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Updated: Jan 8, 2026

Evidence-based Knowledge Synthesis and Hypothesis Validation: Navigating Biomedical Knowledge Bases via Explainable AI and Agentic Systems
Published on: June 13, 2025
Evaluación asistida por aprendizaje automático para la síntesis de evidencia: Estudio de caso metodológico de la
Kim Boesen1, Pascal Dueblin2, Lars G Hemkens1
1Research Center for Clinical Neuroimmunology and Neuroscience Basel (RC2NB), University of Basel and University Hospital Basel, Basel, Switzerland.
El software ASReview agiliza la selección de literatura para revisiones sistemáticas mediante la clasificación de registros. Esta herramienta identifica eficientemente estudios relevantes, ahorrando potencialmente recursos en comparación con los métodos tradicionales.
Área de la Ciencia:
- Informática Médica
- Metodología de Revisión Sistemática
- Investigación sobre el Cáncer
Sus antecedentes:
- Las revisiones sistemáticas de literatura son cruciales para la medicina basada en evidencia, pero requieren mucho trabajo.
- La automatización o semi-automatización de la selección de literatura puede reducir significativamente la carga de trabajo y el tiempo.
- La investigación en inmunoterapia contra el cáncer requiere métodos eficientes para sintetizar datos de ensayos.
Objetivo del estudio:
- Evaluar la viabilidad, ventajas y limitaciones del software ASReview para la selección de literatura.
- Poblar una base de datos de ensayos de inmunoterapia contra el cáncer utilizando ASReview.
- Evaluar el potencial de ASReview para reducir la carga de trabajo y ahorrar recursos en revisiones sistemáticas.
Principales métodos:
- Se utilizó el software ASReview para clasificar los registros recuperados para la selección de literatura.
- Se evaluó la usabilidad, eficiencia y efectividad de la herramienta en la identificación de registros relevantes.
- Se pobló una base de datos de ensayos de inmunoterapia contra el cáncer utilizando el software.
Principales resultados:
- ASReview demostró facilidad de uso y eficiencia en la identificación de registros relevantes.
- El software tiene el potencial de ahorrar recursos en comparación con las revisiones sistemáticas tradicionales de dos revisores humanos.
- Los procedimientos predefinidos son esenciales para mantener la transparencia y la reproducibilidad.
Conclusiones:
- ASReview es una herramienta factible para reducir la carga de trabajo de selección de literatura en revisiones sistemáticas.
- El software ofrece ventajas en eficiencia, pero requiere una implementación cuidadosa para garantizar la transparencia y la reproducibilidad.
- Las limitaciones incluyen dificultades para agregar referencias a proyectos existentes y el comportamiento de aprendizaje del algoritmo.

