文献动态加入知识图谱，执行去重
6. 生成结构化研究报告

**预期结果**：获得一份包含背景概述、核心文献分析、证据等级评估、研究结论与知识空白、标准格式引用的完整中文研究报告

#### 场景二：研究题目探索

**触发条件**：用户希望了解某个新研究方向的进展和空白

**操作步骤**：
1. 用户输入探索性问题
2. 系统搜索相关文献并分析研究现状
3. 识别该领域的知识空白和潜在研究方向
4. 生成研究现状与机会分析报告

**预期结果**：了解该方向的研究现状、主要发现、知识空白和潜在研究机会

### 2.2 使用入口与触发方式

- **主要入口**：通过对话界面以自然语言输入研究问题
- **触发方式**：用户输入研究问题后，系统自动启动Multi-Agent协作流程
- **语言支持**：支持中英文提问

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## 3. 输入输出定义

### 3.1 输入

| 输入项 | 描述 | 格式 | 必填 |
|-------|------|------|------|
| 研究问题 | 用户以自然语言描述的研究问题 | 自然语言文本（中/英文） | 是 |

**输入示例**：
- "近5年精神分裂症认知功能障碍的非药物治疗进展"
- "抑郁症与肠道菌群的关系研究现状"
- "What are the recent advances in cognitive behavioral therapy for PTSD?"

### 3.2 输出

**输出格式**：结构化中文研究报告

**报告结构**：
| 章节 | 内容描述 |
|-----|---------|
| 研究背景与现状概述 | 对研究问题的背景介绍和领域概况 |
| 核心文献摘要与分析 | 重要文献的摘要提取和关键发现对比分析 |
| 研究方法与证据等级 | 文献的研究方法分类和证据等级评估 |
| 研究结论与知识空白 | 综合结论和领域内尚待研究的问题 |
| 文献引用列表 | 标准格式的完整引用列表 |

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## 4. 交互流程说明

### 4.1 典型主流程

```mermaid
flowchart TD
    Start([用户输入研究问题]) --> Parse[解析问题/制定搜索策略]
    Parse --> Search[并行搜索多数据源]
    Search --> Progress[实时展示搜索进度]
    Progress --> Analyze[智能文献分析与综合]
    Analyze --> KG[知识图谱更新与去重]
    KG --> Generate[生成结构化报告]
    Generate --> Output([输出研究报告])
```

**流程说明**：
1. **问题解析**：理解用户研究问题，提取关键词，制定多数据源搜索策略
2. **并行搜索**：同时向多个学术数据源发起检索请求
3. **进度展示**：实时向用户反馈各数据源搜索状态和已找到的文献数量
4. **文献分析**：对检索到的文献进行摘要提取、证据等级评估、关键发现对比
5. **知识图谱更新**：将新文献信息存入知识图谱，执行多级去重
6. **报告生成**：综合分析结果，生成结构化研究报告

### 4.2 异常与分支流程

| 异常场景 | 处理方式 |
|---------|---------|
| 某数据源访问失败 | 记录失败原因，继续使用其他数据源，在报告中注明 |
| 搜索结果为空 | 建议用户调整研究问题或扩大搜索范围 |
| 文献数量过多 | 按相关性和证据等级排序，优先处理高价值文献 |
| 重复文献识别 | 通过知识图谱去重机制自动合并 |

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## 5. 外部系统与数据依赖

### 5.1 外部数据源需求

| 数据源 | 类型 | 用途 | 优先级 |
|-------|------|------|--------|
| PubMed/MEDLINE | 生物医学文献数据库 | 获取生物医学研究文献 | 核心 |
| PsycINFO | 心理学专业数据库 | 获取心理学/精神科专业文献 | 核心 |
| Embase | 欧洲文献数据库 | 获取欧洲文献及药物研究 | 核心 |
| Cochrane Library | 循证医学数据库 | 获取系统评价和Meta分析 | 扩展 |
| CNKI | 中国知网 | 获取中文学术文献 | 扩展 |
| 万方数据 | 中文文献数据库 | 补充中文文献来源 | 扩展 |
| bioRxiv/medRxiv | 预印本平台 | 获取最新未发表研究 | 扩展 |
| Google Scholar | 综合学术搜索 | 补充其他来源遗漏文献 | 扩展 |

### 5.2 系统集成需求

- **知识图谱存储系统**：用于持久化存储文献、概念、作者、研究时间线等实体及其关系
- **文献全文获取服务**：用于获取文献全文内容（可选）

### 5.3 数据交互时序

```mermaid
sequenceDiagram
    participant U as 用户
    participant O as 调度Agent
    participant S1 as 搜索Agent-PubMed
    participant S2 as 搜索Agent-PsycINFO
    participant S3 as 搜索Agent-Embase
    participant A as 分析Agent
    participant KG as 知识图谱
    participant R as 报告生成Agent

    U->>O: 输入研究问题
    O->>O: 解析问题/制定策略

    par 并行搜索
        O->>S1: 搜索PubMed
        O->>S2: 搜索PsycINFO
        O->>S3: 搜索Embase
        S1-->>O: 返回文献列表
        S2-->>O: 返回文献列表
        S3-->>O: 返回文献列表
    end

    O->>A: 提交文献进行分析
    A->>KG: 查询已有知识
    KG-->>A: 返回相关知识
    A->>KG: 更新新知识(含去重)
    A-->>O: 返回分析结果

    O->>R: 生成研究报告
    R-->>U: 输出结构化报告
```

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## 6. 系统模块与Agent角色定义

### 6.1 Agent列表与核心职能

| Agent名称 | 核心职能 | 主要能力 |
|----------|---------|---------|
| 调度Agent | 任务分解与协调 | 解析研究问题、制定搜索策略、协调各Agent工作、汇总结果 |
| 搜索Agent(多实例) | 数据源检索 | 连接特定数据源、执行检索、返回文献元数据 |
| 分析Agent | 文献智能分析 | 摘要提取、证据等级评估、关键发现对比、知识图谱交互 |
| 报告生成Agent | 报告撰写 | 综合分析结果、生成结构化报告、格式化引用 |
| 去重Agent | 知识图谱去重 | 文献ID去重、实体语义去重、关系级去重 |

### 6.2 Agent能力边界

| Agent | 能做 | 不能做 |
|-------|-----|-------|
| 调度Agent | 任务分解、进度跟踪、结果汇总 | 直接访问数据源、执行深度分析 |
| 搜索Agent | 连接数据源、执行检索 | 分析文献内容、生成报告 |
| 分析Agent | 理解文献内容、评估证据等级 | 直接访问数据源、格式化输出 |
| 报告生成Agent | 组织报告结构、生成标准引用 | 搜索文献、分析文献内容 |
| 去重Agent | 识别重复实体和关系、合并同义词 | 搜索文献、分析文献内容 |

### 6.3 Agent间协作关系

```mermaid
flowchart LR
    Orchestrator[调度Agent] --> Search1[搜索Agent-PubMed]
    Orchestrator --> Search2[搜索Agent-PsycINFO]
    Orchestrator --> Search3[搜索Agent-其他数据源]
    Orchestrator --> Analyzer[分析Agent]
    Analyzer <--> KG[(知识图谱)]
    Analyzer <--> Dedup[去重Agent]
    Orchestrator --> Reporter[报告生成Agent]

    subgraph 并行执行
        Search1
        Search2
        Search3
    end
```

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## 7. 分阶段交付计划

### 7.1 阶段1：MVP版本 - 实现核心搜索和报告生成能力

**阶段目标**: 验证核心价值，实现基本的多数据源搜索和结构化报告生成能力

**功能清单**:
- 3个核心数据源并行搜索（PubMed、PsycINFO、Embase）
- 结构化报告生成（固定模板）
- Multi-Agent执行进度展示
- 文字形式存储搜索结果（暂不使用知识图谱）

### 7.2 阶段2：完善版本 - 扩展数据源，引入知识图谱与完整去重

**阶段目标**: 扩展全部数据源，引入知识图谱存储与完整的去重机制，提升研究深度

**功能清单**:
- 扩展全部数据源（Cochrane、CNKI、万方、预印本、Google Scholar）
- 知识图谱存储（文献引用关系、概念/实体关系、作者合作关系、研究时间线）
- 完整去重机制（文献ID去重、实体语义去重、关系级去重）
- 基于知识图谱的推理与充分性检查
- 报告格式动态调整（根据问题类型灵活调整报告结构）

**阶段划分说明**: MVP阶段聚焦核心价值验证（搜索+报告生成），知识图谱及其相关功能（去重、推理）作为整体在第二阶段一起引入，避免功能割裂

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## 8. 技术约束与非功能性需求

### 8.1 技术约束

以下为用户明确要求的技术约束：

**知识图谱存储**
> 使用知识图谱进行文献存储与动态更新

**全图去重机制**
> 建立全图去重机制（文献ID去重+实体语义去重+关系级去重）

**Multi-Agent架构**
> 采用Multi-Agent架构实现并行处理和进度展示

### 8.2 性能要求

| 指标 | 要求 | 说明 |
|-----|------|------|
| 响应时间 | 允许小时级执行 | 追求全面深入的研究结果而非快速响应 |
| 进度反馈 | 实时 | Multi-Agent执行过程需实时展示进度 |

### 8.3 安全要求

- 无特殊安全要求，主要处理公开学术文献
- 无需用户认证或敏感数据加密

### 8.4 其他非功能性要求

| 类别 | 要求 |
|-----|------|
| 使用规模 | 个人/小团队使用（1-10人） |
| 日均查询量 | 10-50次 |
| 输出语言 | 报告输出为中文 |
| 文献处理 | 支持中英文文献处理 |

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## 9. 验收标准

### 9.1 功能验收标准

| 验收项 | 验收标准 | 验证方式 |
|-------|---------|---------|
| 引用准确性 | 报告中引用的每篇文献都能在对应数据源中找到原文 | 人工抽查验证 |
| 报告完整性 | 包含背景、文献分析、证据等级、结论、引用等必要章节 | 结构检查 |
| 进度展示 | Multi-Agent执行过程可视化展示，用户能了解当前进度 | 用户体验测试 |
| 复杂问题处理 | 能处理多维度、跨领域的精神疾病研究问题 | 复杂问题测试 |
| 去重有效性 | 同一文献不重复入库，同义实体能识别合并，关系边不重复 | 知识图谱检查 |

### 9.2 非功能验收标准

| 验收项 | 验收标准 |
|-------|---------|
| 执行时间 | 完整研究报告生成在合理时间内完成（允许小时级） |
| 并发支持 | 支持小团队（1-10人）同时使用 |
| 中英文支持 | 能正确处理中英文混合的研究问题和文献 |