Nyereség:
- Képes a klinikai kérdés strukturálására és irodalmi áttekintésre, összefoglalásra és bizonyítékok összeállítására mesterséges intelligenciával
- Képes kezelni a koholt hivatkozások (hallucinációk) kockázatát azáltal, hogy minden mesterséges intelligencia által megadott forrást megerősít a DOI-val és az eredeti cikkel
- Képes kritikusan olvasni a mesterséges intelligencia absztraktját, felmérni a bizonyítékok szintjét, az összeférhetetlenséget és az időszerűséget
A gyógyszerész szakma, melynek tudása folyamatosan megújul; A tegnap helyesen ismert adag vagy ajánlás megváltozhat egy új vizsgálattal. A bizonyítékokon alapuló gyógyszertár azt jelenti, hogy egy kérdésre a legfrissebb és legmegbízhatóbb tudományos bizonyítékokkal válaszolunk. De a tudományos irodalom hatalmas és szétszórt; Könnyen elárasztanak cikkek százai, amikor választ keresünk egy kérdésre. A mesterséges intelligencia egy erőteljes szkennelési és összefoglaló segédeszköz itt: segít a kérdés felépítésében, keresési kifejezések generálásában, hosszú szövegek összefoglalásában. De a mesterséges intelligencia legveszélyesebb hibája éppen ezen a területen van: olyan cikkeket és DOI-kat tud alkotni, amelyek nem léteznek. Ebben az egységben megtanulja a mesterséges intelligenciát biztonságos, hitelesített eszközként használni az irodalom áttekintésében.
A bizonyítékokon alapuló megközelítés lépései
Egy bizonyítékokon alapuló kérdésre a következő lépésekkel válaszolunk:
- Strukturálja a kérdést. A jó klinikai kérdést gyakran a PICO keretrendszer keretezi: beteg/populáció (beteg), beavatkozás, összehasonlítás, eredmény. Példa: „Hogyan befolyásolja az X (I) gyógyszer a hipoglikémia (O) kockázatát az Y (C) gyógyszerhez képest 2-es típusú cukorbetegségben (P) szenvedő idős embereknél?”
- Keress bizonyítékot. Keressen megfelelő adatbázisokat és forrásokat.
- Értékelje a bizonyítékokat. A vizsgálat típusa, minősége, mintanagysága és az elfogultság kockázata.
- Alkalmazza és figyelje. Igazítsa a leletet a páciens környezetéhez.
Az AI különösen gyors az 1. és 3. lépésben (a kérdés strukturálása és a szöveg kiértékelésének segítése); de a 2. lépés (forráskeresés) kritikus ellenőrzést igényel.
bizonyítékok hierarchiája
Nem minden bizonyíték egyenlő. Általános hierarchia:
A bizonyítékok szintje
példa
hatalom
legmagasabb
Szisztematikus áttekintés, metaanalízis
Több tanulmány kombinációja
magas
Randomizált kontrollált vizsgálat (RCT)
Ellenőrzött, alacsony torzítás
közepes
Kohorsz, eset-ellenőrzés
Megfigyelési, zavaró tényezők kockázata
alacsony
Esetsorozat, szakértői vélemény
Korlátozott általánosíthatóság
legalacsonyabb
Anekdotikus, ellenőrizetlen webtartalom
Gyenge bizonyító erejű
Egy megállapítás összegzésekor a mesterséges intelligencia összetévesztheti a bizonyítékok szintjét, vagy egy gyenge forrást erősnek mutathat be. Mindig te irányítod a szintet.
Ezenkívül lehetnek ellentmondó tanulmányok ugyanarról a témáról. Az AI néha csak az egyik oldalt tudja kiemelni, a másikat figyelmen kívül hagyni; ezt "szelektív prezentációnak" hívják. Az alapos bizonyítékértékelés a téma általános tendenciáját keresi (ami sok tanulmányban közös), és egy aktuális szisztematikus áttekintést, ha rendelkezésre áll. Egyetlen vizsgálaton alapuló gyakorlat megváltoztatása, különösen egy kismintás vagy egyközpontú vizsgálaton kockázatos. A mesterséges intelligencia megkérdezése, hogy „vannak-e ellentmondó megállapítások ebben a kérdésben, melyik oldal rendelkezik erősebb bizonyítékokkal”, jó módszer az egyoldalú összefoglalás egyensúlyára; De a végső mérlegelést Ön az eredeti források elolvasásával végzi el.
Figyelem: A mesterséges intelligencia teljesen kitalált hivatkozásokat készíthet valósághű címmel, szerző nevével, folyóirattal és DOI-val; ezt "referencia hallucinációnak" nevezik. Soha ne hivatkozzon forrásra anélkül, hogy megnyitná a DOI-t az eredeti adatbázisban/naplóban, és nem nézte meg annak tartalmát.
három mini tok
1. eset – Készített DOI. Egy gyógyszerész forrást kért az AI-tól egy gyógyszer hatékonyságára vonatkozóan; A mesterséges intelligencia három cikket és DOI-t eredményezett. Amikor a gyógyszerész megpróbálta kinyitni a DOI-kat, azt találta, hogy kettő nem felel meg egyetlen bejegyzésnek sem; az egyik valódi volt, de más eredményről számolt be. A gyógyszerész csak az általa ellenőrzött tényleges cikket használta. Ellenőrzés nélkül két fiktív forrás kerülne egy jelentésbe.
2. eset – Keresés a PICO segítségével. Egy gyógyszerész két fájdalomcsillapító biztonságossági összehasonlítását kutatta időseknél. Megkérte az AI-t, hogy írja be a kérdést a PICO-ba, és generáljon keresési kifejezéseket. Az AI világos kifejezéseket és szinonimákat adott; Ezekkel a gyógyszerész maga végezte el a tényleges keresést a jól ismert adatbázisban, és értékelte az eredményeket. A mesterséges intelligencia felgyorsította a keresést; A gyógyszerész megtalálta a forrásokat, és elolvasta.
3. eset – Összegzés torzítása. Egy gyógyszerésznek volt egy valódi cikke, amelyet mesterséges intelligencia foglalt össze. Az absztrakt azt állította, hogy a tanulmány „egyértelmű felsőbbrendűséget” mutatott; de maga a cikk szerint az eredmény "nem érte el a statisztikai szignifikanciát". A gyógyszerész elolvasta az eredeti szöveget, észrevette a torzítást, és kijavította az összefoglalót. Az AI összefoglalója eltúlzott; Visszatérve a forráshoz, kiderült az igazság.
4. eset – Hiányzik a téma. Egy gyógyszerész a mesterséges intelligenciától kapott információt egy gyógyszer ajánlott alkalmazásáról. A válasz ésszerűnek tűnt, de egy néhány évvel ezelőtti útmutatón alapult; Az ajánlást azonban azóta frissítették. Amikor a gyógyszerész kinyitotta a frissített útmutatót, látta a különbséget, és az új ajánlást vette alapul. Mivel az AI tudása egy adott időpontban lefagyott, nem tudhatta a legfrissebb változást; a naprakészség ellenőrzése megszüntette ezt a hiányt.
Bizonyítékokon alapuló szűrés lépésről lépésre
- Fogalmazd meg a kérdést PICO-val. Populáció, beavatkozás, összehasonlítás, eredmény.
- Keresési kifejezések generálása. Szerezzen be kulcsszavakat és szinonimákat a mesterséges intelligenciából.
- Te kezdeményezed az igazi hívást. Keressen neves adatbázisban/forrásban; Erőforrások „készítése” a mesterséges intelligencia számára.
- Ellenőrizze minden forrást. Nyitott DOI, a szerző/folyóirat/év valódi, a tartalom alátámasztja az állítást?
- Mérje fel a bizonyítékok szintjét. Munka típusa, minősége, összeférhetetlenség, időszerűség.
- Kontextualizálás és mentés. Link megtalálás beteghez/kérdéshez, források rögzítése.
Gyenge felszólítás / Erős felszólítás
Gyenge: "Hatásos-e ez a gyógyszer, adjon forrást."
Erős: "Strukturálja a következő klinikai kérdést a PICO keretrendszerben: [kérdés]. Ezután generáljon hatékony keresőkifejezéseket és szinonimákat a kérdéshez. NE képezze a forrást/cikkeket; mondja meg, milyen típusú tanulmányokat (RCT, meta-analízis) és milyen adatbázisokat keressek helyette. Ha megnevez egy forrást, jelölje meg a "not verified, meg kell erősíteni a DOI-val."
Az erős promptban a keret, a határ és az ellenőrzési feltétel egyértelmű; Az AI nem kényszerül erőforrások gyártására.
Négy másolható sablon
Feladat: Ábrázolja a klinikai kérdést PICO-ba.Kérdés: [...]. Kimenet: P (populáció), I (interferencia), C (összehasonlítás), O (eredmény), és egy egymondatos strukturált kutatási kérdés.
Feladat: Keresett kifejezés generálása (FITTING forrás).Tárgy: [...]. Kimenet: kulcsszavak + szinonimák + javasolt tanulmánytípusok. Credit/DOI; Csak mondja meg, hogyan kell hívni.
Feladat: Foglalja össze ezt a szöveget elfogulatlanul (nem túlzás).Szöveg: [cikk]. Kimenet: cél, módszer, minta, fő megállapítás, korlátok, következtetés. Az eredmény kifejezése ERŐSEBBEN, mint amit a szöveg mond; tartsd fenn a bizonytalanságot.
Feladat: Referencia-ellenőrző ellenőrző lista készítése.Referencia: [...]. Rendezés: DOI nyitás? A szerző/folyóirat/év igaz? A tartalom alátámasztja az állítást? Mi a bizonyíték szintje? Összeférhetetlenség áll fenn?
Gyakori hibák
- Idézve a mesterséges intelligencia által adott DOI-t anélkül, hogy kinyitná. A referencia-hallucináció kockázata a legnagyobb veszély.
- Az összefoglaló helyettesítése a forrással. Kritikai állításhoz vissza kell térni az eredeti szöveghez.
- Zavaros a bizonyítékok szintje. A szakértői véleménynek és a metaanalízisnek nem egyforma súlya van.
- A frissítés kihagyása. Egy régebbi tanulmány ütközhet a jelenlegi útmutatásokkal; A dátumot ellenőrizni kell.
- Az összeférhetetlenség figyelmen kívül hagyása. A finanszírozás és az érdekeltségi nyilatkozat befolyásolja az értelmezést.
Összefoglalva
A mesterséges intelligencia hatékony gyorsítószer a kérdések strukturálásához, a keresőkifejezések generálásához és a hosszú szövegek összegzéséhez a szakirodalmi keresésekben. De legveszélyesebb hibája, a referencia-hallucináció ezen a területen fordul elő: reálisnak látszó, de nem létező forrásokat képes előállítani. Tehát végezze el a tényleges keresést saját maga, ellenőrizze az egyes forrásokat a DOI-val, hasonlítsa össze az absztraktokat az eredeti szöveggel, és kritikusan értékelje a bizonyítékok szintjét. A bizonyíték végső értelmezése és a pácienshez való adaptálása a gyógyszerész feladata.
Pályázati feladat
Válasszon egy klinikai kérdést a saját praxisából, és fordítsa le az AI-t PICO nyelvre. Vegye ki a keresőkifejezéseket, és keressen saját maga egy elismert adatbázisban. Kérjen az AI-tól néhány "forrást" a témában, és próbálja meg megnyitni mindegyik DOI-ját; Jegyezze meg, hány valódi és hány kitalált. Végül kérje meg, hogy a mesterséges intelligencia összefoglaljon egy valódi cikket, hasonlítsa össze az összefoglalót az eredeti eredménnyel, és jelölje meg az esetleges torzulásokat.
ellenőrző lista
- [ ] A kérdést a PICO köré strukturáltam.
- [ ] A keresési kifejezéseket vettem, a tényleges keresést magam végeztem.
- [ ] Minden forrást megnyitottam a DOI-val, és ellenőriztem a hitelességét.
- [ ] Az összefoglalókat összehasonlítottam az eredeti szöveggel.
- [ ] Értékeltem a bizonyítékok szintjét és az időszerűséget.
- [ ] Fontolóra vettem az összeférhetetlenséget.
- [ ] Elmentettem az ellenőrzött forrásokat.