# Introduction（引言）

AI 輔助的 Meta 分析管線（如本作者之 meta-pipe）能在文獻搜尋、資料萃取與統計合成上大幅減少人力。然而當管線由人工流程升級為高度自動化時，必須以系統性方式驗證其結果是否與既有人工 Meta 分析一致。本專案即為 meta-pipe 的驗證實驗倉庫，蒐集多項已發表 Meta 分析作為「真值」資料集，並以重現結果的差異作為品質指標。

# Methods（方法）

驗證流程以 Python 為主：選定一系列具備完整原始資料與可重現分析腳本的已發表 Meta 分析作為基準，將其原始文獻 ID、納入排除標準與主要終點輸入 meta-pipe，比對自動化管線輸出與已發表結果。比對指標包含：納入研究數一致性、主要效應量點估計差異、95%信賴區間重疊、以及異質性指標。

對於差異顯著的案例，以根因分析方式逐步檢視：是否在文獻檢索階段漏掉某些研究？是否在資料萃取階段發生值錯誤？是否統計方法選擇造成差異？此一精細化驗證使後續改進有具體方向。

# Results（結果）

驗證結果作為 meta-pipe 改版的依據：當特定類型的研究（如交叉設計、群集試驗）出現系統性偏差時，便可在主管線中加入專屬處理邏輯。此私有倉庫亦可作為投稿方法論論文時的審稿補充材料，提供高度透明的可重現性證據。

# Discussion（討論）

本專案展示了 AI 輔助科學工具的標準驗證實踐：不僅描述其能力，更要量化其與人工結果的差距。限制方面，「真值」依賴的已發表 Meta 分析本身也可能有缺失，需謹慎挑選；驗證資料集的代表性會影響結論的泛化能力。未來可擴充至跨疾病領域、跨研究設計的驗證集，並建立持續整合（CI）每次更新都自動跑驗證的流程。

# 連結

• GitHub：htlin222/meta-pipe-validation
• 主要語言：Python
• 最後更新：2026-04-23