論文の概要: An AI-Driven Live Systematic Reviews in the Brain-Heart Interconnectome: Minimizing Research Waste and Advancing Evidence Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17181v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 03:51:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:54:55.493402
• Title: An AI-Driven Live Systematic Reviews in the Brain-Heart Interconnectome: Minimizing Research Waste and Advancing Evidence Synthesis
• Title（参考訳）: 脳-心インターコネクトームにおけるAI駆動型ライブシステムレビュー:研究廃棄物の最小化とエビデンス合成の促進
• Authors: Arya Rahgozar, Pouria Mortezaagha, Jodi Edwards, Douglas Manuel, Jessie McGowen, Merrick Zwarenstein, Dean Fergusson, Andrea Tricco, Kelly Cobey, Margaret Sampson, Malcolm King, Dawn Richards, Alexandra Bodnaruc, David Moher,
• Abstract要約: 我々はブレイン・ハード・インターコネクトーム(BHI)ドメインの体系的レビューを強化するAI駆動システムを開発した。 このシステムは、PICOS(Population, Intervention, Comparator, Outcome, and Study Design)の自動検出、ベクトル埋め込みを用いたセマンティック検索、グラフベースのクエリ、トピックモデリングを統合している。 このシステムはリアルタイムのアップデートを提供し、リビングデータベースによる研究の無駄を減らし、ダッシュボードと対話型AIを備えた対話型インターフェースを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.81784450632149
• License:
• Abstract: The Brain-Heart Interconnectome (BHI) combines neurology and cardiology but is hindered by inefficiencies in evidence synthesis, poor adherence to quality standards, and research waste. To address these challenges, we developed an AI-driven system to enhance systematic reviews in the BHI domain. The system integrates automated detection of Population, Intervention, Comparator, Outcome, and Study design (PICOS), semantic search using vector embeddings, graph-based querying, and topic modeling to identify redundancies and underexplored areas. Core components include a Bi-LSTM model achieving 87% accuracy for PICOS compliance, a study design classifier with 95.7% accuracy, and Retrieval-Augmented Generation (RAG) with GPT-3.5, which outperformed GPT-4 for graph-based and topic-driven queries. The system provides real-time updates, reducing research waste through a living database and offering an interactive interface with dashboards and conversational AI. While initially developed for BHI, the system's adaptable architecture enables its application across various biomedical fields, supporting rigorous evidence synthesis, efficient resource allocation, and informed clinical decision-making.
• Abstract（参考訳）: Brain-Heart Interconnectome (BHI) は神経学と心臓学を組み合わせているが、エビデンス合成の非効率性、品質基準の欠如、研究廃棄物によって妨げられている。 これらの課題に対処するため、BHIドメインの体系的レビューを強化するAI駆動システムを開発した。 このシステムは、PICOS(Population, Intervention, Comparator, Outcome, and Study Design)の自動検出、ベクトル埋め込みを用いたセマンティック検索、グラフベースのクエリ、およびトピックモデリングを統合し、冗長性と未探索領域を識別する。 コアコンポーネントには、PICOS準拠のための87%の精度を達成するBi-LSTMモデル、95.7%の精度を持つ研究設計分類器、GPT-3.5による検索・拡張生成(RAG)が含まれる。 このシステムはリアルタイムのアップデートを提供し、リビングデータベースによる研究の無駄を減らし、ダッシュボードと対話型AIを備えた対話型インターフェースを提供する。 当初はBHI向けに開発されたが、システムは様々な生体医学分野に適用可能であり、厳密なエビデンス合成、効率的な資源配分、情報的臨床意思決定をサポートする。

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