TY  -  JOUR
AU  -  Petri, Davide
T1  -  La sintesi delle evidenze 2.0: come l’intelligenza artificiale sta rendendo più efficienti le revisioni sistematiche
PY  -  2023
Y1  -  2023-06-01
DO  -  10.1701/4042.40229
JO  -  Recenti Progressi in Medicina
JA  -  Recenti Prog Med
VL  -  114
IS  -  6
SP  -  359
EP  -  361
PB  -  Il Pensiero Scientifico Editore
SN  -  2038-1840
Y2  -  2026/04/18
UR  -  http://dx.doi.org/10.1701/4042.40229
N2  -  Le revisioni sistematiche (RS) sono strumenti fondamentali per sintetizzare le evidenze scientifiche disponibili su un determinato argomento, in alcuni ambiti sanitari si trovano alla base delle decisioni prese in materia di sanità pubblica secondo i principi dell’evidence-based medicine. Tuttavia, rimanere aggiornati sulla mole di produzione scientifica non è sempre facile visto l’incremento annuale di pubblicazioni scientifiche stimato del 4,10%. Le RS, infatti, richiedono molto tempo, con una media di undici mesi dalla progettazione alla sottomissione a una rivista scientifica; per rendere più efficiente questo processo e ottenere tempestivamente delle evidenze, sono stati sviluppati sistemi come le living systematic review e strumenti di intelligenza artificiale per l’automazione delle RS. Questi strumenti possono essere suddivisi in tre categorie: strumenti di visualizzazione, di apprendimento attivo e automatizzati con il natural language processing (Nlp). Il Nlp permette di ridurre il tempo speso e l’errore umano, per esempio, nello screening degli studi primari; esistono già molti strumenti di questo tipo che si applicano a tutte le fasi di una RS, attualmente i più utilizzati sono quelli con “human-in-the-loop” dove il revisore è coinvolto nei vari passaggi per verificare la bontà del lavoro svolto dal modello. In questo momento di transizione nelle RS, nuovi approcci si stanno affermando e sono sempre più apprezzati dalla comunità di revisori; lasciare alcuni compiti più elementari ma anche soggetti ad errori agli strumenti di machine learning, può aumentare l’efficienza del revisore e la qualità complessiva della revisione stessa.
ER  -