Literatūras apskats un uz pierādījumiem balstīta farmācija

Ieguvumi:

• Spēja strukturēt klīnisko jautājumu un veikt literatūras apskatu, kopsavilkumu un pierādījumu apkopošanu ar mākslīgo intelektu
• Spēja pārvaldīt safabricētu atsauču (halucināciju) risku, apstiprinot katru mākslīgā intelekta sniegto avotu ar DOI un oriģinālo rakstu
• Spēja kritiski lasīt AI abstraktu, novērtējot pierādījumu līmeni, interešu konfliktu un savlaicīgumu

Farmācija ir profesija, kuras zināšanas pastāvīgi tiek atjaunotas; Deva vai ieteikums, kas vakar bija pareizi zināms, var mainīties ar jaunu pētījumu. Uz pierādījumiem balstīta aptieka nozīmē atbildēt uz jautājumu, izmantojot jaunākos un uzticamākos zinātniskos pierādījumus. Taču zinātniskā literatūra ir milzīga un izkaisīta; Meklējot atbildi uz jautājumu, ir viegli pārņemt simtiem rakstu. Mākslīgais intelekts ir spēcīgs skenēšanas un apkopošanas palīglīdzeklis: tas palīdz strukturēt jautājumu, ģenerēt meklēšanas vienumus, apkopot garu tekstu. Bet visbīstamākā mākslīgā intelekta kļūda ir tieši šajā jomā: tas var veidot rakstus un DOI, kas neeksistē. Šajā nodaļā jūs iemācīsities izmantot mākslīgo intelektu kā drošu, apstiprinātu rīku literatūras apskatā.

Uz pierādījumiem balstītas pieejas soļi

Uz pierādījumiem balstītu jautājumu tiek atbildēts, veicot šādas darbības:

1. Strukturējiet jautājumu. Labs klīniskais jautājums bieži tiek veidots ar PICO sistēmu: pacients/populācija (pacients), iejaukšanās, salīdzinājums, rezultāts. Piemērs: “Kā medikaments X (I) ietekmē hipoglikēmijas (O) risku salīdzinājumā ar medikamentu Y (C) gados vecākiem cilvēkiem ar 2. tipa cukura diabētu (P)?”
2. Meklējiet pierādījumus. Meklējiet atbilstošās datubāzēs un resursos.
3. Novērtējiet pierādījumus. Pētījuma veids, kvalitāte, izlases lielums un neobjektivitātes risks.
4. Piesakies un uzrauga. Pielāgojiet atradumu pacienta kontekstam.

AI ir īpaši ātra 1. un 3. darbībā (jautājuma strukturēšana un teksta novērtēšana); bet 2. darbībai (iegūšana) nepieciešama kritiska pārbaude.

pierādījumu hierarhija

Ne visi pierādījumi ir vienādi. Vispārēja hierarhija:

Pierādījumu līmenis

piemērs

jauda

augstākais

Sistemātisks apskats, metaanalīze

Vairāku pētījumu kombinācija

augsts

Randomizēts kontrolēts pētījums (RCT)

Kontrolēta, zema novirze

vidējs

Kohorta, lietu kontrole

Novērošanas, traucējošu faktoru risks

zems

Lietu sērija, ekspertu atzinums

Ierobežota vispārināmība

zemākais

Anekdotisks, nepārbaudīts tīmekļa saturs

Slikta pierādījuma vērtība

Apkopojot konstatējumu, AI var sajaukt pierādījumu līmeni vai vāju avotu uzskatīt par spēcīgu. Jūs vienmēr kontrolējat līmeni.

Turklāt var būt pretrunīgi pētījumi par to pašu tēmu. AI dažreiz var tikai izcelt vienu pusi un ignorēt otru; to sauc par "selektīvo prezentāciju". Spēcīgs pierādījumu novērtējums meklē vispārīgās tendences šajā tēmā (kas ir kopīgs daudziem pētījumiem) un pašreizējo sistemātisku pārskatu, ja tāds ir pieejams. Prakses maiņa, pamatojoties uz vienu pētījumu, jo īpaši nelielas izlases vai viena centra pētījumu, ir riskanta. Jautāt AI “vai šajā jautājumā ir pretrunīgi konstatējumi, kurai pusei ir spēcīgāki pierādījumi” ir labs veids, kā līdzsvarot vienpusēju kopsavilkumu; Bet galīgo svēršanu veicat jūs, izlasot oriģinālos avotus.

Uzmanību: AI var radīt pilnīgi izdomātas atsauces ar reālistisku nosaukumu, autora vārdu, žurnālu un DOI; to sauc par "atsauces halucināciju". Nekad neatsauciet avotu, neatverot DOI oriģinālajā datubāzē/žurnālā un neapskatot tā saturu.

trīs mini futrāļi

1. gadījums — izdomāts DOI. Farmaceits lūdza AI avotu par zāļu efektivitāti; mākslīgais intelekts deva trīs rakstus un DOI. Kad farmaceits mēģināja atvērt DOI, viņš atklāja, ka divi neatbilst nevienam ierakstam; viens bija īsts, bet ziņoja par citu rezultātu. Farmaceits izmantoja tikai faktisko rakstu, ko bija pārbaudījis. Bez pārbaudes vienā ziņojumā tiktu iekļauti divi fiktīvi avoti.

2. gadījums — meklējiet, izmantojot PICO. Farmaceits pētīja divu pretsāpju līdzekļu drošuma salīdzinājumu gados vecākiem cilvēkiem. Viņš lūdza AI ievietot jautājumu PICO un ģenerēt meklēšanas vienumus. AI sniedza skaidrus terminus un sinonīmus; Ar tiem pats farmaceits veica reālo meklēšanu labi zināmajā datubāzē un izvērtēja rezultātus. Mākslīgais intelekts ir paātrinājis meklēšanu; Farmaceits atrada avotus un izlasīja tos.

3. gadījums — kopsavilkuma sagrozīšana. Kādam farmaceitam bija īsts raksts, ko apkopojis mākslīgais intelekts. Kopsavilkumā tika apgalvots, ka pētījums parādīja "nepārprotamu pārākumu"; bet pašā rakstā teikts, ka rezultāts "nesasniedza statistisko nozīmīgumu". Farmaceits izlasīja oriģinālo tekstu, pamanīja sagrozījumu un izlaboja kopsavilkumu. AI kopsavilkums bija pārspīlēts; Atgriežoties pie avota, atklājās patiesība.

4. gadījums — trūkst tēmas. Farmaceits saņēma informāciju no mākslīgā intelekta par ieteicamo zāļu lietošanu. Atbilde šķita pamatota, bet balstījās uz ceļvedi pirms dažiem gadiem; Tomēr ieteikums kopš tā laika ir atjaunināts. Atverot atjaunināto rokasgrāmatu, farmaceits ieraudzīja atšķirību un par pamatu ņēma jauno ieteikumu. Tā kā AI zināšanas tika iesaldētas noteiktā datumā, tas nevarēja zināt jaunākās izmaiņas; aktualitātes pārbaude novērsa šo plaisu.

Uz pierādījumiem balstīta skrīnings soli pa solim

1. Ietveriet jautājumu ar PICO. Populācija, iejaukšanās, salīdzinājums, iznākums.
2. Ģenerējiet meklēšanas vienumus. Iegūstiet atslēgvārdus un sinonīmus no mākslīgā intelekta.
3. Jūs veicat īsto zvanu. Meklēt pazīstamu datubāzi/avotu; Resursu “izveidošana” AI.
4. Pārbaudiet katru avotu. Atvērt DOI, vai autors/žurnāls/gads ir īsts, vai saturs apstiprina apgalvojumu?
5. Novērtējiet pierādījumu līmeni. Darba veids, kvalitāte, interešu konflikts, savlaicīgums.
6. Kontekstualizējiet un saglabājiet. Saites atrašana ar pacientu/jautājumu, ierakstiet avotus.

Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne

Vāji: "Vai šīs zāles ir efektīvas, norādiet avotu."

Strong: "Strukturējiet šādu klīnisko jautājumu PICO ietvarā: [jautājums]. Pēc tam ģenerējiet šim jautājumam efektīvus meklēšanas vienumus un sinonīmus. NEVEIDOJIET avotu/rakstu; pastāstiet man, kāda veida pētījumi (RCT, metaanalīze) un kuras datu bāzes man tā vietā meklēt. Ja nosaucat avotu, atzīmējiet "nav pārbaudīts, jāapstiprina ar DOI".

Spēcīgajā uzvednē ietvars, robeža un verifikācijas nosacījumi ir skaidri; AI nav spiests ražot resursus.

Četras kopējamas veidnes

Uzdevums: Atzīmējiet klīnisko jautājumu PICO. Jautājums: [...]. Rezultāts: P (populācija), I (traucējumi), C (salīdzinājums), O (rezultāts) un viena teikuma strukturēts pētījuma jautājums.

Uzdevums: ģenerēt meklēšanas vienumu (FITTING avots).Temats: [...]. Rezultāts: atslēgvārdi + sinonīmi + ieteiktie studiju veidi. Kredīts/DOI; Vienkārši pasakiet man, kā piezvanīt.

Uzdevums: Apkopojiet šo tekstu objektīvi (bez pārspīlējumiem).Teksts: [raksts]. Rezultāts: mērķis, metode, paraugs, galvenais secinājums, ierobežojumi, secinājums. Rezultāta izteikšana STIPRĀK nekā tekstā teikts; saglabā nenoteiktību.

Uzdevums: Izveidojiet atsauces pārbaudes kontrolsarakstu. Atsauce: [...]. Kārtot pēc: DOI atvēršana? Vai autors/žurnāls/gads ir spēkā? Vai saturs apstiprina apgalvojumu? Kāds ir pierādījumu līmenis? Vai pastāv interešu konflikts?

Biežas kļūdas

• Citējot mākslīgā intelekta doto DOI, to neatverot. Atsauces halucināciju risks ir vislielākais apdraudējums.
• Avota aizstāšana ar kopsavilkumu. Par kritisku apgalvojumu jāatgriežas pie sākotnējā teksta.
• Mulsinošs pierādījumu līmenis. Ekspertu atzinumam un metaanalīzei nav vienādas nozīmes.
• Atjaunināšanas izlaišana. Vecāks pētījums var būt pretrunā ar pašreizējiem norādījumiem; Jāpārbauda datums.
• Interešu konflikta neievērošana. Finansējums un interešu deklarēšana ietekmē interpretāciju.

Rezumējot

Mākslīgais intelekts ir spēcīgs paātrinātājs jautājumu strukturēšanai, meklēšanas vienumu ģenerēšanai un garu tekstu apkopošanai literatūras meklējumos. Bet tās visbīstamākā kļūda, atsauces halucinācijas, notiek šajā jomā: tā var radīt avotus, kas šķiet reāli, bet neeksistē. Tāpēc veiciet faktisko meklēšanu pats, pārbaudiet katru avotu ar DOI, salīdziniet kopsavilkumus ar oriģinālo tekstu un kritiski novērtējiet pierādījumu līmeni. Pierādījumu galīgā interpretācija un pielāgošana pacientam ir farmaceita ziņā.

Lietojumprogrammas uzdevums

Izvēlieties klīnisko jautājumu no savas prakses un palūdziet AI to pārtulkot PICO valodā. Izmantojiet meklēšanas vienumus un veiciet faktisko meklēšanu pats atzītā datu bāzē. Pieprasiet AI dažus "avotus" par tēmu un mēģiniet atvērt katra DOI; Ņemiet vērā, cik daudz ir reāli un cik daudzi ir izdomāti. Visbeidzot, palūdziet AI apkopot īstu rakstu, salīdziniet kopsavilkumu ar sākotnējo rezultātu un atzīmējiet visus izkropļojumus.

kontrolsaraksts

• [ ] Es strukturēju jautājumu saistībā ar PICO.
• [ ] Es izmantoju meklēšanas vienumus, pats veicu meklēšanu.
• [ ] Es atvēru katru avotu ar DOI un pārbaudīju tā autentiskumu.
• [ ] Es salīdzināju kopsavilkumus ar oriģinālo tekstu.
• [ ] Es novērtēju pierādījumu līmeni un savlaicīgumu.
• [ ] Esmu apsvēris interešu konfliktu.
• [ ] Esmu saglabājis pārbaudītus avotus.