方案核查与变更管理
定位设计、结局与时间定义的不一致，提出候选修订，列出对 CRF、字典和分析计划的影响。
候选稿 · 修订对照 · 待确认清单OUR SERVICES
将研究规范，落实为工作能力。
以四大服务方向衔接研究设计、数据治理、分析表达与团队能力建设，探索 AI 驾驭工程在项目管理与数据治理中的应用。
RESEARCH DESIGN & OPERATIONS
临床研究设计与项目管理
从临床问题出发，衔接研究设计、实施计划与过程管理，将方案要求落实为职责、节点和可复核的工作记录。
适用需求院内课题、研究者发起的研究、专病队列及多中心协作项目。
可沟通的工作内容
- 研究问题、设计与主要结局梳理，分析计划衔接
- 方案、CRF 与随访安排的一致性检查
- 多中心职责、进度口径、变更影响与资料交接
- 探索 AI 辅助方案核查，输出候选修订与待确认事项
交付与范围
研究设计建议、流程与职责清单、版本对照和问题台账。AI 候选内容由研究者与方法学人员复核；立项、科学性与伦理审查及机构管理责任由相应主体履行。
DATA GOVERNANCE & RESEARCH TOOLS
研究数据治理与工具开发
把研究方案转化为一致的数据结构和核查规则，连接采集、整理、质疑处理与交接，并按需开发独立软件和自动化工具。
适用需求需要统一数据口径、改善数据质量，或建设独立研究工具的科室、课题组和机构。
可沟通的工作内容
- 采集表与数据字典，访视事件和重复记录结构
- 缺失、逻辑冲突与版本差异核查，质疑与处置记录
- 独立协作工具、质量核查程序、许可允许的插件与接口
- 探索 AI 任务编排，限定读写权限并保留运行轨迹
交付与范围
数据字典、规则库、约定的独立代码、测试与版本说明。按授权处理数据，原始记录与派生结果分开；涉及 REDCap 时仅提供独立咨询与获准导出数据处理，不访问其受限后端或源码。
STATISTICAL ANALYSIS & EVIDENCE
统计分析与证据表达
围绕明确的研究问题与分析计划，开展数据整理、统计分析和可视化，将代码、图表与解释关联，为学术交流与创新验证准备可复核资料。
适用需求需要分析获准数据、表达研究结果，或为后续验证与合作沟通整理证据的团队。
可沟通的工作内容
- 数据清理、统计分析与敏感性分析
- 学术图表、交互看板与可执行研究报告
- 分析代码、运行环境与独立复核记录
- 临床创新需求梳理与成果转化沟通资料
交付与范围
分析代码、报告、图表和复核说明，列明方法假设与证据局限。记录数量、样本口径与结果含义分别说明；成果转化支持以证据整理和技术资料为主，不承诺发表、审批或商业转化结果。
RESEARCH TRAINING & AI EXPLORATION
研究培训与 AI 应用探索
以研究任务组织分层培训，并探索 AI 驾驭工程在临床研究项目管理与数据治理中的应用，将规则、工具和人工复核形成可交接的工作方法。
适用需求希望提升研究能力的医护人员，以及拟探索 AI 辅助研究流程的科室、研究团队和管理部门。
可沟通的工作内容
- 研究规范、数据管理、R 分析与可重复报告培训
- Git 版本管理、运行环境与团队交接实践
- AI 任务说明、上下文准备、工具权限与结果复核
- 围绕一个具体任务开展原型验证与人工并行试点评价
交付与范围
教学材料、合成数据练习与反馈；探索项目按范围交付任务规范、原型、测试记录和试点评价。试点范围、接入条件与验收指标在实施前约定，效果以项目验证为准。REDCap 教学仅限公开资料导读。
跨方向或定制需求可组合以上四类服务。初次咨询时选择最相关方向，并补充具体问题与期望交付。
AI HARNESS · PILOT EXPLORATION
AI 驾驭工程应用探索
将研究规则转化为任务，
以专业复核连接执行与交付。
AI 驾驭工程（AI Harness）围绕研究任务组织模型、工具与执行记录。我们关注如何把方案、数据字典和检查规则转化为可测试的工作流程，让候选结果有依据、关键决定有负责人。
数据结构与质量核查
检查字段、事件与重复记录结构，用确定性程序核查缺失和逻辑冲突，保留质疑及处置依据。
数据规则 · 测试样例 · 质疑单运行追溯与团队交接
关联输入版本、工具结果与责任人；关键依据不足或超出授权时暂停，交由人员确认后继续。
运行记录 · 未决问题 · 交接说明从明确任务到试点评价
从一个明确任务的小范围试点起步：确认规则与授权，使用合成或获准数据验证，再与人工流程并行比较。评价同时关注漏检、误报、复核负担、全流程用时以及失败恢复情况。
目前重点为流程设计、原型验证和试点评价，具体接入与应用效果需按项目验证。研究者保留临床事实核实、方法选择、变更批准与最终签发责任；AI 不替代诊疗判断，也不补造原始研究记录。
沟通 AI 研究流程探索需求 →REVIEWABLE DELIVERABLES
成果可用，过程也有据可查。
按项目范围约定交付与验收，保留团队理解、复核和延续工作的依据。
研究有计划
明确研究问题、指标定义和分析安排；记录预先约定与后续变更。
分析计划、数据字典、变更说明过程有记录
记录数据处理、代码版本与运行条件；使用 AI 时标明用途、人工核查和责任节点。
处理脚本、版本与环境说明、AI 使用记录结果可复核
将方法说明、计算过程与图表关联，按约定由其他人员重新运行并检查一致性。
可执行报告、复核记录、差异与局限说明团队能接续
为项目交接准备清晰目录、操作说明和实践培训，让后续人员有据可循。
成果目录、运行指南、培训与交接资料研究资料按授权范围管理；可复用的方法与代码，不意味着患者数据可以公开。AI 辅助过程保留使用记录，并由人员核查关键结果。
HOW WE WORK把规范与复核，
把规范与复核，
放进研究的每一步。
从问题、计划到数据与分析，将方法说明、执行记录和结果连接起来。可以支持一个关键环节，也可以按研究阶段持续协作。
明确问题与计划
厘清临床问题、研究目标与实施条件，梳理分析计划及适用的预注册安排。
统一流程与数据
约定数据字典、采集规则和协作职责，建立版本记录与质量核查要求。
分析与独立复核
保留代码与环境说明，连接分析和报告；按约定重运行核查，记录差异及处理。
交付与能力延续
交付成果、过程资料和使用说明，配套培训与交接，为后续验证和使用留好依据。
告诉我们，项目走到了哪一步。
从一个需要解决的问题开始，梳理下一步可以推进的工作。