How to Use AI for a PRISMA-Compliant Systematic Review
A practical guide to using AI in systematic reviews without breaking PRISMA compliance. Where AI legitimately helps (screening, extraction), where it shouldn't, the reporting requirements, and a step-by-step workflow.
การทบทวนอย่างเป็นระบบใช้ทีมนักวิจัยสามคนเป็นเวลาหกถึงเก้าเดือน คอขวดไม่ได้อ่าน — เป็นการคัดกรอง บทคัดย่อจำนวน 12,000 ชิ้นดึงมาจาก PubMed, Embase, Scopus และ Cochrane โดยแต่ละบทคัดย่อต้องการผู้ตรวจสอบอิสระสองคนเพื่อตัดสินใจว่าจะรวมหรือไม่รวมตามเกณฑ์ที่ลงทะเบียนไว้ล่วงหน้า คณิตศาสตร์ตามเวลาขับเคลื่อนอาชีพต่างๆ
AI เปลี่ยนคณิตศาสตร์นั้น แบบจำลองภาษาสมัยใหม่สามารถคัดกรองบทคัดย่อได้ภายในไม่กี่วินาที ดึงคุณลักษณะการศึกษาจาก PDF ฉบับเต็มได้ในเวลาไม่กี่นาที และสรุปรายงานหลายร้อยฉบับได้ภายในไม่กี่ชั่วโมง ใช้อย่างระมัดระวัง AI จะตัดขั้นตอนการคัดกรองการตรวจสอบจากเดือนเป็นสัปดาห์ ใช้อย่างไม่ระมัดระวังทำให้เกิดเอกสารที่ไม่สามารถทำซ้ำได้และไม่เป็นไปตามข้อกำหนดซึ่งไม่ผ่านการตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒิ
คู่มือนี้อธิบายส่วนที่ AI ช่วยเหลืออย่างถูกต้องตามกฎหมายในการตรวจสอบที่สอดคล้องกับ PRISMA โดยที่ไม่ควรทำงาน ข้อกำหนดการรายงานที่มาพร้อมกับการใช้งาน AI และขั้นตอนการทำงานทีละขั้นตอนที่ตอบสนอง PRISMA 2020 และส่วนขยาย PRISMA-trAIce
สิ่งที่ PRISMA ต้องการจริงๆ (ทบทวนอย่างรวดเร็ว)
PRISMA 2020 คือรายการตรวจสอบการรายงานมาตรฐานสำหรับการตรวจสอบอย่างเป็นระบบ มันควบคุมวิธีการอธิบายสิ่งที่คุณทำ ไม่ใช่วิธีการที่คุณทำ ส่วนที่เกี่ยวข้องสำหรับการใช้งาน AI คือ:
การรายงานกลยุทธ์การค้นหา บันทึกทุกฐานข้อมูลที่ค้นหา ทุกสตริงการค้นหาที่ใช้ ทุกวันที่ดำเนินการค้นหา ความสามารถในการทำซ้ำเป็นมาตรฐาน — นักวิจัยอีกคนควรจะสามารถดำเนินการค้นหาของคุณอีกครั้งและได้รับผลลัพธ์เดียวกัน
การรายงานการคัดกรอง จัดทำเอกสารว่ามีการคัดกรองบันทึกจำนวนเท่าใด โดยจำนวนผู้ตรวจสอบอิสระกี่คน วิธีแก้ไขข้อขัดแย้ง และจำนวนบันทึกที่ถูกแยกออกในแต่ละขั้นตอน แผนภาพโฟลว์ PRISMA แบบคลาสสิกอยู่ที่นี่
การรายงานการแยกข้อมูล บันทึกว่าข้อมูลใดถูกดึง โดยใคร และวิธีแก้ไขข้อขัดแย้ง
ความเสี่ยงของการประเมินอคติ บันทึกเครื่องมือที่ใช้ (Cochrane RoB 2, ROBINS-I ฯลฯ) และใครเป็นผู้ดำเนินการ
รายงานความเบี่ยงเบนใดๆ สิ่งใดก็ตามที่ไม่เป็นไปตามระเบียบปฏิบัติที่ลงทะเบียนไว้ล่วงหน้าจะต้องรายงานพร้อมเหตุผล
ส่วนขยาย PRISMA-trAIce (เผยแพร่ปี 2024 อัปเดตปี 2025) เพิ่มข้อกำหนดการรายงานเฉพาะของ AI นอกเหนือจาก PRISMA 2020 เวอร์ชันสั้น: ไม่ว่าจะใช้ AI ในการตรวจสอบที่ใดก็ตาม คุณจะรายงานเครื่องมือ เวอร์ชัน ข้อความแจ้ง และวิธีการตรวจสอบโดยมนุษย์
Where AI legitimately helps
สิ่งเหล่านี้คือการใช้งานที่ AI เร่งการทำงานโดยไม่เปลี่ยนแปลงสิ่งที่รีวิว
การตรวจจับซ้ำ บันทึกที่ดึงมาจากหลายฐานข้อมูลมักจะซ้ำกัน ผู้จัดการอ้างอิงแบบดั้งเดิม (Zotero, EndNote, Covidence) ทำเช่นนี้ได้ดี AI ทำงานหนักเกินไป — ใช้เครื่องมือมาตรฐานต่อไป
การคัดกรองชื่อเรื่องเริ่มต้นและบทคัดย่อ AI ให้คะแนนบทคัดย่อแต่ละข้อตามเกณฑ์การคัดเลือกของคุณ และจัดอันดับหรือจัดประเภทล่วงหน้าได้ ผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์สองคนยังคงต้องทำการตัดสินใจรวม/ไม่รวมในขั้นสุดท้าย แต่การจัดหมวดหมู่ล่วงหน้าของ AI จะช่วยลดเวลาของมนุษย์ลงอย่างมาก นี่คือการใช้ AI ที่มีมูลค่าสูงสุดในรีวิวส่วนใหญ่
การดึงข้อความแบบเต็มและการคัดแยก AI สามารถดึงข้อมูลเมตาของสิ่งพิมพ์ ระบุว่าข้อความฉบับเต็มตรงกับคำกล่าวอ้างของบทคัดย่อหรือไม่ (บางครั้งก็ไม่เป็นเช่นนั้น) และแจ้งรายงานที่ดูเหมือนจะเป็นบทคัดย่อการประชุม คลาดเคลื่อน หรือสิ่งพิมพ์ที่ซ้ำกันภายใต้ชื่อที่แตกต่างกัน
การแยกข้อมูลจากเอกสารที่มีโครงสร้าง ตารางคุณลักษณะของผู้ป่วย ขนาดยา และขนาดผล — AI สามารถแยกข้อมูลเหล่านี้จาก PDF ฉบับเต็มลงในแผ่นแยกข้อมูลที่มีโครงสร้าง ซึ่งผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์สองคนจะทำการตรวจสอบ เวลาในการตรวจสอบจะน้อยกว่าการสกัดด้วยตนเองแบบเต็มมาก
การสนับสนุนการสังเคราะห์และการเขียน การร่างคำอธิบายขั้นตอนการคัดกรองของส่วนวิธีการ การร่างข้อความแผนภาพการไหล PRISMA การสรุปตารางคุณลักษณะของการศึกษาที่รวมไว้ — AI ช่วยในการเขียนโดยไม่ต้องเปลี่ยนเนื้อหาของการทบทวน
การแปลแหล่งข้อมูลที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ หากบทวิจารณ์ของคุณมีเอกสารที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ การแปลโดย AI มีความน่าเชื่อถือเพียงพอที่จะรองรับการรวมแหล่งข้อมูลเหล่านี้ บันทึกเครื่องมือที่ใช้ในวิธีการต่างๆ
Where AI should NOT do the work
การใช้งานเหล่านี้ล้ำเส้นในการตัดสินใจที่สำคัญซึ่งผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์ต้องทำ
การตัดสินใจรวม/ยกเว้นขั้นสุดท้าย PRISMA ต้องมีผู้ตรวจสอบอิสระสองคนเพื่อรวม/ยกเว้น AI สามารถจัดประเภทล่วงหน้า จัดอันดับ และแสดงผู้สมัครได้ แต่การตัดสินใจที่มีผลผูกพันจะต้องเป็นมนุษย์ สิ่งนี้ไม่สามารถต่อรองได้สำหรับการปฏิบัติตาม
ความเสี่ยงของการประเมินอคติ เครื่องมือ RoB ต้องมีวิจารณญาณเกี่ยวกับการออกแบบการศึกษา การปกปิด การละทิ้ง และการรายงาน AI สามารถสรุปสิ่งที่รายงานกล่าวถึงแต่ละโดเมนได้ แต่ระดับอคตินั้นต้องเป็นของมนุษย์
การประเมินคุณภาพและระดับของหลักฐาน (GRADE) ตรรกะเดียวกัน AI สรุป; อัตราของมนุษย์
การตีความความแตกต่าง ความแตกต่างระหว่างผลการศึกษาจะสะท้อนถึงความแตกต่างทางคลินิก ความแตกต่างของระเบียบวิธี หรือโอกาส เป็นเพียงการตัดสินที่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญทางคลินิกและระเบียบวิธี
การสังเคราะห์ขั้นสุดท้ายและข้อสรุป การสังเคราะห์เชิงบรรยาย การอภิปรายเกี่ยวกับจุดแข็งและข้อจำกัด ผลกระทบทางคลินิก สิ่งเหล่านี้เป็นการสนับสนุนจากทีมตรวจสอบ AI สามารถร่างภาษาเริ่มต้นได้ แต่การตัดสินที่สำคัญนั้นเป็นของคุณ
การตรวจจับเนื้อหาที่มีการปลอมแปลงหรือในโรงงานกระดาษ น่าแปลกที่การตรวจจับ AI ของการศึกษาที่ปลอมแปลงยังคงไม่น่าเชื่อถือ สายตามนุษย์บนกระดาษที่น่าสงสัย รวมถึงเครื่องมือต่างๆ เช่น Problematic Paper Screener ถือเป็นมาตรฐานในปัจจุบัน
The reporting requirements
หากคุณใช้ AI ในรีวิว PRISMA-trAIce กำหนดให้คุณต้องรายงาน โครงสร้างที่ตอบสนองวารสารส่วนใหญ่:
ในส่วนวิธีการ ส่วนย่อยขั้นตอนการคัดกรอง:
การคัดกรองบทคัดย่อดำเนินการโดยใช้กระบวนการสองขั้นตอน เริ่มต้น
การจัดหมวดหมู่ดำเนินการโดยใช้ [ชื่อเครื่องมือ เวอร์ชัน เข้าถึงได้ผ่านทาง
API/เว็บตามวันที่] พร้อมด้วยเทมเพลตพร้อมท์ต่อไปนี้: "[พร้อมท์ที่แน่นอน]"
การจำแนกประเภทใช้เพื่อจัดลำดับความสำคัญของบทคัดย่อสำหรับการตรวจสอบโดยมนุษย์
จากนั้นคัดแยกบทคัดย่อทั้งหมดโดยไม่คำนึงถึงการจำแนกประเภทเบื้องต้น
เป็นอิสระจากผู้ตรวจสอบสองคน ([ชื่อย่อของผู้เขียน]) โดยใช้ [Covidence /
Rayyan / เครื่องมืออื่น ๆ] โดยมีข้อขัดแย้งได้รับการแก้ไขโดยการสนทนาหรือโดย
ผู้ตรวจสอบคนที่สาม ([ชื่อย่อของผู้เขียน]) เมื่อไม่สามารถบรรลุข้อตกลงเป็นเอกฉันท์
ในแบบฝึกหัดการสอบเทียบที่ดำเนินการกับบทคัดย่อ [จำนวน] ก่อน
การคัดกรองหลัก การจำแนกประเภท AI เห็นด้วยกับมนุษย์ที่เป็นเอกฉันท์
การตัดสินใจใน [เปอร์เซ็นต์]% ของกรณี ไม่ได้ใช้ AI ในขั้นสุดท้าย
การตัดสินใจรวมหรือแยกออก
ในส่วนวิธีการ ส่วนย่อยการแยกข้อมูล:
Data extraction was performed using a structured form (Appendix [X]).
Extraction of [specific data types, e.g., patient characteristics,
intervention details, outcome measurements] was supported by [Tool
Name, version], which extracted candidate values from full-text PDFs.
All extracted values were verified against the source PDFs by two
reviewers ([author initials]). Discrepancies between AI-extracted
values and source documents were corrected against the source in
[percentage]% of cases. The verified data informed the final
synthesis.
ในส่วนย่อย "การใช้ AI" โดยเฉพาะ (บางครั้งจำเป็นต้องแยกกัน):
The following AI tools were used in this review: [list each tool,
version, date range, and specific role]. No AI tool was used for
risk of bias assessment, quality grading, interpretation of
heterogeneity, or synthesis of conclusions. All AI-supported steps
were verified by [number] human reviewers as described above. The
prompts used are provided in Appendix [Y].
In the limitations section:
รับทราบข้อจำกัดที่เกี่ยวข้องกับ AI: อคติอย่างเป็นระบบที่อาจเกิดขึ้นในการจัดหมวดหมู่ล่วงหน้า การพึ่งพาเครื่องมือ AI ซึ่งการทำงานภายในไม่โปร่งใส และความเป็นไปไม่ได้ที่จะสร้างพฤติกรรม AI ขึ้นมาใหม่อย่างสมบูรณ์ในเวอร์ชันโมเดลต่างๆ
Summarize and Extract — with Verifiable Outputs
Paste a paper or paste an extraction request. Get back content you can verify against the source — fast.
Try the AI SummarizerThe workflow we recommend
ลำดับที่ตอบสนอง PRISMA-trAIce และใช้จุดแข็งของ AI
ขั้นตอนที่ 1: ลงทะเบียนโปรโตคอลล่วงหน้า ก่อนที่จะใช้ AI ให้ลงทะเบียนการตรวจสอบ (PROSPERO สำหรับการทบทวนทางการแพทย์; OSF สำหรับผู้อื่น) เกณฑ์วิธีระบุเกณฑ์การคัดเลือก กลยุทธ์การค้นหา วิธีการคัดกรอง แผนการสกัด และวิธีการสังเคราะห์ ระบุในโปรโตคอลว่าจะใช้ AI ที่ไหนและอย่างไร การลงทะเบียนล่วงหน้าที่กล่าวถึง AI นั้นแข็งแกร่งกว่าการเปิดเผยภายหลังมาก
ขั้นตอนที่ 2: ดำเนินแบบฝึกหัดการปรับเทียบ เลือกบทคัดย่อ 100-200 ข้อจากการค้นหาของคุณ ให้ผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์สองคนคัดกรองโดยแยกจากกัน เรียกใช้การคัดกรอง AI ในชุดเดียวกันพร้อมกับพรอมต์ที่คุณวางแผนไว้ เมตริกข้อตกลงการคำนวณ (คัปปาของโคเฮน ข้อตกลงเปอร์เซ็นต์) หากข้อตกลง AI ต่ำกว่า 0.7 คัปปาหรือ 80% โดยมีการตัดสินใจของมนุษย์ที่เป็นเอกฉันท์ ให้ปรับแต่งการดำเนินการทันทีหรือพิจารณาการใช้ AI อีกครั้ง
ขั้นตอนที่ 3: เรียกใช้บัตรคัดกรอง AI หลัก ด้วยข้อความแจ้งเตือนที่ปรับเทียบแล้ว ให้กรองคลังข้อมูลนามธรรมทั้งหมด ผลลัพธ์: รายการจัดอันดับหรือจัดประเภท ผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์มองเห็นการจัดอันดับนี้แต่ก็ทำการตัดสินใจของตนเองอย่างเป็นอิสระ
ขั้นตอนที่ 4: การคัดกรองโดยผู้ตรวจสอบสองคนโดยอิสระ บทคัดย่อแต่ละรายการยังคงได้รับผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์สองคน การจำแนกประเภท AI คือข้อมูลเมตา ไม่ใช่การลงคะแนน ความขัดแย้งได้รับการแก้ไขโดยการสนทนาหรือผู้ตรวจสอบคนที่สาม
ขั้นตอนที่ 5: การคัดกรองข้อความแบบเต็มด้วยความช่วยเหลือจาก AI AI สามารถทำเครื่องหมายการยกเว้นที่ชัดเจนในระยะข้อความเต็มได้ (ภาษาผิด บทคัดย่อเท่านั้น เอกสารที่หดกลับ) มนุษย์ทำการตัดสินใจขั้นสุดท้าย
ขั้นตอนที่ 6: การดึงข้อมูลด้วยความช่วยเหลือและการตรวจสอบ AI AI จะแยกค่าของผู้สมัคร ผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์สองคนตรวจสอบกับแหล่งที่มา บันทึกการยืนยันจะกลายเป็นหลักฐานการปฏิบัติตามข้อกำหนด
ขั้นตอนที่ 7: เสี่ยงต่อการเกิดอคติ — มนุษย์เท่านั้น ไม่มี AI ในขั้นตอนนี้
ขั้นตอนที่ 8: การสังเคราะห์ — การเขียนที่นำโดยมนุษย์และช่วยด้วย AI มนุษย์ตีความ AI ช่วย สรุปการศึกษาสำหรับตารางการศึกษารวม ร่างส่วนวิธีการ และขัดเกลาร้อยแก้ว การตีความเนื้อหาสาระยังคงเป็นมนุษย์
ขั้นตอนที่ 9: เปิดเผยอย่างครอบคลุม ส่วนวิธีการรายงานการใช้ AI ตามที่อธิบายไว้ข้างต้น คำชี้แจงการเปิดเผยข้อมูลการใช้ AI ฉบับสมบูรณ์จะปรากฏในส่วนหน้าหรือการรับทราบ ข้อความแจ้งทั้งหมดที่ใช้จะอยู่ในภาคผนวก
ขั้นตอนที่ 10: การตรวจสอบก่อนเผยแพร่ ก่อนส่ง สมาชิกในทีมคนที่สองจะตรวจสอบขั้นตอนที่สนับสนุน AI เพื่อความสมบูรณ์ของเอกสาร ข้อความแจ้งที่หายไป หมายเลขเวอร์ชันที่หายไป หรือเปอร์เซ็นต์การยืนยันที่หายไปเป็นสาเหตุของการปฏิเสธที่พบบ่อย
Common pitfalls
ลักษณะการศึกษาประสาทหลอน บางครั้ง AI จะดึงข้อมูลที่ไม่ได้อยู่ในรายงานต้นฉบับ เช่น ช่วงความเชื่อมั่นที่ไม่มีอยู่ ขนาดตัวอย่างไม่ตรงกัน รายละเอียดการแทรกแซงที่สร้างขึ้นจากบริบท การตรวจสอบแหล่งที่มาเป็นการป้องกันเพียงอย่างเดียว หากทีมของคุณไม่ตรวจสอบทุกค่าที่แยกออกมา คุณจะเผยแพร่ข้อผิดพลาด
เลื่อนข้ามการตรวจสอบทันที การตรวจสอบระหว่างกลางที่ได้รับการปรับปรุงอย่างรวดเร็วจะเปลี่ยนพฤติกรรมของ AI ในรายการที่ผ่านการคัดกรองแล้ว หากคุณเปลี่ยนข้อความแจ้ง ให้บันทึกสาเหตุและคัดกรองรายการที่ได้รับผลกระทบอีกครั้ง
การพึ่งพาการจัดประเภท AI มากเกินไป บางทีมได้มอบหมายการตัดสินใจในการรวมให้กับ AI อย่างมีประสิทธิภาพโดยถือว่าการจัดประเภทเป็นแบบเผด็จการ PRISMA ต้องการการตัดสินใจของมนุษย์ อินพุต AI นั้นใช้ได้ การตัดสินใจของ AI ไม่ใช่
ลืมบันทึกการเบี่ยงเบน สิ่งใดก็ตามที่แตกต่างจากระเบียบปฏิบัติที่ลงทะเบียนล่วงหน้าจะต้องรายงาน หากการใช้ AI พัฒนาขึ้นในระหว่างการทบทวน ให้บันทึกวิวัฒนาการไว้ การเปลี่ยนแปลงกระบวนการที่ซ่อนอยู่จะถูกติดธงไว้ในการตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒิ
เวอร์ชันเครื่องมือไม่สอดคล้องกัน อัปเดตโมเดล AI DeepSeek V3 ที่คัดกรองบทคัดย่อในเดือนมกราคมไม่เหมือนกับเวอร์ชันที่มีอยู่ในเดือนมิถุนายน บันทึกเวอร์ชันและช่วงวันที่ของเครื่องมือ AI แต่ละรายการที่ใช้
การแปลถือว่ามีความแม่นยำ แต่ยังไม่ได้รับการยืนยัน การแปลด้วย AI นั้นดีแต่ยังไม่สมบูรณ์แบบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเนื้อหาทางคลินิกหรือทางเทคนิค หากรวมแหล่งข้อมูลที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ เอกสารที่ตรวจสอบการแปล
Summarize papers, extract study characteristics, and draft synthesis text. Free tier includes every feature.
Frequently asked questions
ถาม: ฉันสามารถรวมบทคัดย่อที่คัดกรองโดย AI ในแผนผังโฟลว์ PRISMA ของฉันได้หรือไม่
ใช่ แต่มีการระบุแหล่งที่มาที่เฉพาะเจาะจง แผนภาพโฟลว์มาตรฐาน PRISMA 2020 มีช่องสำหรับระบุบันทึก บันทึกที่คัดกรอง บันทึกที่ประเมินคุณสมบัติ และรวมบันทึกด้วย หากใช้ AI ในการคัดกรอง ให้เพิ่มหมายเหตุลงในไดอะแกรมหรือคำบรรยาย: "การจำแนกประเภทที่สนับสนุนโดย AI เริ่มต้นใช้เพื่อจัดอันดับบทคัดย่อ บทคัดย่อทั้งหมดได้รับการคัดกรองโดยมนุษย์โดยอิสระโดยผู้ตรวจสอบสองคน" ขณะนี้วารสารบางฉบับขอแผนภาพขั้นตอนที่มีรายละเอียดมากขึ้น ซึ่งแจกแจงขั้นตอนที่สนับสนุนโดย AI และเฉพาะมนุษย์เท่านั้น ส่วนขยาย PRISMA-trAIce มีเทมเพลตสำหรับสิ่งนี้
ถาม: ฉันจะอ้างอิงเครื่องมือ AI ที่ใช้ในการตรวจสอบอย่างเป็นระบบได้อย่างไร
อ้างอิงโมเดลพร้อมเวอร์ชันและวันที่เข้าถึง รูปแบบมาตรฐาน: "[ชื่อรุ่น] เวอร์ชัน [X.Y] เข้าถึง [ช่วงวันที่] ผ่าน [จุดสิ้นสุด API / อินเทอร์เฟซเว็บ] (ผู้พัฒนา: [บริษัท]) URL: [ลิงก์ไปยังเอกสารประกอบ หากมี]" วารสารบางฉบับต้องการการอ้างอิงที่ละเอียดยิ่งขึ้น รวมถึงพารามิเตอร์ API ที่แน่นอนที่ใช้ ตรวจสอบคำแนะนำของวารสารสำหรับผู้แต่ง แบบแผนการอ้างอิงเครื่องมือ AI ยังคงมีการพัฒนา — หากมีข้อสงสัย ให้ใส่รายละเอียดให้มากขึ้นแทนที่จะน้อยลง
คำถาม: อะไรคือความแตกต่างระหว่าง PRISMA 2020 และ PRISMA-trAIce?
PRISMA 2020 คือรายการตรวจสอบการรายงานมาตรฐานสำหรับการตรวจสอบอย่างเป็นระบบ อัปเดตจากเวอร์ชัน 2009 PRISMA-trAIce (เผยแพร่ในปี 2024) เป็นส่วนขยายที่เพิ่มข้อกำหนดการรายงานสำหรับขั้นตอนที่รองรับ AI ในกระบวนการตรวจสอบ วารสารส่วนใหญ่ต้องการทั้งสองอย่าง: PRISMA 2020 สำหรับการรายงานทั่วไป, PRISMA-trAIce สำหรับขั้นตอนใด ๆ ที่รองรับ AI รายการตรวจสอบ trAIce มี 12 รายการ ซึ่งครอบคลุมถึงเอกสารประกอบเครื่องมือ การรายงานทันที ตัวชี้วัดการสอบเทียบ และขั้นตอนการตรวจสอบโดยมนุษย์ หากคุณใช้ AI ในการตรวจสอบอย่างเป็นระบบ ให้ระบุ PRISMA-trAIce ในส่วนวิธีการของคุณ หากต้องการคำแนะนำขั้นตอนการทำงานที่กว้างขึ้นซึ่งช่วยเสริมข้อนี้ โปรดดู การใช้ AI เพื่อเร่งการทบทวนวรรณกรรมของคุณ
ถาม: การใช้ AI ในการตรวจสอบอย่างเป็นระบบจะลดโอกาสในการยอมรับหรือไม่
จากประสบการณ์ของเรา การใช้ AI ที่เปิดเผยและจัดทำเป็นเอกสารอย่างถูกต้องไม่ได้ลดอัตราการยอมรับ และมักจะเร่งการตรวจสอบ (วิธีการมีความชัดเจนและสามารถป้องกันได้มากกว่า) สิ่งที่ลดการยอมรับคือการใช้ AI ที่ไม่เปิดเผย การใช้ AI ทดแทนการตัดสินใจของมนุษย์ที่จำเป็น หรือข้อจำกัดที่เกี่ยวข้องกับ AI ที่ไม่ได้รับการยอมรับ ผู้แก้ไขสัญญาณและผู้ตรวจสอบตอบสนองอย่างเข้มงวดและโปร่งใส ไม่ใช่ละเว้นจาก AI การตรวจสอบอย่างเป็นระบบที่ใช้ AI ในการคัดกรอง รายงานการใช้งานโดยละเอียด รวมถึงตัวชี้วัดการสอบเทียบ และรับทราบข้อจำกัดจะถือเป็นการตรวจสอบที่ทันสมัยตามระเบียบวิธี ไม่ใช่การตรวจสอบที่ถูกบุกรุก
Ema is a senior academic editor at ProofreaderPro.ai with a PhD in Computational Linguistics. She specializes in text analysis technology and language models, and is passionate about making AI-powered tools that truly understand academic writing. When she's not refining proofreading algorithms, she's reviewing papers on NLP and discourse analysis.
