MedCortex：告别逐个试变量，一个 Agent 团队如何把下一个课题筛出来？
一篇 SCI 交出去，课题组接着就会问同一句话：下一个课题做什么？
难的其实不是数据。数据就在硬盘里躺着------年龄、性别、种族、婚姻、城乡收入、分期、淋巴结、治疗方式、标志物......变量一个都不少，可谁都没系统看过一遍。难的是挑出真正有信号的那几个。逐个变量试，就是一场看不到尽头的拉锯：翻文献找灵感，挑几个变量先跑一版，不对再换方向，每换一次前面那点功夫就白费。
MedCortex 给的解法是换个做法：不一个一个试，而是一支 Agent 团队按变量族群分工，把同一份数据并行筛一遍。
▲ 协作团队面板：survival-screen 团队 5 名成员，demo 正在工作、其余等待任务；右侧通讯区里 treatment 已把单因素 Cox 筛查结果写成 CSV 汇报回来
看右上角那片通讯区：treatment 这一路已经交卷，汇报里写着 n=54,618、剔除 39 例 surv_mo 缺失，结论按 CSS 与 OS 各给一份。队长 team-lead 居中，底下挂着 demo、tumor、nodes、treatment、markers 五名成员。
整套逻辑先摆在这儿，后面一段段对着看：
▲ 结局先定义 → 变量按族群拆给五名成员并行单因素筛查 → 汇总成 S1--S14 的分析流程 → 落到下一个能写的课题
💡 **一句话记住：**MedCortex 不是替你猜选题，而是让一支并行 Agent 团队把「哪个变量真的有信号」这件事跑出来，并且留下能逐条查的记录。
一、五个成员各领一个变量族群，而不是五个人抢同一件事
打开「团队」页签里的协作团队面板，团队名叫 survival-screen，旁边标着实验特性，成员 5。
▲ 研究对话里写明的分工：demo 人口学、tumor 肿瘤、nodes 淋巴结、treatment 治疗、markers 标志物；上方先定义了 status 的四种结局状态
分工写得很直白------demo 管人口学（age、sex、race、marital、income、rural_urban、year），tumor 管肿瘤（grade、stage、tstage、hist_broad、hist_code、tumor_size），nodes 管淋巴结（ln_exam、ln_pos、ln_neg、ln_scope），treatment 管治疗（surgery_any、surgery、chemo、radiation、ttt_days），markers 管标志物专项。原文交代得很清楚：按变量族群分候选变量，每个队友交回一份 results CSV。
分工之前还有一步：结局先定死。截图里把 status 的四种状态写得一清二楚------0 是存活，1 是肿瘤死亡（CSS 事件），2 是其他死亡，3 是死因未知；CSS 取 event = (status==1)、time = surv_mo，其余按删失处理；OS 取 event = (status %in% c(1,2,3))。这一层不锁，后面所有 HR 都没法互相比较。哨兵值与报告口径也一并交代：node counts ≥ 90 视为缺失，事件数不足 50 的类别按需要合并，报告 HR + 95%CI + P + events/N。
⚠️ **这一步不能跳：**结局口径不一致，两组 HR 就没法放在同一张表里比；变量分族并行，也是为了不让一个成员卡住全队。
二、团队建好就一次派出，五个族群同时开跑
▲ 团队阶段显示「组建团队」，下方是共享任务列表的图例；右侧对话写着「团队已建立。现在一次性派出 5 名成员并行跑各自的变量族群分析」
动作很直接：先用 TeamCreate 建团队和任务列表，再用 Agent 工具按 team_name 和 name 派出子代理，任务用 TaskUpdate 派下去。它自己写下的计划是「I'll make them parallel (one message, 5 Agent tool calls)」，回复里也点明------团队已建立，现在一次性派出 5 名成员并行跑各自的变量族群分析。调用参数写在画面里：description 三到五个词、subagent_type="general-purpose"、team_name="survival-screen"，各自独立上下文。
它真在跑的那行 R 代码，画面里能完整读到的这一句是（代码块右侧被界面截断，只抄完整可见的部分）：
base <- base[!is.na(base$surv_mo), ]共享任务列表的图例也值得看一眼：依赖未满足、依赖已满足（流向下游）、成员正在执行该任务、刚解锁、飞行中的消息与认领。任务之间的先后依赖，界面上直接标出来。
三、点开任意一名成员，它到底在干什么看得见
并行怕的就是黑箱------跑起来了，但你不知道它在磨什么。MedCortex 把每个成员的执行过程单独摊开给你看。
▲ 点开 demo 成员：general-purpose 独立上下文，执行面板写着每 2 秒更新一次执行记录，Bash 工具调用逐条标出完成状态
这是 demo 那一路的执行详情。成员类型写着 general-purpose、独立上下文；状态区显示"工作中""已完成 0""收发 0"；顶部提示"实时连接已建立 · 处理中"。执行面板写着"每 2 秒更新执行记录"，下面的工具调用一条条列出来，Bash 调用标着"完成"。它自己写下的排查过程也留在里面：数值型变量没问题，段错误很可能来自对字符型变量调用 table()，所以要逐个检查字符变量------这类判断不用猜，点开就在那儿。
💡 **教学划重点：**并行不等于失控。每一路成员上下文独立、工具调用留痕，真出问题能定位到具体是哪一族变量。
四、筛查完不是到头了，而是接上一份能跑的分析流程
变量筛出来了，接下来才是重头：怎么把它变成一个能写的课题。MedCortex 里这一步有专门的分析流程面板。
▲ 分析流程设计面板：五段分组的 S1--S14，从队列构建、变量处理、主分析一路排到稳健性检验，每个节点都标了对应产出的 Table 或 Figure
这张流程图分五段，读起来像一份写给审稿人的分析计划：
| 分段 | 做了什么 | 产出 |
|---|---|---|
| ① 数据来源与队列构建 | SEER 17 注册库，横结肠腺癌 C18.4，2000--2022 年 54,657 例；S1 取 2010--2022 年 AJCC I--III 期、术式 30/40、腺癌、单原发；再排除无手术、生存 0 月、死因未知 | 主分析队列 n 标注为"以实跑为准" |
| ② 变量处理与描述 | S2 派生 CEA 升高 vs 正常（临界值与未记录单列）、术式 30 vs 40；协变量含年龄、性别、种族、婚姻、城乡收入、年份、分期、T-N、组织学分级；S3 查缺失率与 VIF | S4 基线特征表 → Table 1 |
| ③ 主分析 | S5 CIF 曲线 + Gray 检验；S6 Fine-Gray 交互模型；S7 cause-specific Cox 与 Cox 对照；S8 RERI / AP / SI 可加交互；S9 E-value 未测量混杂 | Figure 2、Table 2 主检验与对照、Figure 4A、Table 2/3 |
| ④ 衍生分析 | S10 术式 30/40 层内 CEA 的 sHR 与 E-value；S11 分期、PNI、TD、LNE、年龄各层 sHR 与 P for interaction；S12 交互与亚组森林图（三点 + 95%CI，参照线 1） | Table 3、Figure 3 |
| ⑤ 稳健性检验与产出 | S13 稳健性 8 条：CEA 三分类、术式 41/50、调整 LNE、调整化疗、2010--2019、多重插补、IPTW、风险尺度 RERI；S14 产出 | 正文 Table 1--4、Figure 1--4；补充 Table S1--S8、Figure S1 |
图里的 S 号能对着查，工具条上还能导出 SVG、TIFF、PNG。
五、跑完之后留痕：哪一步改过、哪一步没做，都写着
流程图画得好看不算本事，能被追问"这一步为什么这么定"才算。
▲ 执行追溯页：方案执行情况 14/14 步已完成，取值体检标出 1 项核验未通过，下方逐条记录中途调整的理由
执行追溯页有三处值得看。
一是执行状态 ：方案执行情况 14 / 14 步已完成，S1 到 S14 每一步对应的函数都列着，从 fread、mutate/case_when 到 crr、coxph、interactionR、evalues.HR、mice 与 weightit。
二是体检结论：页面上写着"1 项核验未通过"，"6 个失败步骤已重试成功（保留失败记录备查）"，取值体检作为提醒挂在上面，交付前点开就能看明细。
三是中途调整。这一段的分量在于，它把"没做什么"也写下来了。S13-a 多重插补标注为未执行，理由就在旁边：CEA 未记录占 38.7%，插补会人为缩小置信区间、损害结论准确性，于是按 2026-10-21 的决定不跑，并在 results/sensitivity_imputation.csv 与补充材料 README 中如实记录。S7 那条也写了比例风险假定不成立时怎么补，复核后 CEA HR 1.55（1.29--1.87）、术式 0.99、交互 0.96。
⚠️ 投稿前会被追问的那句："这个变量为什么没做多重插补？"------追溯页里已经有答案，而且是带着数据与理由的答案。
六、方向还得跟文献对：Scout 把检索与资料归档放在同一个工作台
数据里的信号解决了"哪个变量值得写"，方法能不能站住还得回文献里找证据。这部分 MedCortex 放在 Scout 上。
▲ 文献检索页内嵌 PubMed：检索式 ("global burden of disease"tiab OR GBDtiab) 命中 256 results，并按 2026/09/21--2026/10/21 过滤；页面角标写着 Scout · 阅读页面
检索式直接写进 PubMed 搜索框，左侧还能按发表年份、日期区间、文本可得性筛。结果页顶部标着 256 results，条目带 PMID（42901467、42900799、42900011），按 Most recent 排序。右上角那个"Scout · 阅读页面"的角标，说明这页就是工作台里的 Scout 打开的。
这一段演示的是 GBD 主题的检索，跟前面横结肠癌那份数据是两个案例，说的是检索这件事本身怎么做------不用跳去浏览器再抄回来。
▲ 知识库页签说明写着「知识Scout 上网查资料，整理后存进知识库」；示例页是 CRAN 上的 TTE 包页面，右侧资料对话直接给出推荐条目
知识库这一侧也写清了职责：知识Scout 上网查资料，整理后存进知识库。画面里打开的是 CRAN 上的 TTE 包页面------TTE: Design and Analysis Tools for Target Trial Emulation，版本 1.1.2，2026-08-28 发布，作者 Hisashi Noma，GPL-3 许可。右侧"资料对话"栏里同时列着推荐条目，抓到什么、推荐什么，都在同一屏。
把数据侧和文献侧放在一起看，整个逻辑就清楚了：
▲ 数据侧挖信号、文献侧找套路，两条路在同一个工作台里汇合到 S1--S14 的分析流程图
七、把整套动作复述一遍
回到开头那个问题------下一个课题做什么。MedCortex 给出的路径是这样的：
- 结局口径先锁死：status 四态怎么分，CSS 与 OS 各自怎么算；
- 变量按族群拆开，五名成员并行跑单因素 Cox 与 log-rank；
- 每一族交回一份结果 CSV，HR、95%CI、P、events/N 都在里面；
- 把变量写进 S1--S14 的分析流程，落到具体 Table 与 Figure；
- 跑完在执行追溯页核对，核验没过与按决定没做的步骤都有据可查；
- 方法层面用 Scout 回文献与资料里找对照与套路。
🚀 想在自己数据上试一遍这套筛查？
打开 MedCortex，在「团队」页签里组建一个变量族筛查团队，把结局编码和候选变量交给它，跑完先看通讯区里的汇报，再把结果接进分析流程面板。
视频里没有出现下载方式、试用与价格，这部分请以官网与产品说明为准。