docs: 硬性约束第 2 条改为影像专家先独立判断再听临床信息；新增 paper/ 与论文问题句、主张句

AGENTS.md 第 2 条的改写来源：负责人 2026-10-16 定「第一轮之后、影像专家提出需要才给临床信息」。

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

AGENTS.md

@@ -50,7 +50,7 @@ CADx-4 研究胰腺囊性肿瘤的鉴别诊断：给同一个病人的三路资
 ## 硬性约束
 
 1. **答案不进 AI 专家能看到的任何东西。** 病理金标准、工作簿里的诊断列、按规则算出诊断倾向的公式列、医生的结构化判读列（**标注工作簿**是临床方另交的一份表，医生在里面逐例标了病灶位置、大小、囊壁、增强模式等三十来列，它只用于评价专家抽取得准不准）、报告的「印象 / 结论」段、真实病例号、Excel 行序，一律不能进入提示词、工具返回或专家可读的文件。**行序也算**：原始表格按诊断分组录入，行号本身就带着答案。这一条错了不会报错，只会让所有「系统诊断得准不准」的结论变成「系统能不能读到答案」。任何会削弱这条的改动，先停下来问。来源：旧项目 CLAUDE.md §1.2、旧 design 0026。
-2. **每个 AI 专家只看自己那一路资料。** 性别和年龄只给临床那一路；超声和 MR 两路看不到，即使医院把这几列也复制进了报告工作簿。各路能看见什么见 `research-wiki/explanation/结构.md` 第四部分。来源：同上。
+2. **影像专家先独立判断，再听临床信息。** 资料库里每一路只放自己那一路资料：性别和年龄只在临床那一路，超声和 MR 两路的资料里没有，即使医院把这几列也复制进了报告工作簿。会诊时，超声和 MR 两位专家先只凭本路资料各自给出判断；第一轮之后，它们需要时可以向临床专家提问，临床专家按问作答，可以答性别、年龄。先独立这一步不能省：判断有没有分歧要靠两路影像证据本身，先听到同一份人口学信息会把两位专家往同一个方向拉，分歧就看不出来了。各路能看见什么见 `research-wiki/explanation/结构.md` 第四部分。来源：旧项目 CLAUDE.md §1.2、旧 design 0026；临床专家只提供信息出自旧项目 HAI-62 的 2026-08-02 会议纪要；「第一轮之后、影像专家提出需要才给临床信息」与本条改写是负责人 2026-10-16 定的。
 3. **患者资料不进 git、文档和提交说明。** 原始资料只在 `data/`，运行产物只在 `runs/`，两者都不进 git。文档里可以写结构和规模，不写报告原文、姓名、病例号和诊断。把病例资料发给外部模型服务之前，先确认负责人已同意该服务。超声帧上烧录的信息栏（拼音姓名、检查号、性别年龄、医院与设备参数）不做遮蔽：临床方判定拼音和不唯一的检查号不构成身份泄露（出自旧 design 0041）。
 4. **密钥不进 git、文档、日志和运行快照。** 只放环境变量或本地 `.env`；仓库只提交不含真实值的 `.env.example`。
 5. **写进论文和结论的数字能追到一次真跑的原始记录**（`runs/` 下的运行目录）。不把预期、估算、旧项目报告或别人论文里的数字当成本仓库的结果；没有就写「没有」。文献里的数字核到 `reference-pdf/` 的原文。

research-wiki/README.md

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 | `reference/` | 查得到的外部事实：术语表、算法参数的原始口径、临床方给的字段定义。每条自带出处；抄自 Linear 的写明抄自哪份、哪天同步 | 常青，随出处更新 |
 | `待定问题/` | 还没定、迟早要定的问题，一个问题一份文件：问题、为什么要紧、选项、倾向、等谁定 | 定了就删掉，结论写进 `design/`，同一个提交 |
 | `任务书/` | 每个模块动手前的任务书，文件名 `NN-模块名.md`：要做什么、依据哪些文档、怎么验收 | 负责人确认后交执行者；要改就在开头写「这一版改了什么」 |
+| `paper/` | 论文正式草稿，从 `claim.md`（问题句与主张句）起步；只写论文能直接用的文字 | 常青，随讨论定稿重写 |
 | `survey/` | 文献调研：同类工作怎么做、对我们意味着什么，引文带 PDF 页码（PDF 在根目录 `reference-pdf/`，不进 git） | 写完冻结；有新调研另写一份 |
 | `results/` | 实验结果报告，每个数字标明来自哪次运行（`runs/` 下的目录名） | 写完冻结 |
 | `scratch/` | 讨论中的草稿、上下文压缩前的快照 | 由负责人清理，Agent 不删 |

research-wiki/paper/claim.md

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+# 论文的问题句与主张句
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+目标期刊是 npj Digital Medicine。研究人群是经术后或穿刺病理确诊的胰腺囊性肿瘤患者，病理类型为导管内乳头状黏液性肿瘤（IPMN）、实性假乳头状肿瘤（SPN）、黏液性囊性肿瘤（MCN）或浆液性囊性肿瘤（SCN）之一。
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+## 问题句
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+胰腺囊性肿瘤的四种亚型决定患者接受手术切除、影像随访还是无需干预，但术前鉴别仍然困难。完成 MR 与经腹超声造影（CEUS）等无创检查后，医生仍常常无法确定亚型，需要决定是否进一步行超声内镜引导下穿刺等有创检查；而经腹 CEUS 的动态灌注信息目前只能依靠医生对视频的肉眼判读。
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+## 主张句
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+我们构建了一个直接以原始 CEUS 视频和检查报告为输入的多智能体会诊系统。系统将 CEUS 视频自动转化为灌注定量参数，由超声与 MR 两个智能体分别独立判读，二者可按需向临床智能体询问临床信息，最终给出亚型诊断；若经讨论两者仍存在分歧，系统提示需进一步检查。该系统的四分类准确率不低于获得相同资料的单个大语言模型（LLM）；在提示进一步检查的患者比例相同时，未被提示患者的诊断准确率高于单个 LLM。
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+## 亮点
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+1. 以智能体之间的分歧度量诊断的可靠性：分歧来自超声与 MR 两路独立证据之间的冲突，而非单个模型对自身把握程度的估计。
+2. 将可靠性转化为临床可执行的建议：系统在给出亚型诊断的同时，对讨论后仍存在分歧的患者提示需进一步检查，对应无创检查完成后是否行有创检查这一决策节点。
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