MedAutoScience 医学自动科研平台

面向专病数据、研究推进与投稿交付的医学 AI 平台

Clinical Research Progression · Evidence Packaging · Submission Delivery

面向谁 从专病数据起步的医学研究

控制什么 研究质量、证据链和最终收口

最终产出 研究路线、证据组织与投稿交付材料

对外，它是医学研究平台；对内，它是一个 Agent-first, human-auditable 的自动科研运行层。

这个平台面向什么研究

• 手里已经有，或后续会持续更新某个专病的一批数据，希望把它们组织成长期可用的研究资产
• 不想只得到零散分析脚本，而是希望把选题、数据、分析、扩展验证和稿件组织成一条可持续推进的研究链
• 希望在同一个病种 workspace 内，围绕共享数据底座并行推进多个课题，持续产出多篇论文
• 希望技术同事和 Agent 参与执行，但最终仍由人类审阅结果并做关键判断

它控制的不是流程，而是研究质量

很多自动科研系统更像工程执行器，能把任务链跑通，但未必适合医学论文生产。

MedAutoScience 聚焦的是另一件事：

• 先判断某个方向是否值得继续投入，而不是默认把整条线做完
• 先按医学期刊和临床读者的逻辑组织研究，而不是按通用 AI/ML 论文习惯成文
• 先形成完整证据链，包括临床意义、工作量、可解释性、亚组分析、临床效用、外部验证与公开数据扩展
• 先止损与换题，不在明显偏弱、难发表的方向上空转

当前已经稳定支持的能力

平台控制面	当前已经稳定支持
病种级组织	以一个 workspace 管理同一病种的私有/公开数据、多个 studies 与持续累积的研究组合
研究推进	研究入口、策略门控、运行监控，以及把课题持续推进到交付收口
数据资产	私有数据版本登记、公开数据扩展登记、数据影响评估与可审计更新
证据组织	把分析结果、扩展验证、功能解释和医学写作前验要求收束到同一研究链
投稿交付	最小投稿包导出、正式交付同步，以及面向稿件的最终收口流程
审计与协作	Agent 通过稳定接口推进任务，人类可对关键状态和结果进行复核

典型交付结果

如果一个课题值得继续推进，平台更希望帮你得到这些结果：

• 值得继续投入的研究方向，而不是只是“跑过一遍”的流程记录
• 可追踪的数据资产和公开数据扩展线索
• 在同一病种 workspace 内按 study 拆分的多条研究线
• 相对完整的分析结果、验证结果和证据组织
• 面向投稿的稿件、补充材料和交付收口结果

适用数据与课题

数据基础 以专病数据为起点，支持临床结构化数据、影像、病理及其他多模态数据、组学或功能分析相关数据，以及围绕同一研究问题组织起来的连续证据链

更适合的课题形态 已有明确临床问题、需要形成连续证据链、需要外部验证或亚组比较、或需要把分析结果与稿件交付放在同一条运行链上的课题

专病数据可以来自自有队列、公开数据，或两者结合；关键不是来源本身，而是能否围绕同一研究问题组织出可继续推进的证据链。

最快速度使用本项目（以对话方式引导你的 Agent）

如果你是医生或医学专家，最快的使用方式不是先学习底层命令，而是先把研究目标、数据和约束条件清楚地交给你自己的 Agent，再让它带着 MedAutoScience 推进。

通常只需要三步：

1. 如果你还没有病种级 workspace，先让 Agent 用 MedAutoScience 创建一个；如果已经有了，就把原始数据、数据说明文档、变量定义、终点定义、纳排标准、分组规则，以及你已有的参考文章或研究设想放进去。
2. 再对你的 Agent（例如 Codex、Claude Code、OpenClaw 等）明确说明两件事：先把这些数据清洗、整理成适合机读和可审计的研究资产；再使用 MedAutoScience 作为自动科研运行框架，围绕你的目标展开自动科研。
3. 最后把你的具体要求直接说清楚，例如目标是发表二区以上的 SCI、希望仿照哪篇文章、已有怎样的科研思路、哪些终点或亚组必须重点分析，这些都可以直接告诉 Agent，由它继续传达给 MedAutoScience 的运行过程。

你可以直接把下面这段话发给 Agent：

请先读取我放在这个研究目录中的数据和数据说明文档。第一步，把这些数据清洗、整理成适合机读、可审计、可继续研究推进的形式，并明确每份数据的含义、变量定义、终点定义和可用范围。第二步，使用 MedAutoScience（https://github.com/gaofeng21cn/med-autoscience）作为自动科研运行框架，目标是围绕这些数据展开自动科研，尽可能形成一篇二区以上 SCI 论文所需的研究路线、分析结果、验证结果、证据组织和投稿交付材料。如果我提供了参考文章、明确的科研思路、目标期刊偏好、纳排标准、重点终点、亚组要求或其他约束，请一并纳入，并把这些要求传递给 MedAutoScience 的运行过程。请优先判断课题是否值得继续投入；如果方向偏弱，请及时止损、改题或补充 sidecar，而不是机械地把一条弱路线做到底。

通过这三步，你自己的 Agent 就可以带着 MedAutoScience 进入自主研究推进；你主要负责补充医学判断、审核关键结果，并决定继续还是停止。

当前优先支持的研究方向

方向	当前优先原因
临床风险分层与分类	终点相对明确，容易组织临床效用、亚组分析和可解释性证据
数据驱动亚型重构	适合异质性问题，便于形成分层比较、预后差异和治疗反应讨论
外部验证与模型更新	能直接回答泛化性、迁移性、再校准和模型更新问题
灰区分诊与追加检查分流	临床路径价值清楚，更容易形成确诊 / 排除 / 灰区的研究设计

机制扩展与公开组学支持、临床窄任务智能体评测仍然支持，但更常作为特定课题的侧翼路线或补充模块进入。更细的内部策略命名和规则，放在技术文档里。

平台如何工作

如果你已经确认这类平台适合你的课题，再往下看它的运行方式即可。这个平台的工作逻辑，不是“人来操作一堆工具”，而是“人类定义研究目标，Agent 调用运行层接口推进，平台保留可审计状态”。

通常按下面的顺序推进：

1. 先判断课题是否值得继续投入，以及是否符合医学论文的组织逻辑
2. 再组织私有数据与可用公开数据，明确数据版本、扩展机会和影响范围
3. 再推进分析、扩展验证、功能解释和证据组织
4. 最后收敛为面向投稿的稿件、补充材料和交付结果

在这条链路里：

• 人类负责定义问题、补充研究上下文、审阅结果并做关键继续/停止判断
• Agent 负责调用平台接口推进运行过程，而不是让医学用户手工执行底层命令
• 平台负责把关键状态、数据资产变化和交付结果落盘，确保过程可审计

如果只看高层角色，可以把内部组成理解为：

• 医学研究主控与门控：MedAutoScience
• 主运行层与长期研究执行：DeepScientist
• 算法创新侧翼执行层：ARIS
• 协调推进智能体：Codex
• 外部知识、工具与专项分析扩展层：ToolUniverse

默认组织方式：病种级 workspace

如果你需要继续理解平台内部默认怎样组织研究资产和课题，可以把 MedAutoScience 看成“病种级 workspace”，而不是“单篇论文目录”。

一个标准 workspace 通常对应一个病种，或一个稳定的专病研究主题，并同时承担三件事：

• 维护共享数据底座：私有数据、公开数据、数据版本与语义合同
• 维护研究组合：围绕同一批数据并行推进多个 study
• 维护投稿交付：把每条研究线收敛成稿件、补充材料与正式投稿包

默认层级可以这样理解：

• workspace：病种级长期资产层
• datasets/ 与 portfolio/data_assets/：workspace 级数据资产层
• studies/<study-id>/：单条研究线，通常对应一篇主稿或一组强关联投稿产物
• quest：DeepScientist 在该 study 下的运行状态
• paper bundle / submission package：面向投稿的 study-local 交付物

给技术同事 / AI 执行者

如果你需要接入 workspace、查看运行接口、阅读 controller 行为或理解平台规则，请从这里进入：

如果你要从零新建一个病种 workspace，现在优先使用：

1. Agent 已接入 medautosci-mcp 时，优先调用 MCP tool init_workspace
2. 如果当前环境还没有接 MCP，再用 CLI init-workspace

例如本地开发环境可以直接运行：

uv run python -m med_autoscience.cli init-workspace \
  --workspace-root /ABS/PATH/TO/NEW-WORKSPACE \
  --workspace-name my-disease

如果你主要通过 Codex 驱动 MedAutoScience，现在已经可以直接使用仓库内置的 Codex plugin。 它提供了 plugin、skill、MCP 和一键安装脚本，但不会替代现有的 medautosci、controller、profile 或 overlay 接口。

• Agent 接入与运行接口：guides/agent_runtime_interface.md
• 第三方 Agent 入口模式契约：guides/agent_entry_modes.md
• Codex plugin 接入：guides/codex_plugin.md
• Codex plugin 发布说明：guides/codex_plugin_release.md
• 新病种 workspace 快速起步：guides/disease_workspace_quickstart.md
• Workspace 架构与迁移：guides/workspace_architecture.md
• 工作区接入与部署：bootstrap/README.md
• 控制器与内部能力：controllers/README.md
• 数据资产策略：policies/data_asset_management.md
• 默认研究场景：policies/study_archetypes.md
• 研究路线偏置：policies/research_route_bias_policy.md

如果你要给 Codex、Claude Code、OpenClaw 这类外部 Agent 提供可直接消费的入口资产，可直接使用：

• 公开契约镜像：templates/agent_entry_modes.yaml
• Codex 入口模板：templates/codex/medautoscience-entry.SKILL.md
• OpenClaw 入口模板：templates/openclaw/medautoscience-entry.prompt.md

首页优先保留面向公开读者的能力概览与接入导览；更完整的运行接口、部署方式和技术细节，请以以上文档为准。 其中，guides/ 主要承载随仓库发布的稳定技术指南；docs/ 主要用于内部设计与过程性记录，不作为公开主入口。

macOS 预发布 CLI 入口

当前的 macOS 首发版本以纯命令行的 medautosci Python CLI 形式提供，是预发布状态的运行工具【不是桌面 App】。请通过终端安装并运行它；我们仍在收集反馈并对运行流程做进一步稳定。

1. 安装

   curl -fsSL https://github.com/gaofeng21cn/med-autoscience/releases/download/v0.1.0a4/install-macos.sh | bash

   • 安装脚本会自动下载或复用 uv，再用受管的 Python 3.12 安装当前 Release 对应的 medautosci。
   • 默认会把 medautosci 和 uv 放到 ~/.local/bin。如果安装后执行 medautosci --help 提示 command not found，请执行：

   echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.zprofile
   source ~/.zprofile

2. 运行前提

   • macOS，架构仅支持 Apple Silicon arm64 或 Intel x86_64
   • 系统里可用 bash、curl、tar
   • 有稳定的网络，用于下载 uv、Python 3.12 runtime 和当前 Release 资产
   • 当前 Release 只解决 CLI 安装，不会替你安装 DeepScientist、Codex、pandoc 或创建研究 workspace

3. 升级与卸载

   curl -fsSL https://github.com/gaofeng21cn/med-autoscience/releases/download/v0.1.0a4/install-macos.sh | bash
   ~/.local/bin/uv tool uninstall med-autoscience

   • 当前首发版没有独立升级命令；升级到后续版本时，直接执行目标版本 release notes 里的安装命令即可。
   • 如果 uv 已经在 PATH 中，也可以直接运行 uv tool uninstall med-autoscience。

4. 重点提示

   • 当前 CLI 仍在换代，所有命令仅在 Terminal 里执行，暂不提供图形窗口。
   • 该包仅包含运行层代理与 controller 命令，不会自动创建研究 workspace；仍需按照 profiles 模板指定已有的临床研究目录。
   • 当前预发布版本号为 0.1.0a4，对应 GitHub tag v0.1.0a4。

当前边界

当前版本已经能支撑一批医学课题进入可审计、可持续推进的运行流程，但还不是一个把所有研究环节都完全产品化的成熟系统。

目前更适合那些研究问题相对明确、数据基础较清楚、需要稳定推进到论文交付的课题。

对于高度复杂的多中心数据持续更新、更加深入的机制扩展、以及更个性化的投稿适配策略，当前仍需要更多人工判断和技术支持。