Ferramentas de IA Transformam Revisões Sistemáticas na Pesquisa em Saúde

Revisões Sistemáticas (RSs) são uma forma de juntar toda a pesquisa existente sobre um determinado tema. Elas têm o objetivo de coletar e analisar todos os estudos disponíveis para fornecer uma visão clara do que se sabe sobre um assunto. É como montar um quebra-cabeça, onde a imagem final é a compreensão geral de uma pergunta específica na pesquisa em saúde. As RSs são essenciais para a medicina baseada em evidências, garantindo que as decisões de saúde sejam apoiadas por dados sólidos.

No entanto, fazer uma revisão sistemática não é tarefa fácil. Pode levar muito tempo e recursos, muitas vezes exigindo uma equipe de pesquisadores para filtrar inúmeros estudos, o que pode parecer um pouco como procurar uma agulha em um palheiro. É aí que a inteligência artificial (IA) entra em cena, prometendo tornar a vida um pouco mais fácil para esses pesquisadores.

#A Ascensão da IA nas Revisões Sistemáticas

Nos últimos anos, vários ferramentas de IA apareceram para ajudar pesquisadores com revisões sistemáticas. Essas ferramentas usam principalmente Aprendizado de Máquina (AM), que é um ramo da IA que ajuda computadores a aprender com dados e tomar decisões. O AM tradicional requer treinamento em tarefas específicas, mas modelos mais novos, especialmente os grandes modelos de linguagem (LLMs), mudaram o jogo.

Os LLMs, como GPT e Claude, conseguem seguir instruções em linguagem natural quase como se tivessem uma mente própria (ok, não uma mente, mas você entendeu). Esses modelos processam grandes quantidades de texto para gerar respostas, e essa capacidade os tornou bastante populares em áreas como medicina e pesquisa em saúde. Porém, é preciso ter cuidado, pois sua complexidade pode resultar em alguns resultados inesperados, como desinformação ou respostas inadequadas.

#Como as Ferramentas de IA Ajudam nas Revisões Sistemáticas

Várias ferramentas de aprendizado de máquina já estão sendo usadas na pesquisa em saúde para ajudar com revisões sistemáticas. Algumas ferramentas ajudam na triagem de estudos, enquanto outras assistem em diferentes etapas do processo de revisão. Por exemplo, o ASReview é uma ferramenta que ajuda na triagem de artigos de pesquisa, e o DistillerSR auxilia em várias tarefas de revisões sistemáticas.

Uma revisão recente sobre o impacto da IA nas revisões sistemáticas destacou várias ferramentas de AM que melhoram a eficiência. Porém, também notou uma falta de aplicações de LLMs naquela época. Desde então, o uso de LLMs em revisões sistemáticas aumentou bastante, ajudando pesquisadores a formular questões de revisão, triagem de estudos e Extração de Dados da literatura. Mas, como qualquer nova tecnologia, essas abordagens ainda estão em fase experimental e podem cometer erros.

#O Objetivo da Revisão de Escopo

O propósito da recente revisão de escopo foi olhar mais de perto como AM e LLMs estão sendo usados para apoiar revisões sistemáticas, apontando as estratégias mais promissoras para o desenvolvimento futuro. Os pesquisadores seguiram diretrizes específicas para garantir que o processo fosse minucioso e confiável.

#Estabelecendo as Diretrizes

Para explorar o papel da IA nas revisões sistemáticas, os pesquisadores estabeleceram certos critérios de elegibilidade. Eles se concentraram especificamente em artigos que discutiam a aplicação de aprendizado de máquina em revisões sistemáticas realizadas no campo da pesquisa em saúde. Os artigos foram incluídos se foram publicados a partir de abril de 2021, e apenas artigos científicos completos em inglês e alemão foram considerados.

Os pesquisadores queriam garantir que capturassem todas as informações relevantes, por isso, excluíram outros tipos de fontes, como protocolos de estudo ou literatura que não fornecesse detalhes sobre as ferramentas de IA usadas. Assim, puderam focar em reunir dados significativos que ajudariam a entender como a IA está mudando o processo de revisão sistemática.

#Coletando as Evidências

Os pesquisadores realizaram uma busca sistemática em várias bases de dados para encontrar estudos relevantes, utilizando uma variedade de fontes, incluindo MEDLINE e Google Scholar. Eles empregaram uma estratégia de busca que visava registros conhecidos relacionados a aplicações de AM e LLM em revisões sistemáticas. Após triagem e organização dos achados, conseguiram reunir um número substancial de estudos para análise posterior.

#Processo de Seleção

O processo de seleção envolveu um grupo de avaliadores que avaliaram independentemente os estudos para determinar sua elegibilidade. Eles triaram os títulos e resumos primeiro, depois passaram para os textos completos dos artigos restantes, discutindo quaisquer desacordos que surgissem. Esse processo cuidadoso garantiu que apenas os estudos mais relevantes entrassem na seleção final.

#Extração de Dados

Quando chegou a hora de analisar os dados, os pesquisadores fizeram uma distinção entre LLMs e métodos tradicionais de AM para clareza. Eles desenvolveram uma planilha personalizada para rastrear os detalhes específicos das aplicações de LLMs, incluindo os tipos de modelos usados, as etapas do processo de revisão sistemática que eles apoiavam, e as conclusões gerais tiradas pelos autores de cada estudo.

Para as abordagens tradicionais de AM, foi usado um método separado de extração de dados. Os pesquisadores listaram ferramentas conhecidas e categorizaram os métodos de aprendizado de máquina com base em sua funcionalidade. Ao manter essas abordagens separadas, a equipe conseguiu entender melhor como cada tipo de IA apoiava as revisões sistemáticas.

#Principais Descobertas sobre Aplicações de LLM

Da investigação, os pesquisadores encontraram um total de 196 estudos relevantes para sua análise. Desses, uma parte significativa focou em como os LLMs foram usados em revisões sistemáticas, indicando um crescente interesse e potencial promissor nessa área.

Uma descoberta interessante foi que os LLMs foram particularmente úteis em várias etapas da revisão sistemática. As tarefas mais frequentemente relatadas onde os LLMs forneceram assistência incluíram busca sistemática na literatura, seleção de estudos (triagem) e extração de dados. Essas tarefas são cruciais para garantir que uma revisão sistemática seja abrangente e precisa.

#Tipos de Ferramentas de IA Usadas

Entre os estudos revisados, o GPT se mostrou o LLM mais comumente empregado. Outros modelos, como Claude e LLaMA, também foram mencionados, mas o GPT brilhou mais nas pesquisas. Os pesquisadores notaram os diferentes tipos de LLMs usados em várias etapas do processo de revisão sistemática, esclarecendo como cada modelo contribuiu para a tarefa geral.

#Conclusões Gerais

Os autores desses estudos estavam um pouco otimistas sobre o papel dos LLMs nas revisões sistemáticas. Mais da metade dos estudos classificou as aplicações de LLM como promissoras. No entanto, uma parte dos autores expressou opiniões neutras ou negativas sobre sua eficácia. Apesar dos resultados promissores na seleção de estudos e extração de dados, incertezas sobre reprodutibilidade e confiabilidade eram temas comuns.

#Avaliando os Desafios

Enquanto os LLMs mostram potencial, há desafios notáveis a serem superados. Por exemplo, sua capacidade de gerar conteúdo coerente e relevante é impressionante, mas eles nem sempre fornecem referências ou checam a veracidade de suas saídas. Isso pode levar a resultados não confiáveis, o que é uma questão crítica na literatura científica e na pesquisa em saúde.

Os observadores também notaram que as respostas dos LLMs poderiam variar significativamente dependendo da entrada fornecida. Um pequeno ajuste no prompt poderia gerar saídas muito diferentes, levantando preocupações sobre consistência. Além disso, muitos LLMs têm datas de corte para seus dados de treinamento, o que pode resultar em informações desatualizadas sendo incorporadas aos resultados da pesquisa.

#Futuro dos LLMs em Revisões Sistemáticas

Então, o que vem a seguir para os LLMs em revisões sistemáticas? Embora haja entusiasmo sobre sua integração no processo de revisão, cautela é necessária. Os pesquisadores acreditam que a supervisão humana será crucial para garantir a qualidade e a precisão dos resultados. Editar e verificar as saídas geradas por esses modelos ajudará a manter altos padrões na pesquisa científica.

As descobertas da revisão de escopo sugerem que, embora as aplicações de LLMs em revisões sistemáticas ainda estejam em desenvolvimento, elas têm potencial significativo para tornar o processo de pesquisa mais eficiente. Os pesquisadores incentivam mais estudos para aumentar a transparência e melhorar as metodologias usadas, garantindo que, ao abraçarmos essas ferramentas de IA, o façamos de maneira responsável.

#Conclusão

Em conclusão, a IA, especialmente na forma de LLMs, está trazendo uma nova onda de suporte para revisões sistemáticas na pesquisa em saúde. Com resultados promissores em várias etapas do processo de revisão, essas ferramentas estão gradualmente encontrando seu lugar no kit de ferramentas de revisões sistemáticas. No entanto, com grande poder vem grande responsabilidade-os pesquisadores devem garantir que os LLMs sejam usados com sabedoria e cautela para manter a integridade da ciência.

À medida que o campo continua a evoluir, podemos esperar ver ainda mais inovações e melhorias, tornando as revisões sistemáticas mais rápidas e abrangentes. Então, enquanto os pesquisadores podem sentir que ainda estão procurando aquela agulha teimosa enterrada profundamente no palheiro, pelo menos agora têm alguns amigos de IA confiáveis para ajudar.