人工智能辅助评估肿瘤学研究中的统计学报告合规性：基于SAMPL指南的100篇文献分析

本综述首次评估了Gemini Advanced 2.0 Flash在肿瘤学研究统计审查中的应用价值。研究显示AI与专家评估具有高度一致性（总体Kappa=0.77），尤其在统计软件标注和置信区间报告方面表现完美（Kappa=1），但在多重比较校正等需专业判断的环节仍需人工复核。这项研究为人工智能辅助统计审查（AI-assisted statistical review）提供了重要实证，对提升肿瘤学文献的统计学严谨性具有积极意义。

　　

重点发现

AI辅助与人工评估对SAMPL指南合规性的一致性分析

通过五张详表（表1至表5），我们展示了基于SAMPL指南对100篇肿瘤学相关研究论文的统计分析质量评估结果。其中对比了AI工具Gemini Advanced 2.0 Flash与本研究作者（兼任多家科学期刊统计编辑）的人工评估结果。这些表格包含了对十大关键统计报告要求的履行程度评估，每个条目均被分类为"未满足"、"部分满足"或"完全满足"。

讨论

本研究首次使用Gemini Advanced 2.0 Flash评估肿瘤学研究的统计报告质量，凸显了AI辅助工具在统计审查中的巨大潜力。随着肿瘤学研究成果的爆炸式增长与专业统计评审人才的持续短缺，确保严谨的评估流程正面临重大挑战。生物统计学（Biostatistics）在肿瘤学领域具有奠基性作用，它既保障研究发现的可靠性，又支撑着循证临床决策（evidence-based clinical decision-making）。由于癌症治疗策略往往直接依赖于临床试验数据的统计解读，因此统计方法的误用可能导致严重结论偏差，进而影响治疗实践。

局限性

本研究的一个重要局限在于：对SAMPL指南符合性的手动评估仅由单名评估者完成。这可能会引发关于主观性与可重复性的质疑——如果引入多名独立评审者，则能有效减少个人判断的影响，并提供更全面的视角。但需要说明的是，本次研究的评估者具有多年担任多家同行评审期刊统计编辑的丰富经验，这可能在一定程度上提高了评估的可靠性。

结论

本研究结果表明，使用Gemini Advanced 2.0 Flash进行的人工智能辅助评估在验证统计报告指南符合性方面与专家评估达到了高度一致。这说明AI有望成为肿瘤学研究统计审查过程中的有力辅助工具。然而，在特定指南（特别是需要上下文专业判断的条款）中观察到的差异，仍凸显了人类专家监督在确保肿瘤学研究成果统计严谨性方面不可替代的作用。