课题背景
医学研究进入论文撰写阶段前，往往要先处理大量基础工作：核对不同来源的资料，统一统计口径，整理图表所需数据，并把技术路线转化为可以清楚说明的方法材料。任何一个环节缺少一致的数据基础，都会影响后续分析、制图和文字表述。
本项目服务于某三甲医院医生承担的研究课题，研究材料涉及药品基础资料、参考文献、风险评估规则、知识图谱以及大语言模型方法。相关内容原本分布在不同表格、脚本、专论资料和临时文档中，需要先完成归并，才能支持后续研究表达。
这项合作不包含管理后台开发。工作范围集中在论文和学术汇报所需的资料整理、统计与方法表达，交付物包括可复核的数据、可继续修改的图表、处理流程图和知识图谱示例。
研究挑战
第一项挑战来自资料本身。药品名称、分类方式、风险等级和文献记录来自不同来源，格式与颗粒度并不统一；参考文献还需要去重。若直接分别统计，不同图表和论文段落可能采用不同口径，后续也难以追查数字来自哪一批材料。
第二项挑战是把数据变成论文可以使用的材料。原始目录和规则清单只能说明“有哪些数据”，不能直接回答分布、构成和处理过程等研究问题。统计图、流程图与知识图谱示例必须围绕同一研究逻辑组织，才能在正文、汇报和复核中相互对应。
第三项挑战是准确说明知识图谱、RAG 与大语言模型的作用。医学研究不能只罗列技术名词，需要交代资料来源、清洗步骤、关联方式和输出位置，同时明确哪些内容由程序生成、哪些环节仍须研究者判断，避免把技术辅助写成研究结论。
服务内容
整理研究数据
项目先对药品资料、参考文献、语料和风险评估规则进行结构化整理。现有成果包括 4,259 种药品目录、39,536 条去重参考文献、246,344 条语料数据，以及覆盖 3,126 种药品的 14,041 条风险评估规则。
整理时先确定药品名称、分类和风险等级的使用口径，再分别处理目录、文献、语料和规则。药品目录界定研究范围，去重文献用于核对引用来源，语料和规则数据用于后续统计、流程说明和关系示例。
制作统计图表
围绕论文写作与阶段汇报，项目完成 10 张统计图表，内容涉及分级分布、风险等级、语料分类和参考文献构成。制图时先确认指标口径和数据范围，再组织图题、图例与说明，使图表能够与正文中的研究问题对应。
项目同时完成 6 张方法流程图，分别说明系统总体架构、离线数据处理、在线风险评估和大模型方法路线；另制作 5 张知识图谱示例图，展示药品实体之间的关系、分类与风险对比思路。示例图只用于解释方法，研究结论仍由课题组确定。
说明研究方法
知识图谱部分主要梳理药品实体、分类、相互作用和风险等级等关系，并用示例图说明数据之间的关联。课题组可据此在论文中交代关系来源和建模思路，避免网络图缺少方法说明。
在大语言模型与 RAG 部分，项目围绕专业资料的结构化治理、检索调用和方法流程提供表达支持。相关材料说明数据如何进入处理链路、模型在哪些环节提供辅助，以及输出如何回到研究任务中，便于课题组继续核对和修订。
保留处理记录
除定稿图表外，项目还保留数据处理脚本、统计过程和输出目录结构。论文推进过程中如需补充药品、调整分组或替换图表，可以沿用既有处理步骤更新材料，减少临时手工修改造成的版本混乱和口径漂移。
输出目录按照数据、统计结果、流程图和关系示例等用途组织，使不同材料之间能够相互追溯。课题组在修改论文或准备汇报时，可以核对图表所使用的数据范围，并根据研究问题选择相应的结果材料继续完善。
交付成果
实际工作按资料整理、描述性统计、图表制作和方法说明依次推进。药品、文献、语料和规则使用同一批结构化数据，论文正文、统计图、流程图和知识图谱示例之间可以相互核对。
交付物既包括明确数量的数据目录、统计图表、方法流程图和知识图谱示例，也包括后续可继续使用的脚本与目录结构。它们可服务于论文写作、课题讨论和学术汇报，但项目本身不等同于一套独立的软件后台或标准化科研产品。
课题后续如需补充药品、调整分组或扩大研究范围，可以沿用已有脚本和目录更新图表。数据口径和处理步骤已有记录，修改时无需重新依靠零散表格逐项整理。
使用说明
本项目提供数据整理、制图和技术方法支持，不参与替代课题组作出研究设计、统计推断或医学结论。图表、知识图谱示例及 AI 相关材料均需由研究负责人结合课题方案、统计方法和专业文献进行审核后使用。
知识图谱、RAG 与大语言模型在本项目中属于研究辅助方法，不构成临床诊断、治疗建议或用药依据。涉及药品风险、患者情况和专业结论的内容，应以现行权威资料及具备相应资质的医生、药师和研究人员的判断为准。
案例页面已做匿名化处理，不展示医院名称、医生姓名、论文草稿及其他敏感研究信息。不同课题的数据结构、分析方法和论文要求并不相同，实际服务范围与成果形式需依据具体研究方案另行确定。
