Análisis estadístico y revisión estadística asistidos por inteligencia artificial: evidencia (2023-2025) e...

Área de la Ciencia:

• Metodología de investigación médica
• Bioestadística
• Inteligencia artificial en medicina

Sus antecedentes:

• La presentación de informes estadísticos y la revisión por pares son cruciales para la credibilidad de la investigación en medicina interna.
• A pesar de las recomendaciones, la calidad estadística en las revistas médicas sigue siendo subóptima, sin mejoras en las tasas de revisión estadística formal.
• Las herramientas de inteligencia artificial (IA) generativa se utilizan cada vez más en la investigación biomédica, ofreciendo un apoyo potencial para tareas estadísticas.

Objetivo del estudio:

• Sintetizar la evidencia sobre el uso de herramientas asistidas por IA en el análisis estadístico y la revisión en la investigación médica.
• Evaluar las capacidades y limitaciones de la IA en el apoyo a tareas estadísticas dentro de la investigación en medicina interna.
• Discutir las implicaciones de la adopción de la IA para la práctica estadística y la revisión por pares.

Principales métodos:

• Revisión narrativa de estudios publicados entre 2023 y 2025.
• Síntesis de la evidencia sobre aplicaciones de IA en análisis estadístico y revisión por pares.
• Enfoque en herramientas asistidas por IA, particularmente modelos de lenguaje grandes.

Principales resultados:

• Las herramientas de IA pueden ayudar en tareas como la generación de código analítico, la reproducción de estadísticas simples, la selección de pruebas y la detección de errores formales.
• El rendimiento de la IA es variable, a menudo limitado por una consideración incompleta de los supuestos estadísticos y problemas de fiabilidad en análisis complejos.
• Las herramientas de IA actuales no son adecuadas para el análisis estadístico o la revisión por pares completamente autónomos.

Conclusiones:

• El uso eficaz de la IA en el análisis y la revisión estadísticos requiere experiencia estadística humana, validación independiente y juicio contextual.
• Las herramientas de IA deben considerarse instrumentos de apoyo, no reemplazos de la supervisión humana.
• Las implicaciones para la investigación en medicina interna, caracterizada por datos y diseños de estudio complejos, son significativas.