AIREV: un sistema basato sull’IA a supporto delle revisioni sistematiche

La crescita esponenziale della letteratura scientifica ha reso essenziale la sintesi delle prove (evidence synthesis) tramite le revisioni sistematiche.

Dal momento che le revisioni sistematiche sono assai impegnative in termini di tempo e risorse, si sta sperimentando il contributo dell’intelligenza artificiale (IA) per migliorare l’efficienza del processo. I dati disponibili sono promettenti, ma non conclusivi.

Lo studio AIREV (Artificial Intelligence for Scientific Reviews and Evidence Visualization) è condotto su commissione dell’Unità di Epidemiologia della ATS – Città metropolitana di Milano nell’ambito di un finanziamento PNC (Piano Nazionale per gli investimenti complementari) del Ministero della Salute, che esplora l’associazione tra inquinamento atmosferico ed esiti di salute per i quali al momento l’associazione stessa non è consolidata.

Utilizzando come riferimento una revisione sistematica effettuata secondo la metodologia tradizionale, AIREV ha l’obiettivo di costruire un processo di revisione che si affida in tutto o in parte all’IA e di valutarlo.

STATO PROGETTO

In corso

COMMITTENTE

ATS-Città metropolitana di Milano

RESPONSABILI

Pietro Dri Maria Rosa Valetto

Le attività di Zadig

Zadig utilizza Elicit (www.elicit.com), uno strumento di ricerca e analisi della letteratura scientifica basato sui LLMs e mette a punto un workflow simile e parallelo alla metodologia tradizionale di selezione, screening e analisi degli articoli destinati alla revisione sistematica.

I risultati prodotti da Elicit sono confrontati con quelli ottenuti con la metodologia tradizionale fase per fase.

Inoltre Elicit viene utilizzato per applicare agli studi selezionati i criteri del questionario standardizzato e validato AMSTAR-2 EH che ne valuta la qualità metodologica.

Questo approccio è destinato a essere replicato per ulteriori revisioni sistematiche.

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