AI如何辅助文献评估和研究质量控制？

人工智能通过自动筛选、内容分析和识别潜在偏见或不一致，显著提升文献评估和研究质量控制的效率。关键应用利用自然语言处理（NLP）和机器学习算法快速处理大量文献，提取相关主题并评估研究方法的严谨性。至关重要的考虑因素包括在高质量、具有代表性的数据库上训练AI模型的必要性，以及人类专业知识在验证发现和解读复杂细微差别中发挥的关键作用。用户必须对算法固有的偏见保持警惕，并确保AI工具补充而不是取代关键研究者在特定领域内的判断。 实际实施涉及将AI集成到系统评价工作流程中，以进行初步筛选、摘要分类和重复检测。这些工具执行语义分析，以揭示引用操控，预测研究复制的潜力，并标记有问题的统计报告。这提高了效率，改善了评估的一致性，支持偏见检测，并有助于证据的综合。这最终通过释放研究人员处理更高层次的批判性评估任务，提高整体分析透明度，从而增强研究的完整性。