Ai reduz o tempo para produzir críticas médicas padrão-ouro-mas os céticos pedem cautela

Os cientistas dizem que usaram a inteligência artificial (IA) para reproduzir 12 revisões sistemáticas em dois dias-reduzindo o tempo necessário para produzir esses estudos de ‘padrão-ouro’, que reúnem os resultados de várias publicações e normalmente levam muitos meses para fazer.

O novo sistema, descrito em uma pré -impressão publicada no Medrxiv na semana passada¹poderia ajudar a acelerar a produção de críticas influentes usadas por médicos e formuladores de políticas, dizem seus desenvolvedores. O uso de grandes modelos de idiomas (LLMs) para acelerar duas etapas trabalhadas no processo de revisão sistemática permitiu que a equipe reproduzisse rapidamente uma dúzia de revisões de cochrane-um tipo particularmente rigoroso de estudo-e até mesmo para atualizar uma revisão em apenas 20 minutos, diz o co-autor Christian Cao, estudante de medicina da Universidade de Toronto, Canadá.

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“É uma loucura ver que, no tempo em que tomo um café, uma revisão sistemática seria feita”, diz Cao. Ele e dois de seus colaboradores iniciaram uma empresa de spin-off chamada Otto Review para transformar seus métodos em uma plataforma de software comercial.

Mas outros pesquisadores são céticos de que a tecnologia possa acelerar o processo tanto quanto seus criadores sugerem. Eles apontam que a equipe ainda não automatizou algumas tarefas importantes e que o sistema precisa ser testado de forma independente – o que exigiria mais detalhes do estudo a ser divulgado. “Para um artigo científico, suas reivindicações precisam ser verificáveis-e não posso verificar isso”, diz James Thomas, especialista em revisão sistemática da University College London.

Tarefa longa

As revisões sistemáticas são importantes porque podem entender muitos estudos acadêmicos, como ensaios clínicos, combinando seus resultados. Eles estão subjacentes às diretrizes usadas na prática médica em todo o mundo e são cada vez mais usadas para orientar decisões em políticas, educação e em outros lugares.

Mas fazer uma revisão sistemática é uma tarefa árdua. Envolve a pesquisa de bancos de dados acadêmicos para encontrar potencialmente milhares de estudos relevantes, exibindo -os para retirar os poucos dos mais pertinentes, avaliando se eles podem ser tendenciosos ou não confiáveis ​​e extraindo e analisando os dados, geralmente usando uma técnica estatística chamada metanálise. O processo leva meses – às vezes anos – e custa mais de US $ 100.000 por revisão, de acordo com uma estimativa, e é por isso que muitas revisões sistemáticas não são mantidas atualizadas.

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Os pesquisadores há muito tempo usam software para ajudar, mas os últimos anos viram uma onda de interesse em usar o LLMS para automatizar partes da tarefa. “Este campo está repleto de reivindicações de hypey das empresas”, diz Justin Clark, que constrói ferramentas de revisão automatizadas na Bond University em Gold Coast, Austrália.