Jul, 2023

通过 Scopus 和 OpenAI 的半自动化解决方案选择工具：AI/ML 在肿瘤学中的案例研究

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TL;DR本文提出了一个半自动化工具，用于解决方法审查和选择的问题，并通过关键词选择方案查询 Scopus API 进行文献选择和评分，利用 OpenAI API 提取论文中的解决方法，并进行敏感性分析和后续分析，以揭示趋势、相关文献和方法，并通过与手动判断结果比对，在肿瘤学案例研究和几个应用案例中展示了该工具的有希望的结果。
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发现论文，激发创造
  • 利用 AI 能力的 GPT-4 助理 API 简化系统文献综述（SLRs）的选择阶段

    这项研究引入了一种开创性的基于人工智能的工具，旨在提高系统文献综述中的文章选择阶段的效率，通过数据准备、人工智能辅助文章评估和结构化结果展示的三重方法实现，该工具在各个学术领域中显著加速了文献综述的耗时任务，特别在管理和经济学等领域中，GPT 模型的采用可以大大减少潜在的偏见，提高文献综述选择阶段的速度和准确性，不仅增加了研究人员的生产力和准确性，而且在涌现的学术出版物潮中迈出了重要的步伐。

    Jan, 2024

  • 基于生成型 AI 的科学文献的极限摘要，提升初级卫生保健工作流程

    运用生成型人工智能技术对科学论文的摘要进行总结，以减轻基层医疗人员的认知负担并提高文献阅读效率。研究结果表明，使用生成型人工智能生成的短摘要可显著降低回答与摘要内容相关问题所需时间，但在无完整摘要可用的情况下，提取知识的准确性明显降低，需要进一步的发展来提高理解能力。

    Jul, 2023

  • 人工智能自动化科学文献系统评价

    在近 15 年里，通过调查 AI 技术的应用情况，以帮助研究人员进行系统的科学文献分析，我们揭示了当前支持的任务、应用的算法类型和 34 项研究中提出的可用工具，同时提供了该领域演变的历史视角和人类在越来越自动化的系统性文献回顾过程中发挥的作用。

    Jan, 2024

  • AI 文献综述套件

    通过整合开放科学、大型语言模型和自然语言处理功能，提供了一个 AI 文献综述套件，以优化和自动化学术和工业研究中的文献综述过程。

    Jul, 2023

  • 利用机器学习管道扩展系统文献综述

    通过构建一个自动化的流水线以及实验，我们在仅需人工筛选的 2 周时间内，取得了非常高的准确性和泛化能力，从而使得系统能够自动完成系统性评论过程的主要步骤，包括文件搜索、文件选择以及数据提取。

    Oct, 2020

  • 文献综述的人工智能：机遇与挑战

    本文综述了人工智能在系统文献综述中的应用，重点研究了 AI 技术在文献综述的半自动创建中的应用，特别是在筛选和提取阶段。通过对 21 个主流文献综述工具的分析，以及对 11 个利用大型语言模型进行文献搜索和学术写作辅助的最新工具的分析，讨论了领域内的当前趋势，概述了关键研究挑战，并提出了未来研究的方向。

    Feb, 2024

  • 深度学习自动化从科技文献中提取肿瘤疗效终点的研究

    通过机器学习方法，我们开发并优化了一种从科学论文中提取疗效终点的框架，预测了与疗效终点相关的 25 个类别，并在测试集上取得了 96.4% 的高 F1 分数，对两个案例研究分别取得了 93.9% 和 93.7% 的分数，与科学专家的评估结果高度一致，为自动化提取临床终点的应用领域展示了巨大的潜力，以加速临床试验设计。

    Nov, 2023

  • AI 强化的科学计量学、网络计量学和文献计量学的前沿技术的系统综述

    通过系统文献综述，本研究分析了人工智能与科学计量学，网路计量学和文献计量学的协同作用，以揭示 AI 算法在这些领域应用和效益的潜力。

    Feb, 2024

  • 使用大语言模型自动筛选临床评审论文

    通过比较 OpenAI GPT API 对临床评论文章标题和摘要的筛选效果和两位独立人工审核的效果，我们发现使用 OpenAI GPT API 可以显著提高临床评论的筛选效率和准确性。

    May, 2023

  • SyROCCo：利用机器学习增强系统性综述

    利用机器学习技术帮助系统性综述过程，开发一系列工具以分析与 “基于结果的合同” 主题相关的 1,952 篇出版物，结果显示机器学习技术在提高证据可达性和分析方面具有实用性，但需谨慎应用，克服其潜在的错误和偏差。

    Jun, 2024