用 Claude Science 做文獻回顧 — 對本地電腦資料夾內的大量 pdf 論文
用 Claude Science 做文獻回顧 — 對本地電腦資料夾內的大量 pdf 論文
當我們收集了 100 多篇某個主題的論文的 pdf 檔案，放在自己電腦的同一個目錄下，要如何使用 Claude Science 來評讀文獻，找出矛盾，進而提出新的假設和實驗驗證的提議呢？
這個影片先用 20 篇 pdf 來示範，介紹了幾個用 AI 做文獻回顧的步驟和技巧。
Have Fun ^^
Q-EBM Search 網站的搜尋策略說明
intro_chinese.md Hsieh, Chi-Pan (MD/PhD) email: hsiehcp@protonmail.com Taipei, Taiwan, June 2026 Q-EBM Search 的搜尋策略 https://ebmsearch.goodmed100.com/ Evidence-Based Medicine Search from PubMed Q-EBM Search 網站使用三種依證據類型設計的搜尋字串，因為它們對應到臨床醫學中我們經常需要查找的三類證據： 隨機對照試驗，或 RCT 系統性回顧與統合分析 臨床實務指引與共識聲明 這個網站也提供可選用的期刊篩選器： 搜尋全部 核心臨床期刊 頂尖期刊 可以把這些想成通往文獻的三扇不同的門。如果你問的是某項介入是否有效，通常會想找 RCT。如果你想了解整體證據現況，會想找系統性回顧或統合分析。如果你需要知道目前臨床醫師實際被建議怎麼做，會想找臨床指引。 這樣的區分在查房、門診與期刊討論會中都很重要。同一位病人的問題，單一 RCT、統合分析與臨床指引可能都相關，但它們回答的問題略有不同。期刊篩選器則回答另一個工作流程上的問題：期刊來源應該要多廣泛，或要多精選？ 1. RCT 搜尋策略 為什麼從 RCT 開始？ 當臨床問題是關於治療效果時，RCT 通常是我們所能取得最乾淨的原始研究設計。隨機分派有助於平衡兩組之間已測量與未測量的差異，因此我們可以更有信心地認為結果與介入有關，而不是來自病人基線特徵的差異。 問題在於，PubMed 不會立刻標記每一篇 RCT。新發表的紀錄可能尚未由 NLM 索引人員指定正式的出版類型或 MeSH 詞彙，可能會漏掉較新的或尚未完整索引的研究。另外，有些臨床試驗在中途即因為副作用或效果未達預期，就中斷研究，未必有寫成 RCT 期刊論文發表。 這就是為什麼本站使用 Cochrane Highly Sensitive Search Strategy。它的設計目的是提高敏感度，以找出已索引的試驗、索引尚未完整的試驗，以及最近加入 PubMed 的紀錄，以減少搜尋過程的偏差 (bias)，盡量把正反面結果的報告都完整收集，以利於進一步的系統性回顧。 搜尋字串： (rando...
