Краткое описание исследования
Исследование «Large Language Models and the Analyses of Adherence to Reporting Guidelines in Systematic Reviews and Overviews of Reviews (PRISMA 2020 and PRIOR)» направлено на оценку эффективности четырех крупных языковых моделей (LLMs) в анализе соблюдения отчетных руководств PRISMA 2020 и PRIOR. Целью исследования было выяснить, насколько точно эти модели могут оценивать соблюдение указанных руководств на примере 20 систематических обзоров и 20 обзоров обзоров. В результате выяснили, что все четыре модели показали низкую эффективность в оценке соблюдения PRISMA 2020, в то время как для PRIOR результаты были более обнадеживающими, особенно для ChatGPT, который продемонстрировал результаты, сопоставимые с мнением экспертов.
Почему результаты важны для врачей и клиник
Результаты исследования имеют большое значение для врачей и клиник, поскольку соблюдение отчетных руководств, таких как PRISMA и PRIOR, является критически важным для обеспечения качества и достоверности систематических обзоров и мета-анализов. Эти документы помогают исследователям структурировать свои работы и представлять свои результаты в понятном виде, что, в свою очередь, способствует более качественным клиническим решениям на основе доказательной медицины.
Объяснение терминов
Систематические обзоры (SRs) — это исследования, которые обобщают результаты множества других исследований по определенной теме, обеспечивая более широкую картину. Метанализы (MAs) — это статистический метод, который объединяет результаты нескольких исследований для получения единого количественного результата. PRISMA 2020 и PRIOR — это руководства, которые помогают исследователям правильно оформлять свои работы, чтобы обеспечить их достоверность и прозрачность.
Текущее состояние исследований
Недавние исследования показывают, что использование LLMs в научных исследованиях становится все более распространенным. Однако результаты данного исследования подчеркивают, что, несмотря на достижения в области искусственного интеллекта, качество анализа соблюдения отчетных руководств остается проблематичным. В отличие от других работ, «Large Language Models and the Analyses of Adherence to Reporting Guidelines in Systematic Reviews and Overviews of Reviews» выделяется тем, что впервые оценивает именно четыре популярных LLM для данной задачи.
Изменения в клинической практике
Результаты исследования могут изменить клиническую практику, внедрив более строгие критерии для оценки систематических обзоров и мета-анализов. Это может привести к улучшению качества предоставляемой медицинской помощи, поскольку более качественные обзоры способствуют лучшему пониманию клинических вопросов и более обоснованным решениям.
Идеи по оптимизации ухода за пациентами
Врачи и клиники могут использовать результаты исследования для повышения качества своих систематических обзоров, внедряя автоматизированные инструменты на основе ИИ для анализа соблюдения отчетных руководств. Это позволит ускорить процесс и снизить вероятность ошибок в оценке соблюдения.
Роль ИИ и автоматизации
Искусственный интеллект и автоматизация могут значительно облегчить процесс оценки, предоставляя более точные и быстрые результаты. Например, использование специализированных LLM может помочь в автоматическом анализе и оценке соблюдения PRISMA и PRIOR, что сократит время и ресурсы, затрачиваемые на ручные проверки.
Советы для внедрения результатов в практику
Врачам и клиникам следует рассмотреть возможность интеграции ИИ в свою работу, начиная с небольших проектов и тестирования LLM на существующих систематических обзорах. Важно также обучать персонал правильному использованию новых технологий и оценивать их эффективность.
Возможные барьеры и пути их преодоления
Среди барьеров можно выделить недостаток знаний о технологиях и боязнь их интеграции в рабочие процессы. Чтобы преодолеть эти трудности, рекомендуется проводить тренинги и семинары, а также делиться успешными примерами использования ИИ в практике.
Итоги
Исследование «Large Language Models and the Analyses of Adherence to Reporting Guidelines in Systematic Reviews and Overviews of Reviews (PRISMA 2020 and PRIOR)» подчеркивает важность соблюдения отчетных руководств для обеспечения качества медицинских исследований и клинической практики. Результаты показывают, что, несмотря на перспективы использования ИИ, необходимо учитывать его ограничения и продолжать работать над улучшением технологий.
Перспективы дальнейших исследований
Будущие исследования могут сосредоточиться на более глубоком анализе других отчетных руководств с использованием LLM, а также на разработке специализированных инструментов на основе ИИ для автоматизации процесса анализа. Это может привести к новым открытиям и улучшениям в области медицинских исследований.
Полное исследование — J Med Syst. 2025 Jun 12;49(1):80. doi: 10.1007/s10916-025-02212-0.
