Систематические обзоры строятся на принципах строгости, прозрачности и воспроизводимости. Однако многие текущие решения ИИ не соответствуют этим принципам. Это грозит всплеском ненадёжных, смещённых / предвзятых и некачественных обзоров.
В Кокрейн мы стремимся решать эту проблему с помощью взвешенного и ответственного подхода. Здесь мы излагаем некоторые направления нашей работы, направленной на обеспечение ответственного использования ИИ в синтезе доказательств.
Использование ИИ для поддержки авторов обзоров
В Кокрейн у нас есть опыт внедрения решений по автоматизации в процесс обзора. Например, мы используем машинное обучение для идентификации рандомизированных контролируемых испытаний c 2016 года. И теперь мы инвестируем в интеграцию новых технологий, таких как генеративный ИИ.
Мы готовы использовать ИИ и автоматизацию благодаря большому количеству высококачественных структурированных данных, полученных из наших систематических обзоров и включенных в них исследований. Последние инновации включают:
- отчеты динамического анализа в RevMan, которые позволяют авторам вставлять результаты в реальном времени непосредственно в свои обзоры в процессе их написания и обновления
- новая функция в CENTRAL, нашей базе данных клинических испытаний, которая помечает отозванные публикации для авторов
В будущем мы планируем увеличить долю обзоров, поддерживаемых Cochrane's Evidence Pipeline сервисом, который объединяет автоматизацию и народную(crowd) проверку, чтобы помочь авторам находить релевантные исследования. Кроме того, мы используем аннотации в «Участники (пациент/популяция), Вмешательство, Сравнение, Исход» (PICO) для принятия решений о планировании новых обзоров по вмешательствам. Наряду с техническими достижениями мы работаем над будущими руководствами и тренингами для повышения грамотности в области ИИ в нашей организации.
Помощь в разработке руководства
Коллеги из Кокрейн также являются соруководителями RAISE (Ответственный ИИ в синтезе доказательств), международной инициативы по стандартизации рекомендаций по ответственному использованию ИИ в синтезе доказательств. В июне 2025 года RAISE выпустила обновленный сборник из трех статей:
- RAISE 1: Рекомендации по практическому применению различных ролей в экосистеме синтеза доказательств для улучшения сотрудничества и коммуникации
- RAISE 2: Руководство по созданию и оценке инструментов ИИ
- RAISE 3: Руководство по выбору и использованию инструментов ИИ
Наши авторы могут использовать ИИ, если это соответствует принципам добросовестности исследований. Информация об искусственном интеллекте и автоматизации должна быть раскрыта, надзор должен осуществляться человеком, а авторы должны нести ответственность за конечный контент. Авторы также должны обосновать, почему они используют ИИ, и продемонстрировать, что это не поставит под угрозу методологическую строгость или целостность - добросовестность.
Недавний вебинар, посвящённый рекомендациям и руководствам по ответственному использованию ИИ при синтезе доказательств, предоставил дополнительную информацию о RAISE и о том, как авторам Кокрейн следует его использовать.
Взаимодействие с разработчиками ИИ
RAISE включает в себя структуры конструкций, помогающие разработчикам инструментов ИИ подходить к оценке и разъясняющие, какую информацию они должны публиковать для пользователей. Информация о самой системе, чёткие положения и условия, оценки и подробности о сильных сторонах, ограничениях, потенциальных предубеждениях и обобщаемости должны быть прозрачными и общедоступными.
Без этого организации и авторы не смогут принимать обоснованные решения об использовании инструмента ИИ. Мы сотрудничаем с некоторыми разработчиками инструментов ИИ, такими как Covidence, чтобы понять, как это может работать на практике.
Сотрудничество с другими организациями
Кокрейн совместно с Сотрудничеством Кэмпбелл, Институтом Джоанны Бриггс и Сотрудничеством по экологическим доказательствам входит в состав AI Methods Group (Группа по ИИ методам). Группа пытается согласовать подходы четырёх организаций к внедрению ответственного ИИ, и первым шагом является разработка заявления о совместной позиции по использованию ИИ в систематических обзорах. Мы также прислушиваемся к мнению наших сообществ о том, как повысить грамотность в области ИИ и оказать поддержку авторам и редакторам.
Мы сотрудничаем в рамках финансируемого Уэлкам (Wellcome) проекта DESTinY, который фокусируется на разработке инструментов на основе ИИ для синтеза доказательств в области климата и здравоохранения. Хотя эта работа носит отраслевой характер, она служит моделью для изучения того, как привлечь заинтересованных лиц, эффективно общаться и внедрять инструменты ИИ в нашей глобальной сети.
Наконец, Кокрейн совместно с Сотрудничеством Кэмпбелл и Институтом Джоанны Бриггс возглавляет Сотрудничество по инфраструктуре синтеза доказательств (ESIC). Также финансируемый Wellcomе, эта проект разработал дорожную карту для глобальной, ориентированной на пользователя инфраструктуры синтеза доказательств, которая включает в себя экономически обоснованные решения для ответственного и безопасного ИИ. В настоящее время эта дорожная карта находится на стадии обсуждения, а её окончательный вариант будет готов в июле 2025 года.
Решение проблем, связанных с неопределённостью
Часто мы слышим вопрос: «Если я использую ИИ в своем систематическом обзоре, к какому уровню «правильности» мне следует стремиться?». В настоящее время нет единого мнения.
Мы предполагаем, что люди на 100% точны, но это редко бывает так из-за таких факторов, как квалификация, опыт и усталость. Это поднимает важные вопросы. Какой уровень ошибки приемлем при использовании ИИ? И меняется ли он для разных типов синтеза доказательств?
В рамках проекта DESTinY был запущен опрос, чтобы понять ожидания сообщества. Мы призываем всех, кто интересуется этой областью, заполнить опрос до 2 июля. Это даст информацию о будущей работе и о том, как мы создаем и оцениваем следующее поколение инструментов синтеза доказательств на основе ИИ.
Кроме того, Cochrane Evidence Synthesis and Methods опубликовал первые статьи в своем специальном выпуске "ИИ в синтезе доказательств". Он объединяет статьи, которые устраняют разрыв между демонстрацией потенциала ИИ и его ответственным внедрением в синтез доказательств.
В конечном счете, наша цель — гарантировать, что ИИ усиливает, а не заменяет человеческое суждение в процессе обзора. Работая над тем, как ИИ используется внутри и в других отраслях, мы стремимся сделать доказательства Кокрейн более своевременными, удобными и справедливыми.