生物统计
工作对象：与生命科学研究者一起设计研究并分析数据，解释生物或医学证据。
代表交付：交付研究设计与估计目标 → 交付可执行分析计划 →
采用条件：可分阶段委派设计候选和计算；SAPAI直接支持方案到计划的草稿，不证明AI能自主选对临床目标。
能力材料：研究目标/协议/SAP及估计目标对照
关键缺口：特定疾病终点的重要性、非劣界或设计参数不能凭空设定。
工作内容、要求与 AI 影响
生物统计 / 数据科学
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数据科学
工作对象：从数据中建立可检验的模型和解释，帮助回答业务或研究问题。
代表交付：分析问题与数据诊断 → 描述与机制探索 →
采用条件：可委派问题/数据生成机制诊断，先输出几种估计对象与可比定义的影响，再固定分析范围。
能力材料：目标、数据生成机制和可行分析范围；附用真实记录核对单位、时间、缺失/选择和业务决策，未识别部分与可补数据明确。
关键缺口：语义未定时不能静默选最方便的数据/指标。
主要工作与产物
主要工作与产物
生物统计
- 交付研究设计与估计目标：终点/估计目标和设计对照、样本量与操作特征
- 交付可执行分析计划：协议—SAP差异与来源、可执行模型/表图模板
- 交付可追踪研究分析集：原始—分析集转换/计数桥接、数据问题与来源清单
- 交付推断、表图与敏感性：效应/区间、诊断及表图、缺失/删失/偏离敏感性
- 交付限定权限的中期/安全性统计：中期边界/授权分析结果、安全性分母/暴露和限制
- 交付研究报告与偏离解释：终点/估计目标到结论对应、偏离/局限/敏感性与可复现材料
- 交付公共卫生调查/观察研究分析包：总体/抽样或观察设计、时间零点/估计目标与参数情景、可追溯样本/分析集、权重/排除/测量与缺失记录、患病率/风险或约定效应的区间、诊断/敏感性和可复算报告
- 交付实验室/组学统计产物：处理/实验单位、生物重复与技术重复及批次设计、原始文件—样本/参考版本—计数/特征—分析产物追溯、归一化与差异对比表、效应/多重比较、不确定性/失败样本和可复算说明
数据科学
- 分析问题与数据诊断：目标、数据生成机制和可行分析范围
- 描述与机制探索：探索程序/SQL、数据核对及分布/关系/时间图表底层表、竞争解释、反证与选择/稳健性记录
- 预测模型交付：无泄漏划分、模型、误差切片和泛化评估
- 实验与因果分析：估计对象、识别假设和稳健性结论
- 决策支持交付：成本收益、适用限制和可行动建议
- 数据产品原型：可用分析或模型原型及维护边界
AI 当前怎样改变工作
AI 当前怎样改变工作
生物统计
- 交付研究设计与估计目标（外部报告结果、工具与方法依据、有条件的编辑推断）：可分阶段委派设计候选和计算；SAPAI直接支持方案到计划的草稿，不证明AI能自主选对临床目标。
- 交付可执行分析计划（外部报告结果、工具与方法依据）：可委派完整SAP候选；按估计目标一致、分析细节及可计算检查接收，不以描述项得分替代推理正确。
- 交付可追踪研究分析集（外部报告结果、有条件的编辑推断）：可整包委派转换、检查和诊断；生物原始数据长链是相关执行证据，临床分析集仍需逐规则接收。
- 交付推断、表图与敏感性（外部报告结果、有条件的编辑推断）：可委派完整候选分析与报告；关键数字以独立计算和分析集来源接收，模型收敛不等于设计适配。
- 交付限定权限的中期/安全性统计（工具与方法依据、有条件的编辑推断）：可分阶段委派授权范围内计算和控制；通用终期或生物分析不能直接证明中期决策可靠，停止/临床判断另接收。
- 交付研究报告与偏离解释（外部报告结果、有条件的编辑推断）：可委派整合与解释候选，但必须回指实际分析；不显著不写成等效或无风险。
- 交付公共卫生调查/观察研究分析包（有条件的编辑推断、外部报告结果）：可委派设计与执行候选；方法适用证据支持核前提，公共卫生现场/观察识别仍是明确迁移。抽样比例、选择/混杂和测量偏差须进接收，不能从临床SAP或生物产物分数推本研究可靠。
- 交付实验室/组学统计产物（有条件的编辑推断、外部报告结果）：可把给定方法的实验室计算分析整包委派，BixBench3是与该输入最贴近的直接执行证据；实验设计/方法选择仍是迁移，不由按方法复现成绩证明。
数据科学
- 分析问题与数据诊断（有条件的编辑推断）：可委派问题/数据生成机制诊断，先输出几种估计对象与可比定义的影响，再固定分析范围。
- 描述与机制探索（工具与方法依据、有条件的编辑推断）：可整包委派探索与备选机制诊断，固定后程序复算；组成问题另用A02，不把相关图或时间变化写成因果。
- 预测模型交付（外部报告结果、工具与方法依据、有条件的编辑推断）：可整包委派预测模型，按无泄漏实体/时间保留集、误差代价与简单基线接收，完整保留搜索预算。
- 实验与因果分析（工具与方法依据、有条件的编辑推断）：让Agent交设计诊断、效应/区间与稳健性；识别条件不足时交不可识别及补救，不强给因果数。
- 决策支持交付（工具与方法依据、有条件的编辑推断）：可把效果/预测误差与行动门槛、成本和替代方案联结成决策材料；区间和假设与建议一起交。
- 数据产品原型（工具与方法依据、有条件的编辑推断、外部报告结果）：可委派分析/模型原型和可用接口，按固定输入、结果/来源、实际服务与维护边界接收。
公开的进入与成长证据
公开的进入与成长证据
生物统计
- 研究目标/协议/SAP及估计目标对照
- 可追溯分析集、独立关键结果和缺失/删失敏感性
- 公共卫生分支展示抽样/选择/测量与权重或混杂敏感性；实验室分支展示生物单位/技术重复/批次、原始数据和归一化/对比产物追溯。
数据科学
- 目标、数据生成机制和可行分析范围；附用真实记录核对单位、时间、缺失/选择和业务决策，未识别部分与可补数据明确。
- 可重放统计、切片、解释及备选假设；附总量/组内/组成恒等式、重叠去重、参考权重与反直觉控制，解释与口径一致。
证据尚未覆盖什么
证据尚未覆盖什么
生物统计
- 交付研究设计与估计目标：特定疾病终点的重要性、非劣界或设计参数不能凭空设定。
- 交付可执行分析计划：预印本清单项评价非整计划通过/合规。
- 交付可追踪研究分析集：原随机组/访视/删失及来源数据标准需目标试验定义。
- 交付推断、表图与敏感性：临床统计正确与实际疗效/安全含义分开。
- 交付限定权限的中期/安全性统计：缺直接AI中期/安全性任务评估；需独立统计控制和目标方案。
- 交付研究报告与偏离解释：医学含义与正式提交由研究职责主体接收。
- 交付公共卫生调查/观察研究分析包：需实际抽样/采集与缺失信息；混杂、选择与测量假设不能仅靠表格识别，设计不足时只能给受限关联。
- 交付实验室/组学统计产物：任务执行不覆盖新研究问题/方法选择；不同测量平台、批次结构与实验单位须具体核对，不能把大量reads/细胞作独立生物重复。
数据科学
- 分析问题与数据诊断：语义未定时不能静默选最方便的数据/指标。
- 描述与机制探索：探索能提出假设但不能自动确认机制；采样变化、混杂与真实数据定义需业务证据。
- 预测模型交付：竞赛任务不能保证新业务/时间窗泛化。
- 实验与因果分析：计算准确不能弥补不存在的对照或未满足识别假设。
- 决策支持交付：真实成本、干预机制与风险取舍需业务依据，模型/实验得分不能直接推出收益。
- 数据产品原型：原型可用不等于数据产品长期运行或业务采用。
未来3–5年：基准情景
未来3–5年：基准情景
生物统计
- 方案草拟、分析集转换和统计执行可更多整包委派，估计目标/设计与真实证据决定采纳。
数据科学
- 探索、清洗和基线建模自动化增多，问题定义和外部有效性成为核心差异。
加速、受限与改判信号
加速、受限与改判信号
生物统计
- 加速：若未见方案与复杂缺失/生存设计中可独立复现并正确识别失效，委派范围扩大。
- 受限：若推理条款幻造、分析集失真或访问边界失守，缩到方案对照与限定计算。
- SAP中统计推理条款的独立可执行性
- 未见分析集/删失/偏离下的错误与恢复
- 盲态/中期边界与报告一致性
数据科学
- 加速：若代理能可靠提出分析方案并经独立数据检验，可并行处理更大问题集。
- 受限：若数据生成和业务反馈不可观察，快速生成模型仍难改善决策。
- 独立数据上的模型校准与误差
- 分析建议被实施后的实际效果
依据与适用范围
生物统计
临床、公共卫生和实验室研究各有语境；本页不提供医疗建议或试验合规结论。 本页按职责提供公开参照；地域、职级和准入以目标组织的现行要求另核。
研究设计包：估计目标、抽样/随机化与分析计划 →实验单位/生物重复、技术重复与批次控制属于设计候选，未声称SAP或Bix3已测自主实验室设计。 · 部分工作支持
统计复现交付：分析集、推断与敏感性同源可重算 →Bix3原始生物数据与规定产物直接适用；选生物分析主张而非将其只转译成临床相邻证据，原任务均值口径保留。 · 部分工作支持
数据科学
跨计算机、数学与分析共享一个实体；预测、实验和决策职责随组织变化。 本页按职责提供公开参照；地域、职级和准入以目标组织的现行要求另核。
指标报表：交付可重放的查询、图表与解释 →数据科学的“分析问题与数据诊断”使用指标报表：交付可重放的查询、图表与解释，输入/接收对象是目标、数据生成机制和可行分析范围；用真实记录核对单位、时间、缺失/选择和业务决策，未识别部分与可补数据明确。 · 部分工作支持
探索分析交付：分布、关系与时间变化的可重放诊断 →数据科学的描述与机制探索采用探索分析交付：分布、关系与时间变化的可重放诊断；以延迟尾部上升为非组成例，核单位/重复/采样/缺失，复算分位/关系/时间窗，挑战大请求/重试/真实变化等替代解释。 · 部分工作支持
组成变化诊断：拆清总体变化来自哪里 →数据科学的描述与机制探索采用组成变化诊断：拆清总体变化来自哪里；以延迟尾部上升为非组成例，核单位/重复/采样/缺失，复算分位/关系/时间窗，挑战大请求/重试/真实变化等替代解释。 · 部分工作支持
机器学习实验包：数据、训练与可解释的保留集表现 →数据科学的“决策支持交付”使用机器学习实验包：数据、训练与可解释的保留集表现，输入/接收对象是成本收益、适用限制和可行动建议；独立复算净影响/误差代价的情景边界，显示何种效应/成本条件会改变行动，不仅看p值。 · 部分工作支持
实验分析：估计效果，或说明为什么还不能判断 →数据科学的“决策支持交付”使用实验分析：估计效果，或说明为什么还不能判断，输入/接收对象是成本收益、适用限制和可行动建议；独立复算净影响/误差代价的情景边界，显示何种效应/成本条件会改变行动，不仅看p值。 · 部分工作支持
模型推理服务交付：效果、资源与回滚 →数据科学的“数据产品原型”使用模型推理服务交付：效果、资源与回滚，输入/接收对象是可用分析或模型原型及维护边界；同保留输入查预处理/权重/查询与输出，核对无答案、资源/回退和接手步骤。 · 部分工作支持
检索与工具Agent应用交付：任务结果和外部状态 →数据科学的“数据产品原型”使用检索与工具Agent应用交付：任务结果和外部状态，输入/接收对象是可用分析或模型原型及维护边界；同保留输入查预处理/权重/查询与输出，核对无答案、资源/回退和接手步骤。 · 部分工作支持
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