AI 是否能够帮助学术研究人员快速筛选文献综述？

人工智能可以显著加快学术研究人员的文献筛选过程。AI 工具利用自然语言处理和机器学习高效评估大量研究摘要和文章与特定研究问题的相关性。 有效的 AI 辅助筛选需要高质量的输入数据，包括明确定义的纳入/排除标准和用于训练分类器的代表性基础文章。这些系统通常在系统性综述或范围综述等结构化文献综述中，对于明确指定的主题表现最佳，能够快速根据语义相似性或预定义的关键词识别潜在相关的论文。人工监督仍然至关重要，以验证相关性，管理细微决策，并最小化假阴性或假阳性。实施质量在很大程度上依赖于 AI 模型的训练和查询的清晰性。 实施过程涉及研究人员首先建立搜索策略和标准。AI 平台然后摄取搜索结果，自动根据预测相关性对文章进行排名，且通常突出显示方法和结论等关键部分以便快速人工审查。这显著减轻了初步筛选的负担，为研究人员在关键评估和综合上节省了时间。主要应用包括促进全面的系统性综述和加快资助提案背景研究。