论文
证据越多未必越好：生物医学因果检索中的发表偏倚漂移与原则性停止
When More Evidence Hurts: Publication-Bias Drift and Principled Stopping for Biomedical Causal Search
摘要
自动化生物医学证据合成依赖检索已发表研究，但生物医学文献系统性地偏向阳性结果。因此，当真实效应为零时，更深的检索反而可能使系统更容易错误地推断存在获益。我们将这一现象形式化为证据漂移（evidence drift），并证明在标准发表偏倚模型下，零效应查询上的假阳性概率随检索深度遵循严格递增的大样本包络，趋近于一。实证上，在 140 个源自 Cochrane 的保留测试查询上，当检索预算从 3 步增至 20 步时，漂移从 7.9% 单调升至 15.7%，且集中于零效应类别。我们提出 DACG-agent，一个漂移感知的因果图智能体，从 PubMed 摘要增量构建因果知识图谱，并应用两层互补的停止策略：KL 散度监测器检测后验收敛（准确性层），Bradley-Terry 过程奖励模型（PRM）的在线下降检测在证据质量达峰后停止检索（效率层）。相比全预算检索，DACG-agent 将证据漂移从 15.7% 降至 6.4%，零效应准确率提升 21 个百分点（40.0% 到 61.4%），同时检索步数减少 67%；总体准确率从 61.4% 升至 69.3%（95% CI 61-77）。模拟实验确认漂移结论可从所分析的计票聚合器迁移到部署的 noisy-OR 聚合器。
