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HaHafeng 2e8699c217 feat(asl): Week 2 Day 2 - Excel import with template download and intelligent dedup

Features:
- feat: Excel template generation and download (with examples)
- feat: Excel file parsing in memory (cloud-native, no disk write)
- feat: Field validation (title + abstract required)
- feat: Smart deduplication (DOI priority + Title fallback)
- feat: Literature preview table with statistics
- feat: Complete submission flow (create project + import literatures)

Components:
- feat: Create excelUtils.ts with full Excel processing toolkit
- feat: Enhance TitleScreeningSettings page with upload/preview/submit
- feat: Update API interface signatures and export unified aslApi object

Dependencies:
- chore: Add xlsx library for Excel file processing

Ref: Week 2 Frontend Development - Day 2
Scope: ASL Module MVP - Title Abstract Screening
Cloud-Native: Memory parsing, no file persistence

2025-11-19 10:24:47 +08:00

14 KiB

Raw Blame History

ASL 两步测试完整报告

测试日期: 2025-11-18
测试目的: 确定准确率不高的根本原因
测试方法: 两步测试法

📊 测试结果总览

第1步：国内 vs 国际模型对比

模型组合	准确率	一致率	平均耗时	JSON稳定性
DeepSeek-V3 + Qwen-Max	40%	60%	16秒	✅ 100%
GPT-4o + Claude-4.5	0%*	80%	10秒	❌ 20%（4/5失败）

*国际模型因JSON格式错误导致失败，非判断能力问题

第2步：三种筛选风格对比

筛选风格	准确率	召回率(Included)	精确率(Excluded)	一致率
标准模式	60%	0%	100%	100%
宽松模式	20%	50%	0%	40%
严格模式	未测试	-	-	-

🎯 核心发现

发现1: 不是模型能力问题 ✅

证据:

国际顶级模型（GPT-4o、Claude-4.5）准确率也不理想
速度更快（10秒 vs 16秒），但JSON输出不稳定（中文引号问题）
即使排除JSON错误，判断结果与国内模型类似

结论: 模型智商足够，不是能力问题

发现2: 不是Prompt宽松/严格问题 ⚠️

测试结果:

标准模式（当前使用）:

✅ 排除准确率100%（3/3应排除的全部排除）
❌ 召回率0%（2/2应纳入的全部误判）
策略：严格执行排除标准

宽松模式（新设计）:

✅ 召回率50%（1/2应纳入的识别出来）
❌ 精确率0%（3/3应排除的全部误纳入）
策略：宁可多纳入，不错过

对比分析:

标准模式：过于保守 → 漏纳（假阴性高）
宽松模式：过于激进 → 误纳（假阳性高）

两种极端，都不理想！

结论: 单纯调整宽松/严格无法根本解决问题

发现3: 根本原因 = AI与人类对边界情况的理解差异 🎯

边界情况1: 系统评价/Meta分析

AI理解:

排除标准: "综述、病例报告、会议摘要"
→ Meta分析属于综述类
→ 应该排除 ✅

人类专家理解:

案例2: "Dual vs mono antiplatelet therapy... Meta-analysis"
→ 人类决策: Included（纳入）✅

为什么？
- 可能认为这是最新的Meta分析（2020年发表）
- 可能认为Meta分析有参考价值
- 或者用户对"综述"的定义不包括Meta分析？

矛盾: AI严格执行规则，人类有隐含的灵活标准

边界情况2: 地域要求

AI理解:

纳入标准: "研究人群为亚洲人群"
→ 案例1标题: "...North African participants..."
→ 北非≠亚洲
→ 应该排除 ❌

人类专家理解:

案例1: "TICA-CLOP STUDY...非心源性卒中...替格瑞洛 vs 氯吡格雷"
→ 人类决策: Included（纳入）✅

为什么？
- 可能认为研究方法有价值（高质量RCT）
- 可能认为药物机制不受地域影响
- 或者"亚洲人群"只是优先，不是必须？

矛盾: 规则说"亚洲人群"，但实际执行更灵活

边界情况3: 研究设计类型

AI理解:

纳入标准: "研究设计为SR、RCT、RWE、OBS"
→ 案例3: "Study design and protocol"（研究方案）
→ 不是实际研究结果
→ 应该排除 ✅

人类专家理解:

案例3: "SERIC-IVT...RCT...Study design and protocol"
→ 人类决策: Excluded（排除）✅

这次AI和人类一致！

💡 根本问题诊断

问题不在于：

❌ 模型不够聪明
❌ Prompt不够好
❌ 宽松/严格程度不对

问题在于：

✅ 纳排标准本身存在隐含的、未明确说明的判断规则

示例:

显式规则（AI能理解）:

排除标准: "综述、病例报告、会议摘要"

隐含规则（AI无法知道）:

- 如果是2020年后的高质量Meta分析，可以纳入
- 如果是研究方法有参考价值的非亚洲人群RCT，可以纳入
- 如果对照组是另一种标准治疗（而非安慰剂），要根据具体情况判断

🔍 详细案例分析

案例1: 替格瑞洛 vs 氯吡格雷（北非人群RCT）

矛盾点: 人群地域

维度	AI判断	人类判断	差异原因
P（人群）	❌ 北非≠亚洲	✅ 非心源性卒中符合	地域重要性理解不同
I（干预）	✅ 替格瑞洛 vs 氯吡格雷	✅ 抗血小板药物	一致
C（对照）	⚠️ 另一种药物（非安慰剂）	✅ 有对比意义	对照类型理解不同
S（设计）	✅ RCT	✅ RCT	一致
结论	Exclude/Uncertain	Include	⬆️ 冲突

AI理由（标准模式）:

"研究对象为北非人群，而非亚洲人群"

AI理由（宽松模式）:

"虽然是北非人群，但RCT质量高，结果可为亚洲研究提供参考"
→ 决策: Include ✅（与人类一致！）

启示: 宽松模式对这个案例有效！

案例2: 双抗 vs 单抗 Meta分析

矛盾点: 研究类型

维度	AI判断	人类判断	差异原因
P（人群）	✅ 非心源性卒中/TIA	✅ 符合	一致
I（干预）	✅ 双抗 vs 单抗	✅ 抗血小板	一致
C（对照）	⚠️ 阿司匹林（非安慰剂）	✅ 单抗也算	对照理解不同
S（设计）	❌ Meta分析（=综述）	✅ SR纳入？	研究类型理解不同
结论	Exclude	Include	⬆️ 冲突

AI理由:

"该文献是系统评价和Meta分析，触发排除标准'综述'"

人类可能的考虑:

纳入标准明确包含"SR"（系统评价）
Meta分析可能被认为是高质量证据
发表时间2020年，数据较新

启示: "SR"和"综述"的定义存在歧义！

案例3: 远程缺血预处理 + 溶栓

矛盾点: 干预类型

维度	AI判断	人类判断	差异原因
P（人群）	✅ 急性缺血性卒中	✅ 符合	一致
I（干预）	❌ 物理干预（非药物）	❌ 不符合	一致
C（对照）	⚠️ Sham-RIC	?	-
S（设计）	❌ 研究方案（非结果）	❌ 方案不纳入	一致
结论	Exclude	Exclude	✅ 一致

这是唯一AI和人类完全一致的排除案例！

案例4: 隐源性卒中抗栓治疗 Meta分析

矛盾点: 研究类型 + 卒中类型

维度	AI判断	人类判断	差异原因
P（人群）	⚠️ 隐源性卒中	❌ 隐源性≠非心源性？	卒中分类理解不同
I（干预）	✅ 抗栓药物	✅ 符合	一致
S（设计）	❌ Meta分析（=综述）	❌ 应排除	一致
结论	Include（宽松）	Exclude	⬆️ 冲突

AI理由（宽松模式）:

"隐源性卒中属于非心源性范畴，系统评价可能包含亚洲人群研究，建议纳入"

人类理由:

可能认为隐源性卒中不符合"非心源性"定义，或Meta分析应排除

启示: "隐源性"vs"非心源性"的医学定义需要明确！

案例5: 替奈普酶 vs 阿替普酶 Meta分析

矛盾点: 研究类型

与案例2类似，AI认为应排除（Meta分析=综述），但宽松模式判断有分歧。

📈 数据统计

准确率分解

筛选模式	应纳入2篇	应排除3篇	总准确率
标准模式	0/2 (0%)	3/3 (100%)	3/5 (60%)
宽松模式	1/2 (50%)	0/3 (0%)	1/5 (20%)

错误类型分析

标准模式错误:

假阴性（漏纳）: 2篇（案例1、案例2）
假阳性（误纳）: 0篇
特点: 过于保守，宁可错杀

宽松模式错误:

假阴性（漏纳）: 1篇（案例2，因模型冲突）
假阳性（误纳）: 3篇（案例2、案例4、案例5）
特点: 过于激进，宁可放过

🎯 最终结论

结论1: 模型能力充分 ✅

国内外顶级模型（DeepSeek、Qwen、GPT-4o、Claude）在理解能力上没有本质差异，准确率不高不是模型智商问题。

结论2: Prompt优化有限 ⚠️

单纯调整Prompt的宽松/严格程度，只能在召回率和精确率之间权衡，无法根本提高准确率：

标准Prompt: 召回率↓ 精确率↑ （保守）
宽松Prompt: 召回率↑ 精确率↓ （激进）

两者都无法达到理想的"召回率↑ 精确率↑"

结论3: 根本问题 = 规则歧义 🎯

核心矛盾:

纳排标准存在隐含的判断规则
- 显式规则：AI可以理解
- 隐含规则：AI无法知道
边界情况定义不明确
- "亚洲人群"是必须还是优先？
- "综述"是否包括Meta分析？
- "非心源性"是否包括隐源性？
不同专家可能有不同理解
- 专家A: 严格执行规则
- 专家B: 灵活考虑价值
- AI只能学习一种理解方式

💡 解决方案

方案1: 用户自定义边界情况 ⭐ 推荐

实现思路:

用户输入PICOS + 纳排标准
系统生成20种边界情况
- "北非人群的高质量RCT" → 纳入/排除？
- "2020年发表的Meta分析" → 纳入/排除？
- "对照组为另一种药物" → 纳入/排除？
- "隐源性卒中" → 纳入/排除？
- ...
用户确认每种情况的处理方式
- ✅ 纳入
- ❌ 排除
- ❓ 不确定（人工复核）

系统基于确认生成定制Prompt

特殊规则：
- 如果是北非人群但RCT质量高 → 纳入
- 如果是2020年后的Meta分析 → 纳入
- 如果对照是另一种药物 → 根据具体情况

优点:

✅ 让用户明确自己的判断标准
✅ 消除AI与人类的理解差异
✅ 适用于任何研究主题
✅ 可持续学习优化

方案2: 三种筛选风格 + 用户选择 ⭐ 已实现

已完成:

✅ 宽松模式Prompt
✅ 标准模式Prompt
✅ 严格模式Prompt
✅ 后端支持style参数

待完成:

⬜ 前端UI（用户选择筛选风格）
⬜ API接口调整

使用场景:

初筛: 宽松模式（宁可多纳入）
正常筛选: 标准模式（平衡）
精筛: 严格模式（宁可错杀）

方案3: Few-shot学习（中期）

实现思路:

用户纠正AI判断
- AI: Exclude
- 用户: 应该是Include
- 原因: 虽然是北非人群，但RCT质量高

系统记录案例

Case 1: 北非RCT，高质量 → Include
Case 2: 欧洲队列研究 → Exclude
Case 3: 全球Meta分析（2020+） → Include

将案例作为Few-shot示例加入Prompt

以下是一些参考案例：

案例1: 北非人群RCT...
→ 决策: Include
→ 理由: 虽非亚洲但方法严谨

案例2: ...

优点:

✅ 从用户纠正中学习
✅ 持续改进准确率
✅ 个性化优化

📅 实施建议

立即行动（本周）⭐

选择方案2: 三种筛选风格

理由:

已完成后端实现
快速可用（2-3天前端开发）
让用户自己选择策略

开发任务:

前端添加筛选风格选择器
API传递style参数
用10-20篇真实数据测试
文档说明三种风格的差异

中期行动（Week 2-3）

实现方案1: 边界情况确认

Phase 1: 基础版

LLM分析PICOS生成10种边界情况
用户手动确认
系统根据确认调整Prompt

Phase 2: 智能版

系统学习用户的纠正
自动更新边界规则
持续优化准确率

长期优化（V1.0+）

实现方案3: Few-shot学习

案例库管理
自动Few-shot示例选择
多用户经验共享

🎯 期望效果

短期（实现方案2后）

指标	当前	目标	说明
初筛召回率	0%	70%+	使用宽松模式
精筛精确率	100%	95%+	使用严格模式
用户满意度	?	80%+	灵活选择

中期（实现方案1后）

指标	当前	目标	说明
整体准确率	40-60%	85%+	定制化Prompt
边界情况准确率	0-50%	80%+	明确规则
人工复核率	?	<15%	减少不确定

📝 关键启示

AI不是万能的
- AI可以执行明确的规则
- AI无法理解隐含的判断标准
- 需要人类明确规则
标准必须明确
- 隐含规则必须显式化
- 边界情况必须定义清楚
- 歧义是准确率低的根本原因
用户参与至关重要
- 用户最了解自己的需求
- 让用户定义边界情况
- AI + 人类 = 最佳方案

报告人: AI Assistant
审核人: [待用户确认]
日期: 2025-11-18
版本: v1.0 Final

附录

A. 测试数据详情

测试文献数: 5篇
应纳入: 2篇（案例1、案例2）
应排除: 3篇（案例3、案例4、案例5）
测试模型: 6个（DeepSeek-V3, Qwen-Max, GPT-4o, Claude-4.5）
测试Prompt: 2种（标准、宽松）

B. 完整测试日志

详见:

backend/scripts/test-stroke-screening.ts
backend/scripts/test-stroke-screening-international-models.ts
backend/scripts/test-stroke-screening-lenient.ts

C. Prompt版本

v1.0.0: 标准Prompt（当前使用）
v1.1.0-lenient: 宽松Prompt（新增）
v1.1.0-standard: 标准Prompt（优化）
v1.1.0-strict: 严格Prompt（新增）

14 KiB Raw Blame History Unescape Escape

ASL 两步测试完整报告

📊 测试结果总览

第1步：国内 vs 国际模型对比

第2步：三种筛选风格对比

🎯 核心发现

发现1: 不是模型能力问题 ✅

发现2: 不是Prompt宽松/严格问题 ⚠️

发现3: 根本原因 = AI与人类对边界情况的理解差异 🎯

边界情况1: 系统评价/Meta分析

边界情况2: 地域要求

边界情况3: 研究设计类型

💡 根本问题诊断

问题不在于：

问题在于：

🔍 详细案例分析

案例1: 替格瑞洛 vs 氯吡格雷（北非人群RCT）

案例2: 双抗 vs 单抗 Meta分析

案例3: 远程缺血预处理 + 溶栓

案例4: 隐源性卒中抗栓治疗 Meta分析

案例5: 替奈普酶 vs 阿替普酶 Meta分析

📈 数据统计

准确率分解

错误类型分析

🎯 最终结论

结论1: 模型能力充分 ✅

结论2: Prompt优化有限 ⚠️

结论3: 根本问题 = 规则歧义 🎯

💡 解决方案

方案1: 用户自定义边界情况 ⭐ 推荐

方案2: 三种筛选风格 + 用户选择 ⭐ 已实现

方案3: Few-shot学习（中期）

📅 实施建议

立即行动（本周）⭐

中期行动（Week 2-3）

长期优化（V1.0+）

🎯 期望效果

短期（实现方案2后）

中期（实现方案1后）

📝 关键启示

附录

A. 测试数据详情

B. 完整测试日志

C. Prompt版本

14 KiB

Raw Blame History