Lợi nhuận:
- Khả năng cấu trúc câu hỏi lâm sàng và tiến hành xem xét tài liệu, tóm tắt và tổng hợp bằng chứng bằng trí tuệ nhân tạo
- Khả năng quản lý rủi ro từ tài liệu tham khảo bịa đặt (ảo giác) bằng cách xác nhận từng nguồn do trí tuệ nhân tạo đưa ra với DOI và bài viết gốc
- Khả năng đọc tóm tắt AI một cách phê phán, đánh giá mức độ bằng chứng, xung đột lợi ích và tính kịp thời
Dược là nghề có kiến thức không ngừng được đổi mới; Liều lượng hoặc khuyến cáo đã được biết chính xác ngày hôm qua có thể thay đổi theo một nghiên cứu mới. Dược phẩm dựa trên bằng chứng có nghĩa là trả lời một câu hỏi bằng bằng chứng khoa học đáng tin cậy và cập nhật nhất. Nhưng tài liệu khoa học thì rất lớn và rải rác; Bạn rất dễ bị choáng ngợp bởi hàng trăm bài viết khi tìm kiếm câu trả lời cho một câu hỏi. Trí tuệ nhân tạo là một công cụ hỗ trợ quét và tóm tắt mạnh mẽ ở đây: nó giúp cấu trúc câu hỏi, tạo cụm từ tìm kiếm, tóm tắt một văn bản dài. Nhưng sai lầm nguy hiểm nhất của trí tuệ nhân tạo chính là ở lĩnh vực này: nó có thể tạo nên những bài báo và DOI không tồn tại. Trong phần này, bạn sẽ học cách sử dụng trí tuệ nhân tạo như một công cụ an toàn, được xác thực trong việc nghiên cứu tài liệu.
Các bước của phương pháp tiếp cận dựa trên bằng chứng
Một câu hỏi dựa trên bằng chứng được trả lời bằng các bước sau:
- Cấu trúc câu hỏi. Một câu hỏi lâm sàng hay thường được đóng khung trong khung PICO: Bệnh nhân/Dân số (Bệnh nhân), Can thiệp, So sánh, Kết quả. Ví dụ: “Thuốc X (I) ảnh hưởng như thế nào đến nguy cơ hạ đường huyết (O) so với thuốc Y (C) ở người cao tuổi mắc bệnh tiểu đường tuýp 2 (P)?”
- Hãy tìm bằng chứng. Tìm kiếm cơ sở dữ liệu và tài nguyên thích hợp.
- Đánh giá bằng chứng. Loại nghiên cứu, chất lượng, cỡ mẫu và nguy cơ sai lệch.
- Áp dụng và theo dõi. Điều chỉnh phát hiện phù hợp với bối cảnh của bệnh nhân.
AI đặc biệt nhanh ở bước 1 và 3 (cấu trúc câu hỏi và giúp đánh giá văn bản); nhưng bước 2 (tìm nguồn cung ứng) yêu cầu xác minh quan trọng.
thứ bậc của bằng chứng
Không phải tất cả bằng chứng đều như nhau. Một hệ thống phân cấp chung:
Mức độ bằng chứng
ví dụ
quyền lực
cao nhất
Đánh giá hệ thống, phân tích tổng hợp
Sự kết hợp của nhiều nghiên cứu
cao
Thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát (RCT)
Có kiểm soát, độ lệch thấp
trung bình
Đoàn hệ, trường hợp kiểm soát
Quan sát, nguy cơ yếu tố gây nhiễu
thấp
Hàng loạt vụ việc, ý kiến chuyên gia
Khả năng khái quát hạn chế
thấp nhất
Nội dung web mang tính giai thoại, chưa được xác minh
Giá trị bằng chứng kém
Khi tóm tắt một phát hiện, AI có thể nhầm lẫn giữa mức độ bằng chứng hoặc đưa ra nguồn yếu thành nguồn mạnh. Bạn luôn kiểm soát được cấp độ.
Ngoài ra, có thể có những nghiên cứu trái ngược nhau về cùng một chủ đề. AI đôi khi chỉ có thể làm nổi bật một bên và bỏ qua bên kia; điều này được gọi là "trình bày có chọn lọc". Đánh giá bằng chứng chắc chắn sẽ tìm kiếm xu hướng chung trong chủ đề (điểm chung của nhiều nghiên cứu) và đánh giá hệ thống hiện tại nếu có. Việc thay đổi thực hành dựa trên một nghiên cứu duy nhất, đặc biệt là nghiên cứu mẫu nhỏ hoặc một trung tâm, là rất rủi ro. Hỏi AI “có phát hiện mâu thuẫn nào về vấn đề này không, bên nào có bằng chứng mạnh mẽ hơn” là một cách hay để cân bằng bản tóm tắt một chiều; Nhưng việc cân nhắc cuối cùng sẽ do bạn thực hiện bằng cách đọc các nguồn gốc.
Thận trọng: AI có thể tạo ra các tài liệu tham khảo hoàn toàn bịa đặt với tiêu đề thực tế, tên tác giả, tạp chí và DOI; đây được gọi là "ảo giác tham chiếu". Không bao giờ trích dẫn một nguồn mà không mở DOI trong cơ sở dữ liệu/tạp chí gốc và xem nội dung của nó.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - DOI tự tạo. Một dược sĩ đã hỏi AI về nguồn thông tin về hiệu quả của thuốc; trí tuệ nhân tạo mang lại ba bài viết và DOI. Khi dược sĩ cố gắng mở DOI, anh ta phát hiện ra rằng hai DOI không tương ứng với bất kỳ hồ sơ nào; một là có thật nhưng báo cáo một kết quả khác. Dược sĩ chỉ sử dụng bài viết thực tế mà ông đã xác minh. Nếu không xác minh, hai nguồn hư cấu sẽ được đưa vào một báo cáo.
Trường hợp 2 - Tìm kiếm bằng PICO. Một dược sĩ đang nghiên cứu so sánh độ an toàn của hai loại thuốc giảm đau ở người già. Anh ấy yêu cầu AI chuyển câu hỏi vào PICO và tạo ra các cụm từ tìm kiếm. AI đưa ra các thuật ngữ và từ đồng nghĩa rõ ràng; Với những điều này, dược sĩ đã tự mình thực hiện tìm kiếm thực tế trong cơ sở dữ liệu nổi tiếng và đánh giá kết quả. Trí tuệ nhân tạo đã tăng tốc tìm kiếm; Dược sĩ tìm thấy các nguồn và đọc chúng.
Trường hợp 3 - Sự biến dạng tóm tắt. Một dược sĩ đã có một bài viết thực tế được tóm tắt bằng trí tuệ nhân tạo. Bản tóm tắt khẳng định rằng nghiên cứu đã cho thấy “tính ưu việt rõ ràng”; nhưng bản thân bài báo cho biết kết quả "không đạt được ý nghĩa thống kê." Dược sĩ đọc văn bản gốc, nhận thấy sự sai lệch và sửa lại phần tóm tắt. Bản tóm tắt AI đã phóng đại; Trở về cội nguồn mới biết được sự thật.
Trường hợp 4 - Thiếu chủ đề. Một dược sĩ nhận được thông tin từ trí tuệ nhân tạo về việc sử dụng thuốc được khuyến nghị. Câu trả lời có vẻ hợp lý nhưng lại dựa trên hướng dẫn từ vài năm trước; Tuy nhiên, khuyến nghị đã được cập nhật. Khi dược sĩ mở hướng dẫn cập nhật, anh ta đã thấy sự khác biệt và lấy khuyến nghị mới làm cơ sở. Bởi vì kiến thức của AI đã bị đóng băng vào một ngày cụ thể nên nó không thể biết được sự thay đổi mới nhất; kiểm tra cập nhật đã thu hẹp khoảng cách này.
Sàng lọc dựa trên bằng chứng từng bước
- Đóng khung câu hỏi bằng PICO. Dân số, can thiệp, so sánh, kết quả.
- Tạo thuật ngữ tìm kiếm. Nhận từ khóa và từ đồng nghĩa từ trí tuệ nhân tạo.
- Bạn thực hiện cuộc gọi thực sự. Tìm kiếm cơ sở dữ liệu/nguồn có uy tín; “Chế tạo” tài nguyên cho AI.
- Xác minh mọi nguồn. DOI mở, tác giả/tạp chí/năm có thật không, nội dung có hỗ trợ cho tuyên bố đó không?
- Đánh giá mức độ bằng chứng Loại công việc, chất lượng, xung đột lợi ích, kịp thời.
- Bối cảnh hóa và lưu. Liên kết việc tìm kiếm với bệnh nhân/câu hỏi, nguồn hồ sơ.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Yếu: “Thuốc này có tác dụng không, cho nguồn.”
Strong: "Cấu trúc câu hỏi lâm sàng sau đây trong khung PICO: [câu hỏi]. Sau đó, tạo các thuật ngữ tìm kiếm hiệu quả và từ đồng nghĩa cho câu hỏi đó. KHÔNG tạo nên nguồn/bài viết; hãy cho tôi biết loại nghiên cứu nào (RCT, phân tích tổng hợp) và cơ sở dữ liệu nào tôi nên tìm kiếm thay thế. Nếu bạn đặt tên cho một nguồn, hãy gắn thẻ 'không được xác minh, phải được xác nhận bằng DOI'."
Trong lời nhắc mạnh mẽ, khuôn khổ, ranh giới và điều kiện xác minh rất rõ ràng; AI không bị buộc phải chế tạo tài nguyên.
Bốn mẫu có thể sao chép
Nhiệm vụ: Vẽ câu hỏi lâm sàng vào PICO.Câu hỏi: [...]. Đầu ra: P (dân số), I (can thiệp), C (so sánh), O (kết quả) và câu hỏi nghiên cứu có cấu trúc một câu.
Nhiệm vụ: Tạo từ tìm kiếm (nguồn FITTING).Chủ đề: [...]. Đầu ra: từ khóa + từ đồng nghĩa + loại hình nghiên cứu gợi ý. Tín dụng/DOI; Chỉ cần cho tôi biết cách gọi.
Nhiệm vụ: Tóm tắt văn bản này một cách khách quan (không cường điệu). Văn bản: [bài viết]. Đầu ra: mục đích, phương pháp, mẫu, phát hiện chính, hạn chế, kết luận. Thể hiện kết quả MẠNH MẼ hơn những gì văn bản nói; giữ sự không chắc chắn.
Nhiệm vụ: Lập danh sách kiểm tra xác minh tài liệu tham khảo. Tài liệu tham khảo: [...]. Sắp xếp theo: DOI mở? Tác giả/tạp chí/năm có giữ không? Nội dung có hỗ trợ yêu cầu bồi thường không? Mức độ bằng chứng là gì? Có xung đột lợi ích không?
Những lỗi thường gặp
- Trích dẫn DOI do trí tuệ nhân tạo đưa ra mà không cần mở. Nguy cơ ảo giác tham chiếu là mối nguy hiểm lớn nhất.
- Thay thế bản tóm tắt cho nguồn. Đối với một tuyên bố quan trọng, người ta nên quay lại văn bản gốc.
- Nhầm lẫn mức độ bằng chứng. Ý kiến chuyên gia và phân tích tổng hợp không có cùng trọng lượng.
- Bỏ qua việc cập nhật. Một nghiên cứu cũ hơn có thể mâu thuẫn với hướng dẫn hiện tại; Ngày nên được kiểm tra.
- Bỏ qua xung đột lợi ích. Việc tài trợ và kê khai ảnh hưởng đến việc giải thích.
Tóm lại
Trí tuệ nhân tạo là một công cụ tăng tốc mạnh mẽ để cấu trúc các câu hỏi, tạo ra các thuật ngữ tìm kiếm và tóm tắt các văn bản dài trong tìm kiếm tài liệu. Nhưng lỗi nguy hiểm nhất của nó, ảo giác tham chiếu, xảy ra ở lĩnh vực này: nó có thể tạo ra những nguồn có vẻ thực tế nhưng không tồn tại. Vì vậy, hãy tự mình tìm kiếm thực tế, xác minh từng nguồn bằng DOI, so sánh phần tóm tắt với văn bản gốc và đánh giá nghiêm túc mức độ bằng chứng. Việc giải thích cuối cùng về bằng chứng và sự thích ứng của nó với bệnh nhân thuộc về dược sĩ.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn một câu hỏi lâm sàng từ thực tiễn của chính bạn và nhờ AI dịch nó sang PICO. Lấy các thuật ngữ tìm kiếm và tự mình thực hiện tìm kiếm thực tế trên cơ sở dữ liệu được công nhận. Yêu cầu AI cung cấp một số "nguồn" về chủ đề này và cố gắng mở DOI của từng nguồn; Lưu ý có bao nhiêu là thật và bao nhiêu là bịa đặt. Cuối cùng, yêu cầu AI tóm tắt một bài viết thực, so sánh bản tóm tắt với kết quả ban đầu và gắn cờ mọi sai lệch.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã cấu trúc câu hỏi xoay quanh PICO.
- [ ] Tôi đã lấy các cụm từ tìm kiếm và tự mình thực hiện tìm kiếm.
- [ ] Tôi đã mở từng nguồn bằng DOI và xác minh tính xác thực của nó.
- [ ] Tôi đã so sánh phần tóm tắt với văn bản gốc.
- [ ] Tôi đã đánh giá mức độ bằng chứng và tính kịp thời.
- [ ] Tôi đã xem xét xung đột lợi ích.
- [ ] Tôi đã lưu các nguồn đã được xác minh.