“多吃鹽”還是“少吃鹽”；“胖一點好”還是“瘦一點好”；某項鍛煉是否有效……生活中，我們常聽到關于飲食、運動和健康的各種“建議”。很多建議經過嚴謹的研究，發表于“頂刊”，但結論卻眾說紛紜，甚至相互矛盾，讓人無所適從。
近日，北京大學醫學部助理教授杜建團隊在《自然－通訊》發表論文，提出利用大語言模型（LLM）實現“證據三角測量”，從而高效、客觀地整合不同來源的研究結論，為處理醫學證據矛盾、進行科學決策開辟了新路徑。
AI制圖。
研究方法不同帶來結論差異
“很多嚴謹的科學研究卻出現相互矛盾的結論，是因為醫學研究類型多樣所致。”杜建告訴《中國科學報》，“健康研究有很多方法，如觀察性研究、隨機對照試驗、孟德爾隨機化等，這些方法在設計原理、適用場景和論證強度上各有特點，這往往造成研究結論存在差異。”
不同的研究方法各有優勢，但也有著潛在偏差。比如觀察性研究以觀察人群的生活習慣和健康結果為主；隨機對照試驗會嚴格控制變量進行實驗；而孟德爾隨機化研究注重利用基因差異推斷因果關系等。
“如果不同研究設計得出的結論一致，那么這種結論的可信度就更高。”杜建解釋說，“這就是我們‘證據三角測量’（Evidence Triangulation Analysis，ETA）的基本思想。”
人工智能扮演“證據裁判”
證據三角測量的想法很好，但醫學健康文獻浩如煙海，依靠人工查找和總結文獻，不僅耗時耗力，而且容易受研究者主觀判斷影響。
“以往，整合這些證據依賴研究人員手工檢索和比對文獻，需要大量閱讀、篩選、記錄、比較不同類型的文獻，不僅費時、費力、效率低下，還容易受到研究者影響，缺乏可擴展的自動化方法。”該論文共同作者、北京大學醫學部博士生史軒宇說。
為此，研究團隊設計出一套基于人工智能的兩步流程。
首先，使用大語言模型自動從科學文獻中識別出“暴露因素”（如高鹽攝入）和“健康結局”（如血壓變化），并判斷它們之間的關系方向及其顯著性。隨后，系統對不同研究設計所得到的證據進行一致性量化分析，自動計算出“證據收斂方向”和“收斂性水平”，以此評估各類研究是否指向同一結論。
研究團隊以“鹽攝入與健康結局”這一經典爭議為例，從不同研究設計（觀察性研究、隨機對照試驗、孟德爾隨機化研究等）中提取相關數據，并計算了證據收斂水平(一系列數值或函數接近某個值或某個函數的過程)。結果顯示，多數證據指向“高鹽攝入會升高血壓”，且收斂性水平達到“強”這一等級；在鹽攝入與心血管疾病及死亡風險的關系上，結果傾向于增加風險，但收斂性相對較弱。
“這說明在‘鹽與血壓的關系’上，觀察性研究、隨機對照試驗和孟德爾隨機化結果高度一致，均支持‘高鹽升高血壓’。但在鹽與心血管疾病或死亡風險的關系上，不同研究類型的結論一致性較低，目前仍存爭議，需更多研究，如更好地控制混雜，更好的研究設計等。”杜建說。
該方法能在幾分鐘內自動化處理成千上萬篇文獻，并實現證據圖譜的動態更新。這不僅突破了傳統Meta分析（比較和針對同一科學問題研究結果的統計學方法，常用于醫學、心理學、教育學領域）對同類研究的依賴，還能整合不同來源的研究證據，從“結論方向”收斂性隨時間動態變化的角度，增進人們對某問題的整體理解。
為解決健康領域“紛爭”提供新工具
“該研究的優勢不僅在于效率的提升，更在于其系統性和透明度。”該論文共同作者、北京大學醫學部博士后趙文靜說，它能幫助我們更清晰地識別，當觀察性研究與隨機對照試驗結論一致時，因果關系更為可靠；而當各類研究出現分歧，則提示某些研究可能存在偏差或混雜因素，這也為后續研究指明了方向。
該方法適用于多個現實場景，如輔助臨床指南制訂、支持公共衛生決策、提高科普宣傳的準確性，甚至幫助研究人員快速定位爭議焦點，優化研究設計。
“面對相互矛盾的健康信息時，我們不應盲從某項單一類型的研究，而應關注其背后是否有來自多重方法、多角度驗證的證據支持。隨著人工智能技術在證據整合中的深入應用，一個更加高效、穩健的科學證據分析體系正在形成。”杜建說，“這為解決健康領域長期存在的研究結論沖突，科學規劃新的研究，進而減少研究浪費等提供了新工具。”
“這項研究設計非常巧妙，通過證據三角來解決循證醫學面臨的實踐痛點，對循證醫學的理論發展有非常積極的意義。”海軍軍醫大學第三附屬醫院概念驗證（成果轉化）中心主任徐暢說。
相關論文信息：https://doi.org/10.1038/s41467-025-62783-x
本文鏈接：健康研究相互矛盾 AI出手“了斷紛爭”http://m.sq15.cn/show-11-25058-0.html
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