medical-imaging-review

医学影像 AI 评审

构建可追溯的评审材料，确保其主张可追溯并核查至第一手来源。报告项目的实际状态和未解决的人工审核环节。不要承诺编辑结果，也不要将未完成的项目描述为已完成的评审。

范围与严格边界

仅支持三个方法学类别中的四个路线标记：

用户意图	路线标记	路线
解读某个领域	narrative	叙述性评审
比较方法类别	method-survey	方法综述
梳理现有证据和研究空白	scoping	范围综述
回答聚焦问题，但不进行统计合并	systematic	定性综合的系统综述

不要使用此技能进行荟萃分析、网状荟萃分析、个体参与者数据荟萃分析或伞式综述。如果请求需要汇总估计值、异质性统计量、森林图或漏斗图、综述间重叠分析，或综述层面的评估，请停止并明确告知用户：这些工作需要专门的证据综合方法工作流，而当前环境不提供此类工作流——不要提及你看不到的工作流，也不要试图用文字说明或简单平均来近似这些方法。

与 lit-search 的语料移交。 任何路线的检索部分（穷尽式且有召回率证据的检索）都属于 lit-search 技能：先运行该技能，然后将其 dois.md / references.md（以及使用 --bibtex 时生成的 references.bib）作为候选文献池。本技能负责规划和撰写评审，不会重新执行检索。使用随附脚本导入检索结果——该脚本会将交付内容复制到只读导出目录 search/exports/litsearch-<run_id>/，向 search/search_log.csv 追加一行记录（其中 result_count 为 PRISMA 的已识别总数）；如果该运行已导入，或缺少 PRISMA 总数，脚本会拒绝导入且不会写入任何内容：

python3 <skill_dir>/scripts/import_litsearch.py --project-dir <project_dir> --run-dir <lit-search run dir> --searcher-id <named human>

然后，基于该候选池，依照本技能的人工筛选关卡继续工作——本技能负责规划和撰写评审，不会重新执行检索。

在收集文献或起草内容前，阅读 references/REVIEW_TYPES.md。路线标记只能使用 narrative、method-survey、scoping 或 systematic；在本技能中，systematic 始终指定性综合。开始收集证据前，可以通过明确的决策说明记录修正后的路线。开始收集证据后，项目路线不可更改：冻结旧项目，并针对不同路线初始化新项目；仅可沿用已记录且保留来源信息的材料。

接收关卡

开始多步骤评审前，确认并记录：

1. 评审路线和研究问题。
2. 纳入范围的人群、成像模态、解剖部位、任务、场景，以及结局或概念。
3. 目标期刊或受众，以及任何有约束力的要求。
4. 检索日期范围、语言限制、数据库、灰色文献政策和证据截止日期。
5. 预期交付成果和当前项目阶段。
6. 明确负责筛选、提取或制表、裁定、偏倚风险评估，以及（如适用）证据确定性评估的人员角色。
7. 计划采用的 AI 辅助方式及其披露安排。

对于范围综述和系统综述路线，在设计方案或检索前，阅读 references/REPORTING_STANDARDS.md。如果缺少必需的决策，只能继续提供明确标注的规划选项；不得擅自决定会产生重大影响的方案规则。

项目约定

每个新的多步骤项目都必须使用附带的脚本初始化：

python3 <skill_dir>/scripts/init_review_project.py --parent <workspace-root> --name <topic-slug> --route <narrative|method-survey|scoping|systematic>

主题 slug 使用小写 kebab-case。初始化程序会打印新创建的项目路径：

review_project/<topic-slug>-<YYYYMMDD-HHMMSS>-<8hex>/

在后续工作流中，将打印的路径视为 <project_dir>。初始化程序会拒绝已存在的目标，且不会写入其他项目目录。不要预先创建、复用、重命名或扁平化生成的子目录。恢复工作时，选择确切的现有 <project_dir>，而不是再次运行初始化程序。

生成的核心工件包括：

<project_dir>/
├── review_config.yaml
├── REVIEW_CONTEXT.md
├── IMPLEMENTATION_PLAN.md
├── PARADIGM.md
├── manuscript.md
├── references.bib
├── claim_ledger.csv
├── AI_USE_DISCLOSURE.md
└── route-specific subdirectories

将 REVIEW_CONTEXT.md 用作可移植的项目简介，并将 review_config.yaml 用作路线、范围、标准、人工角色、AI 使用、证据截止时间和状态的事实来源。每次工作会话开始时都要重新阅读这两个文件。不要依赖特定工具的指令文件名。

更改工件前，先检查 <project_dir>。绝不覆盖、截断、重置或替换现有内容。保留无关内容，并进行范围有限的补丁或合并。遇到重大冲突时，先询问再解决。范围明确的建议性答复可以直接内联；只有在任务需要持久化工件时才初始化项目。

当第一阶段计划需要持久化工件时，答复必须明确列出已运行的初始化命令、初始化程序打印的可避免冲突的 <project_dir>，以及当前项目状态；初始化成功前，不得暗示项目已存在。

稳定引文键与主张台账

在研究和起草期间使用稳定的引文键，例如 [@smith2024model]。将 references.bib 作为用于起草和渲染的项目参考文献库。将任何经用户批准的 RIS、EndNote、Zotero 或其他导出文件保留为不可变的导入产物，然后将接受的记录规范化并写入 references.bib，且不得更改其稳定的来源标识符。工作草稿中不要使用 [17] 这类易变的数字引文。仅在最终格式化阶段，才根据稳定的引文键渲染目标期刊要求的数字或著者—日期格式。

保留初始化程序提供的 claim_ledger.csv 表头原样不动。每一行对应一个原子化的主张—来源对：一种实质性主张类型、一项指标、一个方向，以及在局部绑定的引文键集合；在核验前拆分复合句，不要将句子层面的每条引文都分配给每个分句。

claim_id,section,claim_text,claim_type,citekey,source_id,source_locator,evidence_excerpt,population_or_dataset,data_split,split_unit,comparator,metric,estimate,unit,uncertainty_interval,direction,access_level,source_role,access_uri,accessed_at,verification_status,verified_by,verified_at,notes

未经带有架构版本的迁移，不得重命名、重排、删除或追加列。

将任何 vNext 之前的 22 列台账视为不可变的旧版导入文件，而非架构 2.0。创建全新的架构 2.0 台账，在带日期的迁移清单中按列名映射值，明确填写新增的 evidence_excerpt、split_unit 和 source_role 字段，或将其标记为尚未解决，并保留旧版文件。绝不得静默补齐、重排或重新解释旧版行；迁移后的主张在具名人工核验映射记录之前，必须保持待核验状态。

对于每项事实性、定量、方向性、新颖性、监管或比较性主张：

1. 关联一个或多个稳定的引文键。
2. 记录确切的支持性页码、表格、图、章节或摘要段落。
3. 对照第一手来源核验元数据和主张依据。
4. 记录核验人及核验时间。
5. 在 verification_status 尚未解决时，不要将主张写入润色后的正文。

如果只能访问摘要，则将主张限制在摘要直接支持的内容内。不要根据无法访问的文本推断内部架构、精确性能、因果方向或“首个”等优先权主张。请参阅 references/CITATION_INTEGRITY.md。

人工治理关卡

LLM Agent 可以协助搜索翻译、提供去重建议、确定优先级、起草信息提取内容、执行一致性检查和撰写正文。它们不算作独立的人类审阅者，绝不得将其列为此类人员。

对于正式范围综述或系统综述：

• 两名具名人类审阅者必须独立完成标题／摘要筛选和全文筛选。由一名具名人类裁定者解决分歧。
• 数据整理或提取必须由两名具名人员完成，具体方式为独立重复提取，或由一名提取人员加一名独立人工核验人员完成，并须按照方案事先规定。
• 偏倚风险判断须由人员独立评估，并记录共识或裁定过程。
• 如使用证据确定性判断，须经人工批准。
• 正式流程中的筛选决定必须保存在 <project_dir>/screening/screening_decisions.csv 中。
• 必须按照期刊和机构要求，在 <project_dir>/AI_USE_DISCLOSURE.md 中记录 AI 辅助情况、模型或工具身份、任务、日期、人工监督以及任何验证样本。

如果无法安排人工团队或无法提供所需记录，则应止步于明确标注为暂定的方案、搜索集、筛选建议、提取草稿或评估草稿。不得声称正式筛选、数据提取、偏倚风险评估或综述本身已经完成。

标准的作用

请将以下四个层次分开：

1. 行为指导规定如何开展评审。
2. 评审报告指导规定评审报告哪些内容。
3. 原始研究报告框架有助于提取报告完整性信息；它们不是偏倚风险工具。
4. 偏倚风险和证据确定性框架评估不同层面的证据，不可互换。

在 review_config.yaml 中选择这些层次并记录其版本。请使用 references/REPORTING_STANDARDS.md 中针对不同路径的矩阵。

风格层级

按以下顺序处理风格要求：

1. 目标期刊的要求。
2. 评审方法和报告要求。
3. 用户的明确要求。
4. 已核实范例中观察到的模式。
5. 本技能的默认设置。

标题层级、编号标题、方框、表格数量、引文密度、供应商信息的位置、要点格式和措辞等风格偏好仅作为警告，不会覆盖上述层级，也不会单独导致评审不通过。事实完整性、路径有效性、可复现性、人类溯源信息以及尚未解决的偏倚或证据确定性关卡，可能会阻止流程继续。

仅在分析范例有帮助时，才阅读 references/PARADIGM.md。将范例视为风格证据，而非科学主张的证据。

路径适配工作流

1. 确定路径并配置。完成受理，选择一条受支持的路径，并记录决策、标准、角色和证据截止日期。
2. 安全初始化。运行 init_review_project.py 一次，并记录打印出的 <project_dir>。
3. 设计方法。对于范围综述或系统综述，在筛选前冻结方案和针对各数据库的检索计划。
4. 收集并登记来源。保留准确的检索式、平台、日期、导出文件、去重决策、稳定的 citekey 和来源溯源信息。
5. 通过人工关卡。完成并记录该路径要求的筛选、图表整理或数据提取、偏倚风险评估和证据确定性评估步骤。
6. 在范围内综合。叙述性综述应解读有充分依据的文献；范围综述应梳理证据；系统性定性综述应进行综合，不做统计合并。
7. 根据已核实记录起草。依据 REVIEW_CONTEXT.md、提取或图表整理表格以及 claim_ledger.csv 撰写 <project_dir>/manuscript.md，不得依赖模型记忆。
8. 验证并报告状态。运行相关检查，列出尚未解决的关卡，并准确标注交付物。

请勿在此工作流中将定性系统综述转为 Meta 分析。如果必须进行合并，请冻结当前产物，并将其交接给专用工作流。

证据与来源访问

选择路径前，先发现当前会话中可用的工具。优先使用专用文献连接器、用户授权的 Zotero 文献库、本地 PDF 和一手来源页面。不要假设已安装特定 MCP 服务。除非用户明确要求，否则不要修改工具配置或安装连接器。

有关工具适配器和备用方案，请阅读 references/MCP_SETUP.md。检索广度、日期和结果数量必须遵循研究问题和已冻结的方案；本技能不设统一的数量或时效配额。

审核接口

工作稿完成后，运行：

python3 <skill_dir>/scripts/audit_manuscript.py <project_dir>/manuscript.md --route <narrative|method-survey|scoping|systematic> --project-dir <project_dir> --fail-on critical --output <project_dir>/review_outputs/audit_report.md

仅当该配置文件依据当前期刊要求或经核实的范例填写时，才添加 --profile <project_dir>/style_profile.json。该配置文件用于控制仅发出警告的风格检查。

位置参数中的稿件路径、--route 和 --project-dir 必须指向同一个生成项目。--fail-on critical 会在自动检查发现严重问题时返回失败状态；--output 会写入 Markdown 报告。若自动检查未发现问题，实质性检查必须报告为 not_assessed，绝不能将其表述为符合要求、稿件已可提交期刊或已获专家批准。自动检查成功不能证明来源支持充分、符合路线要求、已完成人工审核关卡或已获专家批准。

交付状态用语

明确说明哪些工作已完成，哪些尚未完成。可使用以下状态标签：

• 协议草案，待人工批准
• 已执行检索；待去重
• 筛选建议，待两名人工审核者作出决定
• 提取草稿，待人工核验
• 偏倚风险草稿，待人工达成共识
• 基于已核实的纳入研究，定性综合已就绪
• narrative 或 method-survey 草稿已写入 manuscript.md，未解决的论断已列入 claim_ledger.csv

绝不能将工程完成、科学方法完成和人工裁定合并为一个状态。

经验记录

learnings/ 存放带日期的事后记录（例如，相互矛盾的 JSON 模板通过所有关卡，直到运行时才暴露问题）。更改审核规则 或参考契约前，请先查阅；遇到任何值得返工的意外后，请追加记录。

参考文件

文件	阅读时机
references/REVIEW_TYPES.md	开始或更改研究路线前
references/REPORTING_STANDARDS.md	选择实施、报告、主要报告、偏倚风险或确定性方面的指南时
references/WORKFLOW.md	按阶段执行所选路线时
references/TEMPLATES.md	了解生成的 <project_dir> 产物契约时
references/CITATION_INTEGRITY.md	登记来源并核实论断时
references/MCP_SETUP.md	发现可用工具并选择来源备用方案时
references/PARADIGM.md	根据范例推导非强制性的风格指南时
references/DOMAINS.md	为 narrative 或 method-survey 考虑领域分类法时
references/HALLUCINATION_PATTERNS.md	检查事实性错误和归属错误模式时
references/QUALITY_CHECKLIST.md	审核特定路线的交付物及未解决的关卡时