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检索示例

1. 语义检索（curl）

# POST /open/v1/search — 语义检索
curl -X POST "https://www.evihub.top/open/v1/search" \
  -H "Authorization: Bearer evb-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "二甲双胍治疗2型糖尿病对血糖的作用", "limit": 5}'

2. PICO 结构化检索（Python）

import requests

API_KEY = "evb-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

resp = requests.post(
    "https://www.evihub.top/open/v1/search/pico",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "population": "2型糖尿病患者",
        "intervention": "二甲双胍",
        "comparison": "安慰剂",
        "outcome": "糖化血红蛋白",
        "limit": 5,      # 上限 5，四要素至少填一项
    },
)
print(resp.status_code)
print(resp.json())

3. 响应结构

{
  "results": [
    {
      "evidence_id": "EV_4cd4eaa61313",
      "evidence_type": "G",
      "clinical_question": "对于新诊断或早期2型糖尿病患者，二甲双胍是否应作为初始药物治疗的首选？",
      "conclusion": "二甲双胍是2型糖尿病初始药物治疗的首选，因其降糖效果确切、不增加体重、低血糖风险低且费用低廉。",
      "population": "新诊断或早期2型糖尿病患者",
      "intervention": "二甲双胍单药治疗",
      "comparison": "其他降糖药物（磺脲类、胰岛素等）",
      "outcome": "血糖控制（A1C水平）、微血管并发症、心血管并发症",
      "effect_measure": "",
      "effect_value": null,
      "effect_ci": "",
      "p_value": "",
      "sample_size": null,
      "follow_up": "",
      "adverse_events": "胃肠道反应（腹泻、恶心）、乳酸酸中毒（罕见）",
      "literature_id": "LIT_f1c6a910184b",
      "journal": "Diabetes care",
      "year": 2009
    }
  ],
  "total": 6,            // 本轮判定为相关的证据总数（不含兜底）
  "fallback_count": 0   // 相关结果不足时系统兜底补足的条数
}

说明：返回结果固定为 18 个字段（完整清单见下方「返回字段说明」），涵盖临床问题、PICO、效应值、样本与安全性信息。literature_id 为平台内部随机编号，不含可反查原文的信息；journal 与 year 仅用于判断来源可信度。

证据存在性验证（幻觉核查）

面向 LLM/Agent 场景：核验「某干预措施是否有证据支持」。确定性规则判定（不走 LLM），低延迟、可高并发。

请求（curl）

curl -X POST "https://www.evihub.top/open/v1/verify" \
  -H "Authorization: Bearer evb-xxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"intervention": "二甲双胍", "include_tcm": false}'

响应结构

{
  "evidence_status": "found",   // found（库内有证据）| none（库内无证据）| insufficient（无法判定）
  "reason": "term_matched",          // 判定依据（见下方说明）
  "matched_term": "二甲双胍",        // 命中的词典规范实体名（未命中则为 null）
  "match_type": "exact",             // exact | phrase | related | none
  "evidence_count": 109,
  "scope_note": "本结论基于本证据库当前收录内容。",  // none/insufficient 时说明证据库覆盖局限
  "top_layer": {                            // 最高证据层方向（如实报构成，不取多数）
    "layer_num": 1,
    "layer": "综合证据(指南/共识/系统评价Meta)",
    "directions": {"support": 77, "against": 8, "mixed": 13, "neutral": 6, "unknown": 0},
    "verdict": "支持/推荐"             // 层内一致才给方向；矛盾则注明，不取多数
  },
  "evidence_matrix": {                       // 证据等级 × 方向 - 数量矩阵（供智能体自行研判）
    "1": {"label": "综合证据(指南/共识/SRM)", "support": 77, "against": 8, "mixed": 13, "neutral": 6, "unknown": 0},
    "2": {"label": "随机对照试验(RCT)", ...}
  },
  "direction_alert": "最高层证据方向与断言相反…（仅供提示）", // 请求带 direction 时可选出现；否则 null
  "evidences": [
    { "evidence_id", "evidence_type", "clinical_question", "conclusion",
      "population", "intervention", "comparison", "outcome",
      "effect_measure", "effect_value", "effect_ci", "p_value",
      "sample_size", "follow_up", "adverse_events",
      "literature_id", "journal", "year",
      "grade_quality", "is_tcm", "direction" }  // 21 字段（verify 系列）
  ],
  "related_evidences": [ ... ],
  "candidate_count": 60
}

判定能力（当前版本）

• 术语词典实体级匹配：4000+ 干预实体（药物/疗法/手术/器械，含同义词），查询自动抽取核心干预实体，命中即 exact 级判定，输出 matched_term
• 伪科学词根拦截：量子 / 负熵 / 太赫兹 / 石墨烯 / 能量贴等幻觉高发词根 → none（reason=fake_pattern）
• 证据分层报告（循证制，非裁判制）：53 万条证据已全量标注方向；系统只如实报告 ①有无证据 ②最高证据层方向构成（指南/共识/系统评价层优先）③等级×方向矩阵。可选请求参数 direction=support|against 时，附加 direction_alert 提示（最高层方向与断言相反时给出 advisory 提醒），最终判断由调用智能体结合矩阵与临床情境作出
• 修饰语自动清洗：剂量（500mg）、频次（每日两次）、给药途径（口服）等自动去除，保留核心干预词
• 评测指标：金标准 500 条评测集准确率 92.2%，幻觉拦截率 100%（假阳性 0 条），评测集固化为回归基线

批量验证（一次核验多个干预）

curl -X POST "https://www.evihub.top/open/v1/verify/batch" \
  -H "Authorization: Bearer evb-xxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"items": [
        {"intervention": "二甲双胍"},
        {"intervention": "阿司匹林 100mg 每日一次"}
      ], "include_tcm": false}'

{
  "results": [ { "evidence_status", "top_layer", "evidence_matrix", "evidences", ... }, ... ],
  "total": 2,
  "billed_count": 2,   // 确定结论数（计费条数）
  "free_count": 0      // insufficient 数（不计费）
}

主要参数说明

{
  "total_evidence": 541809,        // 证据总条数
  "total_literature": 243724,     // 已产生证据的文献数（见下方说明）
  "evidence_by_level": {"L1": 97538, "L2": 171714, ...},
  "evidence_by_type":  {"RCT": 164258, "SRM": 183949, "G": 69586, ...},
  "evidence_by_grade": {"high": 9047, "moderate": 90143, ...},
  "evidence_by_ocebm": {"1": 104860, "2": 140598, ...},
  "tcm_stats": {"tcm_only": 42029, "western_only": 499607, "integrative": 21183}
}

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注意事项

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