极客护理：AI 辅助临床统计分析工作流
Jan 9, 2026·
·
2 min read
Yn Lo
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抛弃繁琐的 SPSS 与 R 语言，拥抱通用高效的 AI 分析工作流。
让非统计学专业背景的护理人员也能拥有顶级的数据分析能力，打破技术壁垒。
⚡ 为什么选择这种方式？
专为临床科研设计，解决 95% 以上的统计问题。
- ⚡ 极速高效: 无需编写复杂的代码，AI 自动生成分析逻辑，从拿到数据到出结果只需几分钟。
- 🌐 通用性强: 不依赖特定的统计软件环境，一套逻辑解决各种常见的临床数据对比问题。
- ⚖️ 技术平权: 只需会描述需求，无需深厚的编程功底，Antigravity 也可以是你的数据分析师。
🛠️ 准备工作
工欲善其事，必先利其器。
工具
- 编辑器: VS Code + IDE 插件 or Antigravity
- 核心环境: Python
- AI 助手 (IDE 插件):
- Roo Code
- Claude Code
技术储备
- 必备: 善学的悟性与好奇心。比代码本身更重要的是你提问和探索的逻辑。
- 可选: 编程知识、统计学基础。有基础更好，没有也没关系，AI 会填补这部分空白。
🚀 核心工作流 (The 9-Step Workflow)
这是我总结的一套人机协作的最佳实践，按照这个步骤，你可以解决绝大多数数据分析问题。
graph TD
A["👨⚕️ 用户: 描述数据结构"] --> B["提供需求"]
B --> C{"🤖 AI: 提供分析建议"}
C -->|用户审核不通过| B
C -->|用户审核通过| D["AI 撰写 Python 代码"]
D --> E["辅助部署运行环境"]
E --> F["运行代码 & 告知 AI 结果"]
F --> G{"结果是否报错/需修正?"}
G -->|是| H["AI 修正代码"]
H --> F
G -->|否| I["补充额外需求 (图表)"]
I --> J["撰写统计报告"]
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style D fill:#dcfce7,stroke:#10b981
style J fill:#f3e8ff,stroke:#a855f7
详细步骤拆解
- 数据认知: 告诉 AI 你的数据长什么样（列名、数据类型、缺失情况）。
- 需求明确: 告诉 AI 你想做什么（“比较两组患者的术后疼痛评分是否有差异”）。
- 方案共识: 让 AI 提供统计学建议（“建议使用独立样本 t 检验…"），并由你确认。
- 代码生成: 用户同意后，让 AI 撰写完整的 Python 分析脚本。
- 环境铺设: 辅助 AI 安装所需的库 (
pandas,scipy,matplotlib等)。 - 执行反馈: 运行代码，将报错信息或初步结果直接复制给 AI。
- 迭代修正: 根据反馈结果，AI 自动修正代码中的 Bugs。
- 可视化增强: 补充额外需求，如绘制“小提琴图”、“热力图”等高阶图表。
- 报告生成: 最后，让 AI 根据最终结果撰写一份标准的统计学报告。
📈 实战案例复盘
Note
今天演示的资料是一个从未细看过的 Excel 文件。这是朋友委托帮忙分析的数据，他自己尝试分析后认为“两组没有差异”。
由于近期事务繁忙，我抽空利用上述的 9 步法快速完成了分析。结果发现，通过更精细的分组和可视化，两组在特定时间点存在显著差异。
视频演示
生成的代码示例
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 1. 加载数据
df = pd.read_excel("clinical_data.xlsx")
# 2. 自动化正态性检验
def check_normality(data):
stat, p = stats.shapiro(data)
return p > 0.05
# 3. 智能选择统计方法
if check_normality(group_A) and check_normality(group_B):
print("使用 t 检验")
stat, p = stats.ttest_ind(group_A, group_B)
else:
print("使用 Mann-Whitney U 检验")
stat, p = stats.mannwhitneyu(group_A, group_B)
# 4. 可视化
sns.violinplot(x="Group", y="PainScore", data=df)
plt.title("Pain Score Distribution by Group")
plt.show()
結语
Geek Nursing 不仅仅是会写代码，而是学会用工程师的思维去解构临床难题。希望这套工作流能成为你科研路上的瑞士军刀。
Yielding New Life Optimized.
