Selección automatizada de referencias relevantes en revisiones sistemáticas: marco metodológico SELECTION-AI y herramienta digital SELECTION-DT

Antecedentes: Las revisiones sistemáticas de literatura (RSL) son productos de alto valor académico, metodológico y asistencial dentro de las ciencias biomédicas. No solo resumen conocimiento, sino que también respaldan la toma de decisiones en los diferentes niveles de aplicación del conocimiento. Existe una necesidad para automatizar la selección de referencias relevantes durante su desarrollo. Aunque se han encontrado más de cincuenta artículos reportando una opción para automatizar la selección de referencias, no es clara la ruta para los investigadores para identificar un método óptimo que se ajuste a sus necesidades. Es necesario armonizar los campos de conocimiento de la informática, ciencia de datos y ciencias biomédicas para que la toma de decisiones se base en un lenguaje común. El objetivo de esta investigación es desarrollar un marco metodológico para soportar la toma de decisiones sobre el uso de herramientas digitales que emplean inteligencia artificial (HD-IA) en la automatización de selección de referencias relevantes durante las revisiones sistemáticas y desarrollar una HD-IA.
Metodología: Se desarrollará en tres etapas: I) Identificar la evidencia para automatizar la selección preliminar de referencias, II) generar el marco metodológico SELECTION-AI y III) generar la herramienta SELECTION-DT. Los métodos a utilizar incluyen revisiones de alcance, consenso de expertos, adaptación del flujo de trabajo a partir de la identificación de variables de entrada y de salida, desarrollo en Python y prueba de funcionamiento y dos grupos focales para la descripción de la experiencia de uso de los productos generados.
Resultados esperados: Presentar información sobre el estado de conocimiento de las herramientas para automatizar la selección preliminar de referencias en el desarrollo de las revisiones sistemáticas y aportar un instrumento metodológico para soportar la toma de decisión respecto a cómo elegir las herramientas de automatización y cómo evaluarlas. Además, se espera contribuir con una herramienta que pueda ser utilizada en contextos de investigación académica, evaluación de tecnología en salud, así como en la elaboración de guías de práctica clínica o políticas públicas.

Automatización, Inteligencia artificial, Screening, Cribado de referencias, Revisiones sistemáticas, Validación, Marco metodológico, Clasificadores de texto

Artículos académicos
Evidencia actual sobre automatizar el escaneo de referencias
Ítems para guiar la selección de clasificador de texto
Lista enriquecida de ítems
Validación de apariencia marco SELECTION-AI