Dobički:
- Sposobnost strukturiranja kliničnega vprašanja in izvajanja pregleda literature, povzetkov in zbiranja dokazov z umetno inteligenco
- Sposobnost obvladovanja tveganja izmišljenih referenc (halucinacij) s potrditvijo vsakega vira, ki ga poda umetna inteligenca, z DOI in izvirnim člankom
- Sposobnost kritičnega branja povzetka AI, ocenjevanja ravni dokazov, navzkrižja interesov in pravočasnosti
Farmacija je stroka, katere znanje se nenehno obnavlja; Odmerek ali priporočilo, ki je bilo pravilno znano včeraj, se lahko spremeni z novo študijo. Farmacija na podlagi dokazov pomeni odgovoriti na vprašanje z najbolj aktualnimi in zanesljivimi znanstvenimi dokazi. Toda znanstvena literatura je ogromna in razpršena; Ko iščete odgovor na vprašanje, vas zlahka preobremeni na stotine člankov. Umetna inteligenca je tukaj močna pomoč pri skeniranju in povzemanju: pomaga strukturirati vprašanje, ustvariti iskalne izraze, povzeti dolgo besedilo. A najnevarnejša napaka umetne inteligence je ravno na tem področju: lahko si izmisli artikle in DOI, ki ne obstajajo. V tej enoti se boste naučili uporabljati umetno inteligenco kot varno, preverjeno orodje pri pregledu literature.
Koraki pristopa, ki temelji na dokazih
Na vprašanje, ki temelji na dokazih, se odgovori s temi koraki:
- Strukturirajte vprašanje. Dobro klinično vprašanje je pogosto oblikovano z okvirom PICO: bolnik/populacija (pacient), intervencija, primerjava, izid. Primer: »Kako zdravilo X (I) vpliva na tveganje za hipoglikemijo (O) v primerjavi z zdravilom Y (C) pri starejših ljudeh s sladkorno boleznijo tipa 2 (P)?«
- Iščite dokaze. Poiščite ustrezne zbirke podatkov in vire.
- Ocenite dokaze. Vrsta študije, kakovost, velikost vzorca in tveganje pristranskosti.
- Nanesite in spremljajte. Ugotovitev prilagodite pacientovemu kontekstu.
AI je še posebej hiter pri 1. in 3. koraku (strukturiranje vprašanja in pomoč pri ocenjevanju besedila); vendar korak 2 (izvajanje) zahteva kritično preverjanje.
hierarhija dokazov
Niso vsi dokazi enaki. Splošna hierarhija:
Raven dokazov
primer
moč
najvišja
Sistematični pregled, metaanaliza
Kombinacija več študij
visoka
Randomizirano kontrolirano preskušanje (RCT)
Nadzorovana, nizka pristranskost
srednje
Kohorta, kontrola primerov
Opazovanje, tveganje motečih dejavnikov
nizka
Serija primerov, izvedensko mnenje
Omejena posplošljivost
najnižja
Anekdotična, nepreverjena spletna vsebina
Slaba dokazna vrednost
Pri povzemanju ugotovitve lahko umetna inteligenca zameša raven dokazov ali predstavi šibek vir kot močan. Vedno nadzorujete nivo.
Poleg tega lahko obstajajo nasprotujoče si študije o isti temi. Umetna inteligenca lahko včasih samo izpostavi eno stran in zanemari drugo; to se imenuje "selektivna predstavitev". Trdna ocena dokazov išče splošni trend v temi (kar je skupnega mnogim študijam) in trenutni sistematični pregled, če je na voljo. Spreminjanje prakse na podlagi ene same študije, zlasti študije majhnega vzorca ali enega centra, je tvegano. Vprašanje AI "ali obstajajo nasprotujoče si ugotovitve o tem vprašanju, katera stran ima močnejše dokaze" je dober način za uravnoteženje enostranskega povzetka; A končno tehtanje opravite vi z branjem izvirnih virov.
Pozor: umetna inteligenca lahko ustvari popolnoma izmišljene reference z realističnim naslovom, imenom avtorja, revijo in DOI; to se imenuje "referenčna halucinacija". Nikoli ne navajajte vira, ne da bi odprli DOI v izvirni bazi podatkov/reviji in si ogledali njeno vsebino.
trije mini kovčki
Primer 1 – Izdelani DOI. Farmacevt je prosil AI za vir o učinkovitosti zdravila; umetna inteligenca je prinesla tri članke in DOI. Ko je farmacevt poskušal odpreti DOI, je ugotovil, da dva ne ustrezata nobeni evidenci; ena je bila resnična, vendar je poročala o drugačnem rezultatu. Farmacevt je uporabil le dejanski izdelek, ki ga je preveril. Brez preverjanja bi bila v eno poročilo vključena dva fiktivna vira.
Primer 2 — Iskanje s PICO. Farmacevt je raziskoval primerjavo varnosti dveh protibolečinskih zdravil pri starejših. AI je prosil, naj vprašanje vrže v PICO in ustvari iskalne izraze. AI je dal jasne izraze in sinonime; S temi je farmacevt sam izvedel dejansko iskanje po znani bazi in ovrednotil rezultate. Umetna inteligenca je pospešila iskanje; Farmacevt je našel vire in jih prebral.
Primer 3 – izkrivljanje povzetka. Farmacevt je imel pravi članek, ki ga je povzela umetna inteligenca. Povzetek je trdil, da je študija pokazala "nedvoumno superiornost"; vendar je v samem članku pisalo, da rezultat "ni dosegel statistične pomembnosti." Farmacevt je prebral izvirno besedilo, opazil popačenje in popravil povzetek. Povzetek AI je pretiraval; Vrnitev k izviru je razkrila resnico.
Primer 4 – Manjka tema. Farmacevt je od umetne inteligence prejel informacijo o priporočeni uporabi zdravila. Odgovor se je zdel razumen, vendar je temeljil na vodniku izpred nekaj let; Vendar je bilo priporočilo od takrat posodobljeno. Ko je farmacevt odprl posodobljeno navodilo, je videl razliko in za osnovo vzel novo priporočilo. Ker je bilo znanje umetne inteligence zamrznjeno na določen datum, ni mogla poznati najnovejše spremembe; preverjanje posodobljenosti je zapolnilo to vrzel.
Preverjanje na podlagi dokazov korak za korakom
- Oblikujte vprašanje s PICO. Populacija, intervencija, primerjava, rezultat.
- Ustvari iskalne izraze. Pridobite ključne besede in sinonime od umetne inteligence.
- Ti opraviš pravi klic. Preiščite cenjeno bazo podatkov/vir; "Ustvarjanje" virov za AI.
- Preverite vsak vir. Odpri DOI, ali je avtor/revija/leto resničen, ali vsebina podpira trditev?
- Ocenite raven dokazov. Vrsta dela, kakovost, konflikt interesov, pravočasnost.
- Kontekstualizirajte in shranite. Povežite najdbo s pacientom/vprašanjem, vire zapisov.
Šibek poziv/močan poziv
Slab: "Ali je to zdravilo učinkovito, navedite vir."
Strong: "Strukturirajte naslednje klinično vprašanje v ogrodju PICO: [vprašanje]. Nato ustvarite učinkovite iskalne izraze in sinonime za to vprašanje. NE izmišljujte vira/članka; povejte mi, katero vrsto študij (RCT, meta-analiza) in katere baze podatkov naj poiščem namesto tega. Če navedete vir, označite 'ni preverjeno, mora biti potrjeno z DOI'."
V močnem pozivu so okvir, meja in pogoj preverjanja jasni; AI ni prisiljen izdelovati virov.
Štiri predloge za kopiranje
Naloga: Vnesite klinično vprašanje v PICO. Vprašanje: [...]. Rezultat: P (populacija), I (interferenca), C (primerjava), O (izid) in enostavčno strukturirano raziskovalno vprašanje.
Naloga: Generiraj iskani izraz (FITTING vir). Zadeva: [...]. Rezultat: ključne besede + sinonimi + predlagane vrste študij. Zasluge/DOI; Samo povej mi, kako naj pokličem.
Naloga: Povzemite to besedilo nepristransko (brez pretiravanja).Besedilo: [članek]. Rezultat: namen, metoda, vzorec, glavna ugotovitev, omejitve, zaključek. Izražanje rezultata MOČNEJE od tistega, kar pravi besedilo; ohraniti negotovost.
Naloga: Izdelajte kontrolni seznam za preverjanje reference. Referenca: [...]. Razvrsti po: DOI odpiranje? Ali avtor/revija/letnik drži? Ali vsebina podpira trditev? Kakšna je stopnja dokazov? Ali obstaja konflikt interesov?
Pogoste napake
- Citiranje DOI, ki ga je podala umetna inteligenca, ne da bi ga odprli. Tveganje referenčne halucinacije je največja nevarnost.
- Zamenjava vira s povzetkom. Za kritično trditev se je treba vrniti k izvirnemu besedilu.
- Zmeda raven dokazov. Strokovno mnenje in metaanaliza nimata enake teže.
- Preskok posodobitve. Starejša študija je lahko v nasprotju s trenutnimi smernicami; Datum je treba preveriti.
- Spregled konflikta interesov. Financiranje in izjava o interesu vplivata na razlago.
Če povzamem
Umetna inteligenca je močan pospeševalnik za strukturiranje vprašanj, generiranje iskalnih izrazov in povzemanje dolgih besedil pri iskanju literature. Toda njegova najnevarnejša napaka, referenčna halucinacija, se pojavi na tem področju: ustvari lahko vire, ki se zdijo realistični, vendar ne obstajajo. Torej izvedite dejansko iskanje sami, preverite vsak vir z DOI, primerjajte povzetke z izvirnim besedilom in kritično ocenite raven dokazov. Končno interpretacijo dokazov in njihovo prilagoditev pacientu ima farmacevt.
Aplikacijska naloga
Izberite klinično vprašanje iz svoje prakse in naj ga AI prevede v PICO. Vzemite iskalne izraze in izvedite dejansko iskanje v priznani bazi podatkov. Vprašajte AI za nekaj "virov" o temi in poskusite odpreti DOI vsakega; Upoštevajte, koliko jih je resničnih in koliko izmišljenih. Na koncu naj AI povzame pravi članek, primerja povzetek z izvirnim rezultatom in označi morebitna izkrivljanja.
kontrolni seznam
- [ ] Vprašanje sem strukturiral okoli PICO.
- [ ] Vzel sem iskalne izraze in izvedel dejansko iskanje sam.
- [ ] Vsak vir sem odprl z DOI in preveril njegovo pristnost.
- [ ] Povzetke sem primerjal z izvirnim besedilom.
- [ ] Ocenil sem raven dokazov in pravočasnost.
- [ ] Upošteval sem navzkrižje interesov.
- [ ] Shranil sem preverjene vire.