How to Use AI for a PRISMA-Compliant Systematic Review

Sistematik bir inceleme, üç araştırmacıdan oluşan bir ekibin altı ila dokuz ayını alırdı. Darboğaz okumak değildi; taramaydı. PubMed, Embase, Scopus ve Cochrane'den alınan on iki bin özetin her biri, önceden kayıtlı kriterlere göre dahil edilip edilmemesine karar vermek için iki bağımsız incelemeciye ihtiyaç duyuyor. Zaman matematiği kariyerleri buna yöneltti.

Yapay zeka bu matematiği değiştirdi. Modern dil modelleri, özetleri saniyeler içinde tarayabilir, tam metin PDF'lerden çalışma özelliklerini dakikalar içinde çıkarabilir ve yüzlerce makaleyi saatler içinde özetleyebilir. Dikkatli kullanıldığında yapay zeka, incelemenin tarama aşamasını aylardan haftalara indirir. Dikkatsizce kullanıldığında, hakem incelemesinden geçemeyen, yeniden üretilemeyen, uyumlu olmayan bir belge üretir.

Bu kılavuz, yapay zekanın PRISMA uyumlu bir incelemede yasal olarak nerede yardımcı olduğunu, işi yapmaması gereken yerleri, yapay zeka kullanımıyla birlikte gelen raporlama gerekliliklerini ve PRISMA 2020 ile PRISMA-trAIce uzantısını karşılayan adım adım iş akışını açıklamaktadır.

PRISMA aslında neyi gerektirir (hızlı tazeleme)

PRISMA 2020, sistematik incelemeler için standart raporlama kontrol listesidir. Nasıl yaptığınızı değil, ne yaptığınızı nasıl tanımladığınızı yönetir. Yapay zeka kullanımına ilişkin ilgili parçalar şunlardır:

Arama stratejisi raporlaması. Aranan her veritabanını, kullanılan her arama dizesini, aramaların yapıldığı her tarihi belgeleyin. Tekrarlanabilirlik standarttır; başka bir araştırmacı aramanızı yeniden yapıp aynı sonuçları elde edebilmelidir.

Eleme raporlaması. Her aşamada kaç kaydın incelendiğini, kaç bağımsız inceleyici tarafından incelendiğini, anlaşmazlıkların nasıl çözüldüğünü ve kaç tanesinin hariç tutulduğunu belgeleyin. Klasik PRISMA akış şeması burada yaşıyor.

Veri çıkarma raporlaması. Hangi verilerin kim tarafından çıkarıldığını ve anlaşmazlıkların nasıl çözüldüğünü belgeleyin.

Önyargı değerlendirmesi riski. Kullanılan aracı (Cochrane RoB 2, ROBINS-I vb.) ve bunu kimin gerçekleştirdiğini belgeleyin.

Her türlü sapmanın raporlanması. Ön kayıtlı protokole göre gitmeyen her şey gerekçeleriyle birlikte rapor edilmelidir.

PRISMA-trAIce uzantısı (2024'te yayınlandı, 2025'te güncellendi), PRISMA 2020'nin üzerine yapay zekaya özgü raporlama gereksinimleri ekler. Kısa versiyon: İncelemede yapay zekanın kullanıldığı her yerde, aracı, sürümü, istemleri ve insan doğrulamasının nasıl gerçekleştirildiğini bildirirsiniz.

Where AI legitimately helps

Bunlar, yapay zekanın incelemenin içeriğini değiştirmeden işi hızlandırdığı kullanımlardır.

Yinelenenlerin tespiti. Birden çok veritabanından alınan kayıtlar sıklıkla kopyalanır. Geleneksel referans yöneticileri (Zotero, EndNote, Covidence) bunu gayet iyi yapıyor. Yapay zeka burada aşırıya kaçıyor; standart araçları kullanmaya devam edin.

İlk başlık ve özet taraması. Yapay zeka, her özeti dahil etme kriterlerinize göre puanlayabilir ve bunları sıralayabilir veya önceden sınıflandırabilir. Nihai dahil etme/hariç tutma kararını hâlâ iki insan incelemecinin vermesi gerekiyor, ancak yapay zeka ön sınıflandırması, insan süresini önemli ölçüde kısaltıyor. Bu, çoğu incelemede en yüksek değere sahip yapay zeka kullanımıdır.

Tam metin erişimi ve öncelik belirleme. Yapay zeka, yayın meta verilerini çıkarabilir, tam metnin özetin iddialarıyla eşleşip eşleşmediğini belirleyebilir (bazen eşleşmez) ve konferans özetleri, hatalar veya farklı başlıklar altında yinelenen yayınlar gibi görünen makaleleri işaretleyebilir.

Yapılandırılmış kağıtlardan veri çıkarma. Hasta özellikleri, dozajlar, etki boyutları tabloları — Yapay zeka, bunları tam metin PDF'lerden yapılandırılmış bir veri çıkarma sayfasına çıkarabilir ve daha sonra iki insan incelemeci bunu doğrular. Doğrulama süresi, tam manuel çıkarmadan çok daha kısadır.

Sentez ve yazma desteği. Yöntemler bölümünün tarama prosedürü açıklamasının taslağının hazırlanması, PRISMA akış şeması metninin taslağının hazırlanması, dahil edilen çalışmaların özellikleri tablosunun özetlenmesi — Yapay zeka, incelemenin içeriğini değiştirmeden yazmaya yardımcı olur.

İngilizce olmayan kaynakların çevirisi. İncelemeniz İngilizce olmayan makaleler içeriyorsa, AI çevirisi bu kaynakların dahil edilmesini destekleyecek kadar güvenilir hale gelmiştir. Yöntemlerde kullanılan aracı belgeleyin.

Where AI should NOT do the work

Bu kullanımlar, gerçek kişi olan incelemecilerin yapması gereken esaslı karar verme sürecini aşmaktadır.

Nihai dahil etme/hariç tutma kararları. PRISMA dahil etme/hariç tutma için iki bağımsız insan incelemeci gerektirir. Yapay zeka, adayları önceden sınıflandırabilir, derecelendirebilir ve ortaya çıkarabilir; ancak bağlayıcı kararın insan tarafından verilmesi gerekir. Uyum açısından bu konu tartışılamaz.

Önyargı değerlendirmesi riski. RoB araçları, çalışma tasarımı, körleme, yıpratma ve raporlama hakkında karar vermeyi gerektirir. Yapay zeka, makalenin her alan hakkında söylediklerini özetleyebilir ancak önyargı derecelendirmesinin kendisi insan olmalıdır.

Kalite değerlendirmesi ve kanıt derecesi (GRADE). Aynı mantık. AI özetliyor; insan oranı.

Heterojenliğin yorumlanması. Çalışma sonuçları arasındaki farklılıkların klinik heterojenliği, metodolojik heterojenliği veya şansı yansıtıp yansıtmadığı, klinik ve metodolojik uzmanlık gerektiren bir karardır.

Nihai sentez ve sonuçlar. Anlatı sentezi, güçlü yönlerin ve sınırlamaların tartışılması, klinik çıkarımlar — bunlar inceleme ekibinin katkılarıdır. Yapay zeka başlangıç ​​dilinin taslağını hazırlayabilir, ancak esasa ilişkin hükümler size aittir.

Fabrikasyon veya kağıt fabrikası içeriğinin tespiti. İronik bir şekilde, uydurma çalışmaların yapay zeka tespiti hala güvenilmez olmaya devam ediyor. Şüpheli kağıtlarda insan gözü ve Sorunlu Kağıt Eleme gibi araçlar mevcut standarttır.

The reporting requirements

İncelemenin herhangi bir yerinde AI kullanırsanız PRISMA-trAIce bunu bildirmenizi gerektirir. Çoğu dergiyi tatmin eden yapı:

Yöntemler bölümünde tarama prosedürü alt bölümü:

Özet taraması iki aşamalı bir süreç kullanılarak gerçekleştirildi. Başlangıç
sınıflandırma [Araç Adı, sürüm, aracılığıyla erişildi] kullanılarak gerçekleştirildi
API/web tarihlerinde] şu bilgi istemi şablonuyla: "[tam bilgi istemi]".
Sınıflandırma, özetlerin insan incelemesi için önceliklendirilmesi amacıyla kullanıldı.
Daha sonra, ilk sınıflandırmaya bakılmaksızın tüm özetler tarandı.
bağımsız olarak iki hakem ([yazarın baş harfleri]) tarafından [Covidence /
Rayyan / diğer araç], anlaşmazlıkların tartışılarak veya
Konsensus sağlanamadığında üçüncü bir gözden geçiren ([yazarın baş harfleri]).

Daha önce [sayı] özet üzerinde yürütülen bir kalibrasyon çalışmasında
Ana taramada, AI sınıflandırması, insan görüş birliğiyle uyumluydu
vakaların %[yüzde]'sinde karar. Finalde yapay zeka kullanılmadı
dahil etme veya hariç tutma kararları.
''''

**Yöntemler bölümünde, veri çıkarma alt bölümü:**

```text
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.

Özel bir "Yapay Zeka Kullanımı" alt bölümünde (bazen ayrıca gerekli olur):

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:

Yapay zeka ile ilgili sınırlamaları kabul edin: ön sınıflandırmada potansiyel sistematik önyargı, iç işleyişi şeffaf olmayan yapay zeka araçlarına güvenme ve model versiyonları arasında yapay zeka davranışını tam olarak yeniden üretmenin imkansızlığı.

The workflow we recommend

PRISMA-trAIce şartlarını karşılayan ve yapay zekanın güçlü yönlerini kullanan bir dizi.

1. Adım: Protokolün ön kaydını yapın. Herhangi bir AI kullanımından önce incelemeyi kaydedin (tıbbi incelemeler için PROSPERO; diğerleri için OSF). Protokol, dahil etme kriterlerini, arama stratejisini, tarama yöntemini, çıkarma planını ve sentez yaklaşımını belirtir. Yapay zekanın nerede ve nasıl kullanılacağını protokolde belirtin. Yapay zekadan bahseden ön kayıt, post-hoc açıklamadan çok daha güçlüdür.

2. Adım: Kalibrasyon egzersizini çalıştırın. Aramanızdan 100-200 özet seçin. İki insan incelemecinin bunları bağımsız olarak incelemesini sağlayın. Yapay zeka taramasını planladığınız istemle aynı sette çalıştırın. Anlaşma metriklerini hesaplayın (Cohen'in kappa'sı, yüzde anlaşma). AI anlaşması 0,7 kappa'nın veya insani kararla %80'in altındaysa istemi iyileştirin veya AI kullanımını yeniden düşünün.

3. Adım: Ana yapay zeka tarama geçişini çalıştırın. Kalibre edilmiş bir istemle özet bütünün tamamını tarayın. Çıktı: sıralanmış veya sınıflandırılmış bir liste. Gerçek kişi olan incelemeciler bu sıralamayı görür ancak kendi bağımsız kararlarını verirler.

4. Adım: İki hakemli bağımsız tarama. Her özete yine iki insan hakem atanır. Yapay zeka sınıflandırması bir oy değil meta veridir. Anlaşmazlıklar tartışılarak veya üçüncü bir incelemeci tarafından çözümlenir.

5. Adım: Yapay zeka yardımıyla tam metin taraması. Yapay zeka, tam metin aşamasında bariz hariç tutulanları işaretleyebilir (yanlış dil, yalnızca özet, geri çekilmiş makaleler). İnsanlar son kararları verirler.

6. Adım: Yapay zeka yardımı ve doğrulamasıyla veri çıkarma. Yapay zeka, aday değerleri çıkarır; iki insan incelemeci kaynağa göre doğrulama yapar. Doğrulama günlüğünün kendisi uyumluluğun kanıtı haline gelir.

Step 7: Risk of bias — human only. No AI in this step.

8. Adım: Sentez — insan liderliğinde, yapay zeka destekli yazma. İnsanlar yorum yapar. Yapay zeka, dahil edilen çalışmalar tablosu için çalışmaların özetlenmesine, yöntemler bölümünün taslağının hazırlanmasına ve düzyazının cilalanmasına yardımcı olur. Maddi yorum insani kalır.

9. Adım: Kapsamlı bir şekilde açıklayın. Yöntemler bölümünde yapay zekanın yukarıda açıklandığı şekilde kullanıldığı rapor edilir. Ön konu veya teşekkürlerde eksiksiz bir Yapay Zeka kullanımı açıklama bildirimi görünür. Kullanılan istemlerin tamamı ekte verilmiştir.

10. Adım: Yayın öncesi denetim. Gönderimden önce ikinci bir ekip üyesi, belgelerin eksiksizliği açısından yapay zeka destekli adımları denetler. Eksik istemler, eksik sürüm numaraları veya eksik doğrulama yüzdeleri yaygın reddetme tetikleyicileridir.

Common pitfalls

Halüsinasyonlu çalışma özellikleri. Yapay zeka bazen kaynak makalede yer almayan verileri çıkarır; var olmayan güven aralıkları, eşleşmeyen örnek boyutları, bağlamdan uydurulan müdahale ayrıntıları. Kaynağa karşı doğrulama tek savunmadır. Ekibiniz çıkarılan her değeri doğrulamıyorsa hatalar yayınlayacaksınız.

İnceleme boyunca anında kayma. Hızlı bir şekilde iyileştirilen orta inceleme, AI'nın zaten taranmış öğelerdeki davranışını değiştirir. Bilgi istemini değiştirirseniz nedenini belgeleyin ve etkilenen öğeleri yeniden tarayın.

Yapay zeka sınıflandırmasına aşırı güvenme. Bazı ekipler, sınıflandırmayı yetkili olarak ele alarak dahil etme kararlarını etkili bir şekilde yapay zekaya devretmiştir. PRISMA insan kararlarını gerektirir. Yapay zeka girişi gayet iyi; Yapay zeka kararları öyle değil.

Sapmaları belgelemenin unutulması. Ön kayıtlı protokolden farklı olan her şey rapor edilmelidir. İnceleme sırasında yapay zeka kullanımı geliştiyse evrimi belgeleyin. Gizli süreç değişiklikleri akran incelemesinde işaretlenir.

Tutarsız araç sürümleri. Yapay zeka modelleri güncellendi. Ocak ayında özetleri tarayan DeepSeek V3, Haziran ayında mevcut olan sürümle aynı değil. Kullanılan her yapay zeka aracının sürümünü ve tarih aralığını belgeleyin.

Çevirinin doğruluğu varsayılmıştır, doğrulanmamıştır. Yapay zeka çevirisi iyidir ancak özellikle klinik veya teknik içerik için mükemmel değildir. İngilizce olmayan kaynaklar dahil edilmişse çevirileri kimin doğruladığını belgeleyin.

See the Full AI Summarizer

Summarize papers, extract study characteristics, and draft synthesis text. Free tier includes every feature.

Frequently asked questions

S: PRISMA akış diyagramıma yapay zeka tarafından izlenen özetleri ekleyebilir miyim?

Evet, ancak belirli bir atıfla. Standart PRISMA 2020 akış diyagramında tanımlanan kayıtlar, taranan kayıtlar, uygunluk açısından değerlendirilen kayıtlar ve dahil edilen kayıtlar için alanlar bulunur. Taramada yapay zeka kullanıldıysa şemaya veya başlığına bir not ekleyin: "Özetleri sıralamak için ilk yapay zeka destekli sınıflandırma kullanıldı; tüm özetler iki değerlendirici tarafından bağımsız insan taramasından geçirildi." Bazı dergiler artık yapay zeka destekli ve yalnızca insanlara yönelik adımları gösteren daha ayrıntılı bir akış şeması talep ediyor. PRISMA-trAIce uzantısı bunun için şablonlar sağlar.

S: Sistematik incelememde kullanılan yapay zeka araçlarından nasıl alıntı yapabilirim?

Modeli, sürümü ve erişim tarihiyle birlikte belirtin. Standart format: "[Model Adı], sürüm [X.Y], [tarih aralığı]'na [API uç noktası / web arayüzü] aracılığıyla erişildi (geliştirici: [Şirket]). URL: [varsa belgelere bağlantı]." Bazı dergiler, kullanılan tam API parametrelerini de içeren daha ayrıntılı bir alıntı gerektirir. Derginin yazarlara yönelik talimatlarını kontrol edin. Yapay zeka araçlarının alıntı yapma kuralları hâlâ gelişmektedir; şüpheye düştüğünüzde daha az ayrıntı yerine daha fazla ayrıntı ekleyin.

S: PRISMA 2020 ile PRISMA-trAIce arasındaki fark nedir?

PRISMA 2020, sistematik dergiler için standart raporlama kontrol listesidir; 2009 sürümünden güncellenmiştir. PRISMA-trAIce (2024’te yayımlanan), derleme sürecindeki yapay zekâ destekli adımlar için raporlama gereklilikleri ekleyen bir genişletmedir. Günümüzde çoğu dergi şunların ikisini birden talep eder: genel raporlama için PRISMA 2020 ve yapay zekâ destekli herhangi bir adım için PRISMA-trAIce. trAIce kontrol listesi; araç dokümantasyonu, istem (prompt) raporlaması, kalibrasyon ölçütleri ve insan doğrulama prosedürlerini kapsayan 12 madde içerir. Sistematik bir derlemede herhangi bir yerde yapay zekâ kullanıyorsanız, yöntemler bölümünüzde PRISMA-trAIce’e değinin. Bu listeyi tamamlayan daha geniş bir iş akışı rehberi için bkz. Using AI to Speed Up Your Literature Review.

Q: Will using AI in my systematic review reduce my chances of acceptance?

Deneyimlerimize göre, açıklanan ve uygun şekilde belgelenen yapay zeka kullanımı, kabul oranlarını azaltmaz ve çoğunlukla incelemeyi hızlandırır (yöntemler daha net ve daha savunulabilirdir). Kabulü azaltan şey, açıklanmayan yapay zeka kullanımı, gerekli insan muhakemesi yerine geçen yapay zeka kullanımı veya kabul edilmeyen yapay zeka ile ilgili sınırlamalardır. Sinyal editörlerinin ve incelemecilerin yanıt verdiği şey, yapay zekadan kaçınmak değil, titizlik ve şeffaflıktır. Tarama için yapay zekayı kullanan, kullanımı ayrıntılı olarak raporlayan, kalibrasyon ölçümlerini içeren ve sınırlamaları kabul eden sistematik bir inceleme, metodolojik olarak modern bir inceleme olarak ele alınır; ödün verilmiş bir inceleme değil.