体系的な文献レビューにおける人工知能:ソーシャルワークの倫理,応用,実現可能性

科学分野:

• 医学研究方法論
• 研究における人工知能
• ソーシャルワークの研究

背景:

• スコーピングレビューは証拠を統合するのに不可欠ですが,時間がかかります.
• ジェネラティブAIは 研究プロセスを簡素化する可能性を秘めています
• オピオイド使用障害 (OUD) の管理に重要な役割を果たしています.

研究 の 目的:

• 人工知能ツールのテーマ的発見とマニュアルスコーピングレビューの結果を比較する.
• 医学研究におけるテーマを特定する際の生成AIの有効性を評価する.
• 時間のかかる研究プロセスの簡素化におけるAIの役割を評価する.

主な方法:

• OUDのピアサポートの専門家に関する人間主導のスコーピングレビューが行われました.
• テーマ別結果はAIツール (NotebookLM,UTVERSE,Gemini) の出力と比較した.
• 人工知能のツールは,アップロードされた15のピアレビューされた記事からテーマを特定するよう促されました.

主要な成果:

• 人工知能モデルは手動分析から53%から80%のテーマを特定しました.
• AIツールでは新しいテーマが検出されましたが 誤ったテーマや見逃されたテーマも生成されました
• 主題分析のための生成AIのパフォーマンスは著しく変動しています.

結論:

• 人工知能によって生成されたテーマの正確性と関連性を検証するには,人間の専門家によるレビューが不可欠です.
• AIと専門家レビューを組み合わせたハイブリッドアプローチは 研究方法論を向上させることができます
• 人間とAIの連携に関するベストプラクティスを確立することは 社会福祉研究にとって極めて重要です