システマティックレビューの自動化に向けて：研究合成における機械学習ツールの活用のための実践的ガイド

Toward systematic review automation: a practical guide to using machine learning tools in research synthesis

ライセンス: Creative Commons Attribution 4.0 International License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31296265/

Toward systematic review automation: a practical guide to using machine learning tools in research synthesis - PubMed

Abstract

近年、システマティックレビューの作成について、作業を減らすことで高速化する技術や方法が最近登場している。検索、スクリーニング、データ抽出を含むシステマティックレビュープロセスのほとんどのステップを迅速化するために、自動化が提案されたり、使用されたりしている。しかし、これらの技術が実際にどのように機能するのか、また、いつ（そしていつ）使用すべきかは、利用者にとって明確ではないことが多い。この実用的なガイドでは、エビデンス合成を迅速化するために提案されている現在の機械学習手法の概要を説明する。また、これらのうちどの方法がすぐに使用できるか、その長所と短所、そしてシステマティックレビューチームが実際にどのように使用するかについてのガイダンスも提供する。

なお、筆者らは、システマティックレビューのツールを紹介するサイトを運営している。

http://systematicreviewtools.com/

Table 1

検索ツール：RCTを検索

RobotSearch

Cochrane Register of Studies

RCT tagger

検索ツール：文献を探索

Thalia

スクリーニング

Abstrackr

EPPI reviewer

RobotAnalyst

SWIFT-Review

Colandr

Rayyan

データ抽出

ExaCT

RobotReviewer

NaCTeM のツール類 NEMine, Yeast MetaboliNER, AnatomTagger など

バイアス評価

RObotReviewer