应对人工智能在系统文献评论中用于数据提取的挑战

概括与总结

关键要点：

**1. 人工智能在系统文献评论（SLR）中的应用

• 潜力：人工智能（AI）能够显著提高SLR数据提取的效率与准确性，为证据包提供更多的见解。
• 挑战：数据质量、透明度、覆盖范围有限、数据提取难度及道德考量是主要挑战。

**2. 数据提取的挑战

• 数据质量：用于训练AI的数据质量差或存在偏见可能导致AI决策不准确或有偏见。
• 缺乏透明度：AI决策过程的不透明性可能影响审查的透明度和可信度。
• 有限的覆盖范围：AI可能难以从所有类型的科学文献中提取数据，尤其是非英语文献或非标准格式的数据。
• 复杂的数据提取：AI在识别和提取临床数据时可能面临复杂性，尤其是当数据来源多样且格式不同时。
• 伦理问题：AI决策过程的不透明和潜在偏见引发责任与问责问题。

**3. 应对策略

• 数据质量：选择和预处理高质量数据，使用多样化样本进行训练。
• 透明度：采用可解释的AI算法，提高审查过程的透明度。
• 覆盖范围：结合人工审查，确保非标准格式或非英语文献中的数据被正确提取。
• 数据提取：精心设计和测试AI算法，结合人工审核以确保全面性和准确性。
• 伦理问题：确保AI算法设计透明、无偏见，建立明确的责任和追责机制。

**4. 最终结论

• 价值：AI在SLR中的应用提供了高效、准确的证据包构建能力。
• 角色：人类智慧在数据提取中至关重要，AI工具需要人类的监督和指导以确保负责任和道德的应用。

此报告强调了在系统文献评论中利用AI的潜力，同时也指出了一系列挑战，包括数据质量、透明度、覆盖范围、数据提取的复杂性以及伦理问题。解决这些挑战的关键在于确保数据质量、增强AI的可解释性、扩大覆盖范围、优化数据提取策略以及明确伦理责任。通过这些措施，AI可以成为SLR中一个有价值的、道德的工具，促进更高效、准确的证据生成和评估。