临床研究者对 AI agent 的态度，在海外主流社区里呈现出一种很“临床”的分裂：一边是对提效的渴望（文献太多、表格太多、报告太多），另一边是对合规、可追溯、可解释的本能警惕（PHI、GCP、审计、监管沟通）。这篇文章把讨论落到临床研究真正能用的地方：证据综合（evidence synthesis）+ 临床试验运营与数据质量 + 生物医学文献结构化分析，并给出你可以直接照做的分工与验收标准。
在“AI in clinical research”讨论中，高赞评论反复强调两点：
其一，对协议/专有信息/可能涉及隐私的数据要极其谨慎；其二，即便使用，也更倾向于做行政、表格公式、会议纪要等低风险任务；有人提到见过审计报告明显由 AI 生成且存在过时法规理解与漏洞，反而带来风险与返工。Source
但同一帖也出现了“能用派”的具体案例：在公司批准的环境里，用 AI 辅助资格判断、肿瘤疗效评估（如 RECIST 相关信息核对）、趋势识别（labs/vitals）、查漏未报 AEs等——关键词是“去标识化数据 + 人工复核 + 机构批准”。Source
DIA 的文章把临床研究中的 agentic AI 使用，拆成“低监管风险、可快速落地”的方向（如站点沟通、文档起草与一致性检查、启动流程编排、运营报表、患者提醒等），以及“监管敏感、需要提前对齐监管”的方向（如自动入排决策支持、AE 分诊、动态知情同意、合成对照臂等）。这对临床研究非常关键：不要从最危险的闭环决策开始。Source
一篇系统综述汇总了 2022-2025 的研究：纳入的临床任务里，agent 系统相对基础 LLM 在准确性上普遍有提升，尤其擅长离散、可审计的任务（如证据检索、计算、信息抽取），并指出多代理并非越多越好、需要“任务—架构匹配”，且大量研究仍依赖合成数据或单中心验证。Source
另一篇 healthcare agent 领域的 scoping review 也指出：技术原型很多，但临床试点、真实工作流集成、安全性与临床结局指标仍相对缺位。Source
对临床研究者而言，agent 不该被理解为“替你做医学判断的黑箱”，而应该是：
海外讨论里，一个被反复认可的方向是：让 agent 优先做“减少返工”的事情——站点沟通、文档一致性、流程编排、偏差预警、数据对账，这些场景“错了也能兜底”，并且能留下可审计记录。Source
你可以把 agent 的任务限定为三类低风险输出：
DIA 也把“试验文档起草与审查”归为低监管风险、可快速落地的方向之一。Source
在 r/clinicalresearch 的讨论里，最敏感的是把患者相关信息交给外部 AI 的担忧（PHI、机构政策、监管不确定性）。因此实践上更稳妥的做法是：
在 Hacker News 上，有团队把 agent 接入 EHR/EMR 做实时病历审计：发现缺签名、可疑时间戳等问题就提示人工核对与修正，强调从只读模式起步，核心收益是把错误拦在“提交/报销/申报”之前，并保留审计轨迹。Source
你可以把这个思想迁移到临床试验数据：让 agent 做“疑点提示”，把风险从“数据最终锁库前的大爆炸”转为“日常小修小补”。
为了避免“看似省时、实际返工”，建议你给 agent 的输出强制加上这 6 条验收字段：
综合海外社区与近期综述的共同指向：在临床研究里，agent 最稳的落点是 证据检索与结构化抽取、文档一致性与流程编排、数据质量与疑点提示；最不稳的落点是“黑箱替你做最终医学判断”。系统综述与 scoping review 也都在提醒：技术进展很快，但真实世界验证与治理必须跟上。Source Source
最后非常弱地补一句：如果你的工作长期卡在 PubMed 文献检索、医学 PDF 翻译、要点抽取与引用整理这条链路上，像 超能文献（https://suppr.wilddata.cn）这类偏“文献工作流”的工具，有时能在不改变你研究方法学的前提下，把一些重复劳动做得更顺一点——但同样建议把“证据可追溯”和“人工复核”作为默认前提。
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