# 倫敦健康經濟顧問：AI 系統性文獻回顧與 JCA 提取 | Super Cat 香港

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Last modified: 2026-10-24

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# 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.pipeline SLR · JCA

- SLR · 篩選 逐項準則決定 + 引用理由

- SLR · 核對 每段引文與來源紀錄核對

- JCA · 27 個國家 國民指引 · HTA 決定 · EMA 產品資料

- JCA · 23 欄 每行可追溯至國家、文件、頁碼及引句

一條 Docker 流程 · 一條 Claude Code 工作階段流程 · 無須 API key

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

- 01 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。

- 02 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。

- 03 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。

- 04 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。

- 05 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。

- 06 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 Review JCA Health Economics Evidence Extraction Claude EU HTA Life Sciences UK

## 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。

相關服務: [研究團隊 AI 導入](https://www.super-cat.tech/ai-adoption)

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