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眼科临床研究 · 临床证据可核验性

让临床主张回到它所依赖的记录。

我研究眼科影像采集与临床证据中的记录缺口：哪些关键信息没有被留下，现有公开材料究竟能支撑多强的结论，以及如何把核验变成可重复执行的研究流程。

研究对象
真实世界眼科影像与公开证据
工作路径
审计 · 复现 · 标准化
当前版本
匿名试运行

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  1. 01回到原始来源每一个关键数字都应能被定位和复核。
  2. 02先锁定，再分析判断阈值和失败条件早于结果出现。
  3. 03优先检验自己证据推翻观点时，照实改写并保留轨迹。

01 / Selected work

可核验的公开作品

Completed · Live · v1.0.0

Browser-based research demonstrator · MIT

儿童近视与干眼共病问卷风险分层计算器

将锁定的两阶段 Logistic 路径转化为 15 项问卷的浏览器演示。所有计算都在本地完成，无后端、无外部依赖，也不写入浏览器存储。

  • 问题把模型规则从论文描述转为可检查的交互流程。
  • 实现15 项问卷 · 两阶段路径 · 参数与阈值固定 · 纯前端。
  • 一致性201 例机构留出记录重算，网页与锁定输出的风险分层 0 例不一致。

证据边界 这项核验只证明网页忠实复现锁定模型，不代表已经完成外部或前瞻性验证，也不作为诊断工具。

运行交互演示 检查源码

02 / Research

研究兴趣

围绕一条主线展开：从信息如何产生，到证据能够支持什么。

  1. 01

    眼科影像采集质量与失败记录

    Capture quality & reject/repeat analysis

    那些没有进入数据集的采集失败，会如何改变我们对真实筛查质量的判断？

    失败事件审计 · 重拍原因编码 · 后续处置追踪

  2. 02

    临床证据的可核验性与可复现性

    Verifiability & reproducibility

    外部研究者仅凭公开记录，能把一项临床结论复核到哪一步？

    注册信息恢复 · 数值溯源 · 预设判定阈值

  3. 03

    公开眼科数据集的参考标准

    Reference-standard reliability

    当标注、分析单位与患者划分不清时，数据集的性能结论还能信到什么程度？

    标注一致性 · 泄漏审计 · 患者级复核

  4. 04

    医学影像互操作与记录规范

    Imaging interoperability

    现有影像标准如何完整表达一次失败、重拍与处置事件？

    DICOM 字段审计 · IHE 工作流 · 最小记录集

03 / PhD research agenda

博士阶段想继续推进的问题

从一次影像采集为什么失败，到一项临床主张为什么可信：把零散的记录缺口连成一条可测量、可复核、可改进的证据链。

  1. Measure

    测量“没有进入数据”的失败

    建立采集失败、重拍原因与后续处置的最小记录集，估计被常规数据流程忽略的质量损失。

  2. Trace

    连接主张与原始记录

    为数据、分析和稿件数字建立可追溯关系，让外部研究者能判断结论在哪一步获得支持、在哪一步失去证据。

  3. Translate

    把审计结果变成可执行规范

    将发现的记录缺口转化为字段、原因编码和一致性声明，使方法改进能够进入真实临床与研究流程。

04 / Methods

方法与能力

  • 可复现实现与版本固定将参数、阈值与模型路径固定到可运行版本；保持页面自包含，并用锁定输出检查实现一致性。已有公开作品
  • 证据核验与来源追踪回到原始来源核对关键数字，保存可重跑的检索式、执行日期与判断依据。正在深化
  • 临床审计与研究设计重视分析单位、判定主体、可行性门与事前阈值；关注图像、眼、患者和筛查次之间不可互换的层级。正在深化
  • 统计与数据分析使用 Python 做数据整理、区间估计、回归与一致性分析，把方法选择与具体研究设计对应起来。正在深化
  • 医学影像标准与记录规范关注 DICOM / IHE 对采集失败与重拍事件的表达能力，以及基层场景可以落地的最小记录方案。正在深化

05 / Background

教育与经历

  1. 个人经历暂不公开

    本页仅用于测试域名与页面展示。

  2. 研究资料将在正式版补充

    公开前将由本人复核。

本页为匿名试运行版本，个人经历暂不公开。

06 / Contact

如果你也在追问
“证据够不够”，欢迎来信。

欢迎就眼科影像质量、临床证据核验、公开数据集审计与可复现研究流程交流。这个版本不公开邮箱，代码与公开产出在 GitHub。

github.com/Cosine753