Nền tảng tổng hợp bằng chứng cho doanh nghiệp: Vượt ra ngoài tổng quan tài liệu truyền thống
Cách các nền tảng tổng hợp bằng chứng được hỗ trợ bởi AI đang chuyển đổi hoạt động tổng quan tài liệu trong doanh nghiệp. Bao gồm quy trình PRISMA, sàng lọc và trích xuất có hỗ trợ AI, cùng so sánh nền tảng cho các tổ chức dược phẩm, chính sách và nghiên cứu.
Tổng hợp bằng chứng trong doanh nghiệp đang chuyển từ các tổng quan tuân thủ PRISMA thực hiện thủ công sang các quy trình làm việc được tăng cường bởi AI. Hướng dẫn này so sánh các nền tảng cho sàng lọc, trích xuất và tổng hợp, đồng thời đưa ra lập luận ủng hộ các giải pháp tích hợp thay vì các công cụ đơn lẻ.
Tổng hợp bằng chứng — quy trình có hệ thống để xác định, đánh giá và tích hợp các phát hiện nghiên cứu — là một trong những hoạt động tiêu tốn nhiều nguồn lực nhất trong các tổ chức định hướng nghiên cứu. Một tổng quan hệ thống đơn lẻ có thể mất 12-18 tháng và tiêu tốn $50,000-150,000 chi phí nhân công. Đối với các công ty dược phẩm, cơ quan đánh giá công nghệ y tế và các tổ chức chính sách thực hiện hàng chục tổng quan mỗi năm, đây là một khoản đầu tư rất lớn.
AI đang bắt đầu thay đổi tính kinh tế của tổng hợp bằng chứng. Không phải bằng cách thay thế phán đoán của con người — điều đó vẫn thiết yếu đối với công việc đạt chuẩn quy định — mà bằng cách tự động hóa những bước tốn thời gian nhất và cho phép thực hiện các tổng quan mà trước đây sẽ không khả thi nếu làm thủ công.
Để hiểu AI phù hợp ở đâu, cần xem lại quy trình tiêu chuẩn do PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) và Cochrane xác định:
Xác định câu hỏi nghiên cứu, tiêu chí đưa vào/loại trừ, chiến lược tìm kiếm và kế hoạch phân tích. Bước này vốn do con người dẫn dắt và thường mất 2-4 tuần.
Read next
- Explore more on evidence-synthesis
- Explore more on enterprise
- Explore more on systematic-review
- Explore more on research-platform
- Explore more on ai-tools
Related articles
Explore PapersFlow
Frequently Asked Questions
- Liệu tổng hợp bằng chứng có hỗ trợ AI có thể đáp ứng các tiêu chuẩn cần thiết cho hồ sơ đệ trình lên cơ quan quản lý không?
- Hiện tại, AI có thể hỗ trợ nhưng chưa thể thay thế đánh giá của con người trong tổng hợp bằng chứng đạt chuẩn quản lý. FDA và EMA chấp nhận các tổng quan hệ thống sử dụng AI cho sàng lọc và trích xuất, miễn là phương pháp được ghi chép đầy đủ, có thể tái lập và bao gồm xác thực bởi con người. Thực hành tốt nhất là sử dụng AI như một bộ sàng lọc thứ hai (sàng lọc kép với một người và một AI), đáp ứng hướng dẫn PRISMA đồng thời giảm khối lượng công việc từ 40-60%. Việc để AI hoàn toàn tự chủ trong các hồ sơ đệ trình quản lý hiện vẫn chưa được chấp nhận.
- Sự khác biệt về chi phí giữa tổng quan hệ thống thủ công và có hỗ trợ AI là gì?
- Một tổng quan hệ thống thủ công thường tốn $50,000-150,000 và mất 12-18 tháng đối với một nhóm gồm 3-5 người phản biện. Các tổng quan có hỗ trợ AI sử dụng các nền tảng như Covidence hoặc PapersFlow có thể giảm cả chi phí lẫn thời gian từ 40-70%, tùy thuộc vào phạm vi tổng quan và mức độ hỗ trợ của AI. Phần tiết kiệm chủ yếu đến từ sàng lọc (AI có thể xử lý hàng nghìn bản tóm tắt trong vài phút thay vì mất nhiều tuần sàng lọc thủ công) và trích xuất dữ liệu (AI có thể điền trước các biểu mẫu trích xuất để con người xác minh).
- Các nền tảng tổng hợp bằng chứng xử lý xung đột lợi ích và thiên lệch như thế nào?
- Các nền tảng uy tín cung cấp nhật ký kiểm tra ghi lại mọi quyết định đưa vào/loại trừ, ai là người đưa ra quyết định đó và vào thời điểm nào. Đối với sàng lọc kép, các nền tảng theo dõi mức độ đồng thuận giữa những người đánh giá (Cohen's kappa) và gắn cờ các bất đồng để xử lý. Sàng lọc bằng AI tạo ra một mối lo ngại thiên lệch khác — thiên lệch mô hình — đó là lý do thực hành tốt nhất hiện nay là sử dụng AI như một trong hai bộ sàng lọc thay vì là bên ra quyết định duy nhất. Các nền tảng nên công bố dữ liệu huấn luyện của mô hình AI và mọi thiên lệch đã biết trong tài liệu của họ.