A produção de uma Revisão Sistemática demanda uma análise rigorosa de produções científicas, que aumentam diariamente, ampliando os desafios na busca, extração e análise de dados. Pela necessidade de manter a sistematização e cumprir o prazo cientificamente estipulado para produção e validação dos dados, atualmente, alguns recursos tecnológicos buscam contribuir para reduzir o trabalho humano, especialmente em revisões consideradas extensas.
Na revisão de Blaizot et al., 2022, os autores investigaram quais ferramentas de IA (inteligência artificial) foram utilizadas na produção de revisões sistemáticas, revisões rápidas, mapas de lacunas de evidência, mapeamento de evidências e revisão de escopo, em estudos voltados para ciências da saúde em humanos. O estudo incluiu 12 artigos, com um total de 15 métodos de IA utilizados nas pesquisas. EPPI Reviewer, K-means e Rayyan foram as três ferramentas mais citadas, operando de forma autônoma, sem necessidade da contribuição contínua dos revisores.
Fonte: Blaizot A, Veettil SK, Saidoung P, Moreno-Garcia CF, Wiratunga N, Aceves-Martins M, Lai NM, Chaiyakunapruk N. Using artificial intelligence methods for systematic review in health sciences: A systematic review. Res Synth Methods. 2022 May;13(3):353-362.
O Rayyan foi a ferramente mais citada em relação a triagem de títulos e resumos estando presente em cerca de 33% dos estudos. Além disso, a fase de triagem foi a com maior número de uso de ferramentas sendo aplicada em 73% dos artigos, as outras etapas foram divididas em extração e de dados e análise do risco de viés, sendo 2 métodos em cada etapa.
Fonte: Blaizot A, Veettil SK, Saidoung P, Moreno-Garcia CF, Wiratunga N, Aceves-Martins M, Lai NM, Chaiyakunapruk N. Using artificial intelligence methods for systematic review in health sciences: A systematic review. Res Synth Methods. 2022 May;13(3):353-362.
Das 15 ferramentas 5 foram referidas com preocupação e com necessidade de intervenção com análise humana, como por exemplo o Robô Revisor, no estudo de Goldkuhle et al. os autores relataram problemas com o software utilizados em estudos de ensaios controlados aleatórios (RCTs). Na fase de triagem o uso do Abstrackr, WordStat e QDA full-text também não realizaram sua função com total êxito, porém em uma análise mais detalhada, concluiu-se que os aspectos citados não interfiram na qualidade e integridade da revisão.
Um total de 83% dos autores referiu vantagens no uso da IA na produção cientifica, por redução de demanda de trabalho humano e maior agilidade principalmente na fase de triagem. Porém, mesmo com um número significativo de uso e aprovação, é necessário manter- se atento em relação a confiabilidade das plataformas que ainda estão em aperfeiçoamento e portanto não substituem de forma completa e confiável atuação humana no desenvolvimento das revisões.
