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27 個歐盟國家 · 23 欄提取 · 每行可追溯

倫敦健康經濟顧問:AI 系統性文獻回顧與 JCA 提取

為倫敦一間健康經濟顧問公司建立兩條 Claude 流程:系統性文獻回顧(SLR)篩選,每項準則附引用理由;聯合臨床評估(JCA)臨床環境提取,覆蓋 27 個歐盟國家,輸出 23 欄、每行可追溯的表格。

research.pipelineSLR · JCA
  1. SLR · 篩選逐項準則決定 + 引用理由
  2. SLR · 核對每段引文與來源紀錄核對
  3. JCA · 27 個國家國民指引 · HTA 決定 · EMA 產品資料
  4. JCA · 23 欄每行可追溯至國家、文件、頁碼及引句
示意圖

問題

SLR 篩選及 JCA 證據提取工作量大、重複性高,而且必須可審計。審閱者要讀數千份摘要及全文,每項決定都要有理由;JCA 檔案則需要按國家提取人口及對照組證據,來源包括國民指引、HTA 決定及產品資料,並附原文引句及追溯紀錄。

方案

第一條是 SLR 篩選流程:每份研究連同回顧的納入準則送往 Claude,返回逐項準則決定及引用理由,直接寫入客戶原有的 Excel 欄位;支援批次、續跑及引用核對。第二條是 JCA 流程,在 Claude Code 工作階段內運行,無須 API key;按 27 個歐盟國家提取人口及對照組證據,來源包括國民指引、HTA 決定及 EMA 產品資料,輸出 23 欄表格,每行可追溯至國家、文件、頁碼及引句。

痛點: 數千份文獻需逐份篩選; 每項決定都要有引用理由; 27 個國家、三條證據來源. 成果: 27 個歐盟國家 · 23 欄提取 · 每行可追溯.

痛點

  • 數千份文獻需逐份篩選
  • 每項決定都要有引用理由
  • 27 個國家、三條證據來源

方案拆解

  1. 載入文獻庫. PDF、註冊庫匯出、EndNote 檔案及已儲存的搜尋頁,按內容而非檔名載入。

  2. 按準則篩選. 每份研究返回逐項準則決定及引用理由,寫入回顧原有的 Excel 欄位。

  3. 核對每段引文. 運行後檢查每項理由是否確實引用其來源紀錄。

  4. 批次、續跑、不重複付費. 整個文獻庫一次過運行,API 成本約減半;中途失敗可從檢查點續跑。

  5. 提取 JCA 證據. 覆蓋 27 個歐盟國家的人口及對照組證據,來源包括國民指引、HTA 決定及 EMA 產品資料。

  6. 驗證及移交. 輸出與已發佈的 JCA 報告比對;無法抓取的來源會進入真人上載隊列。

成果

27 個歐盟國家 · 23 欄提取 · 每行可追溯

Tech Stack

Systematic Literature ReviewJCAHealth EconomicsEvidence ExtractionClaudeEU HTALife SciencesUK

可靠之處

每項決定均可審計:逐項準則理由附引文,每行可追溯至國家、文件、頁碼及引句,並與已發佈的 JCA 報告比對。模型只負責閱讀與提取,不負責發明;無法抓取的來源交由真人處理。

團隊採用

現時使用者
負責 SLR 及 JCA 工作的健康經濟研究團隊。
移交內容
兩條流程、回顧用的 prompts、23 欄 JCA 工作簿、驗證運行紀錄,以及真人上載隊列。
改變了甚麼
由人手篩選及逐國提取,轉為逐項準則決定附引用理由,以及可追溯的 JCA 表格。

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