Elementi di segnalazione preferiti per revisioni sistematiche e meta-analisi - Estensione dell'intelligenza artificiale (PRISMA-AI)

Con i progressi dell'intelligenza artificiale (AI) negli ultimi due decenni, l'entusiasmo e l'adozione di questa tecnologia in medicina sono aumentati costantemente. Tuttavia, nonostante la maggiore adozione dell'IA in medicina, il modo in cui tali metodologie e risultati vengono riportati varia notevolmente e la leggibilità degli studi clinici che utilizzano l'IA può essere una sfida per il medico generico.

Le revisioni sistematiche delle applicazioni di intelligenza artificiale sono un settore importante per il quale sono necessari orientamenti specifici. Una revisione sistematica in corso condotta dal nostro team ha dimostrato che il numero di revisioni sistematiche sulle applicazioni di intelligenza artificiale (con o senza meta-analisi) sta aumentando notevolmente nel tempo, ma la qualità dei rapporti è ancora scarsa ed eterogenea, il che porta a incoerenze nel segnalazione di dettagli informativi tra i singoli studi. Di conseguenza, la mancanza di questi dettagli informativi può comportare problemi per la ricerca primaria e la sintesi e potenzialmente limita la loro utilità per le parti interessate interessate all'implementazione dell'IA o all'utilizzo delle informazioni nelle revisioni sistematiche.

I criteri deriveranno dal consenso tra esperti multi-specialità (in ciascuna specialità medica) che hanno già pubblicato sulle applicazioni AI nelle principali riviste mediche e gli autori principali di PRISMA, STARD-AI, CONSORT-AI, SPIRIT-AI, TRIPOD- AI, PROBAST-AI, CLAIM-AI e DECIDE-AI per garantire che i criteri abbiano un'applicabilità globale in tutte le discipline e per ogni tipo di studio che coinvolga l'IA.

I criteri di estensione PRISMA-AI proposti si concentrano sulla standardizzazione della segnalazione di metodi e risultati per gli studi clinici che utilizzano l'IA. Questi criteri rifletteranno i dettagli tecnici più rilevanti che uno scienziato di dati richiede per la futura riproducibilità, ma si concentrano sulla capacità del lettore clinico di seguire e accertare in modo critico i risultati rilevanti di tali studi.

L'estensione PRISMA-AI risultante lo farà

1. aiutare le parti interessate interessate all'implementazione dell'IA o all'utilizzo delle informazioni relative all'IA nelle revisioni sistematiche
2. creare un quadro per i revisori che valutano le pubblicazioni,
3. fornire uno strumento per la formazione dei ricercatori sulla metodologia dell'Intelligenza Artificiale SR
4. aiutare gli utenti finali della SR come medici e responsabili politici a valutare meglio la validità e l'applicabilità della SR nel loro processo decisionale.

Il successo dei criteri si vedrà nel modo in cui i manoscritti sono scritti, nel modo in cui i revisori li valutano e, infine, nel modo in cui il pubblico generale è in grado di leggere e digerire gli studi pubblicati