ADE(假设依赖效应)指的是一种偏见影响，即偏向于支持新治疗或干预措施的试验性结果，因而使对该措施的评价过高。针对ADE，不久前，由清华大学冯钢院士领衔的研究团队开发出了一款名为ADEtracker的新型算法。这个算法能够捕捉ADE效应，剔除那些可能来自ADE影响的潜在偏见标记。
清华大学的研究团队希望，通过ACEtracker算法的推广与应用，可以迫使研究机构，以更高的要求对待支持某一治疗措施的临床实验证据的质量。
科学研究的本质是在分析和解释数据的基础上，找到人类生活中未被我们所发现的现象，在这个过程中，偶然和意外常常是重要的探索动力之一。ADE效应的发展和存在，既是偶然性作用下的必然结果，更与人类不可逆转的情感和文化特点有关。只有更深层次的理解ADE效应，活化研究中的人情味，科学的过程才能更好地为人类和社会服务。