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AI破壁·科研小白的临床数据分析实战指南 第02篇。临床数据不是一张规整的Excel表，而是分散在EDC、实验室系统、SAE报告、稽查轨迹中的多源异构数据，背后遵循CDISC的CDASH-SDTM-ADaM三层标准体系。正式分析之前，必须先做探索性数据检查——AI Agent（ChatGPT代码解释器、PandasAI）可以在5分钟内自动生成缺失率热图、异常值列表和数据质量摘要，把过去半天的手工工作压缩成一次对话。读懂数据的"体型"，是统计分析可靠性的真正地基。
AI破壁·科研小白的临床数据分析实战指南 第01篇。从零开始教你如何借助AI 做统计
我们正在进入的，是某种更彻底的东西：一个 AI Agent 可以自主完成文献综述、提取数据、分析引用、合成证据、乃至生成假设的时代。这七件事，恰恰是生物医学研究者每天的核心工作。
很多临床/转化研究团队把“文献综述”当作一篇文章的前置动作：先检索、再阅读、再写段落。但到了 2026 年，这个做法越来越跟不上现实——论文数量暴涨、结局指标口径不一、同一主题证据更新太快。更关键的是：临床研究需要的不是“写得顺的综述”，而是可追溯、可复核、可持续更新的证据资产，能直接服务方案设计、样本量与终点选择、研究假设边界、以及与伦理/监管/HTA 的沟通。
大家都在讨论RBQM的算法有多聪明，却很少有人认真谈论喂给算法的数据是从哪来的、有多脏。本文介绍RBQM数据接入、cdsic标准化以及数据治理等。
RBQM系列介绍：从人海战术到算法监查—一场已经发生却还未被充分理解的范式转移。介绍RBQM的背景、政策以及功能架构等。
临床研究者对 AI agent 的态度，在海外主流社区里呈现出一种很“临床”的分裂：一边是对提效的渴望（文献太多、表格太多、报告太多），另一边是对合规、可追溯、可解释的本能警惕（PHI、GCP、审计、监管沟通）。
AI agent 在科研中的 6 个高 ROI 场景。整理国外AI 论坛相关讨论贴，详细介绍AI agent包括文献检索、综述写作等高ROI场景的应用。
本文探讨在疾病预测中，AI与传统统计学方法的适用场景与优劣。指出AI在海量数据挖掘中具有优势，而传统统计学在明确假设和解释性方面更胜一筹。文章强调奥卡姆剃刀原理，警示过度复杂模型过拟合的风险，并提出“混合双打”策略：先用AI筛选特征，再用传统统计学构建可解释模型。最后强调数据质量、解释性和外部验证在临床应用中的重要性。
FDA & EMA联合发布《药物研发AI良好实践指导原则》（1月14日发布）， 覆盖药品全生命周期（从早期研发到上市后监测） ,强调数据质量、算法透明度、监管协调 为AI辅助药物设计、临床试验设计、真实世界数据分析提供合规路径
