人工知能支援統計分析および統計レビュー：エビデンス（2023-2025）と内科への示唆

科学分野:

• 医学研究方法論
• 生物統計学
• 医用人工知能

背景:

• 統計報告およびピアレビューは、内科研究の信頼性にとって重要です。
• 推奨にもかかわらず、医学雑誌における統計的品質は依然として最適ではなく、形式的統計レビュー率の改善は見られません。
• 生成人工知能（AI）ツールは、統計タスクの潜在的なサポートを提供する、生物医学研究でますます使用されています。

研究 の 目的:

• 医療研究における統計分析およびレビューでのAI支援ツールの使用に関するエビデンスを統合すること。
• 内科研究における統計タスクの支援におけるAIの機能と限界を評価すること。
• 統計実務およびピアレビューにおけるAI導入の影響を議論すること。

主な方法:

• 2023年から2025年の間に発表された研究のナラティブレビュー。
• 統計分析およびピアレビューにおけるAIアプリケーションのエビデンスの統合。
• AI支援ツール、特に大規模言語モデルに焦点を当てる。

主要な成果:

• AIツールは、分析コードの生成、単純な統計の再現、検定の選択、形式的エラーの検出などのタスクを支援できます。
• AIのパフォーマンスは様々であり、統計的仮定の不完全な考慮や、複雑な分析における信頼性の問題によってしばしば制限されます。
• 現在のAIツールは、完全な自律的統計分析またはピアレビューには適していません。

結論:

• 統計分析およびレビューにおけるAIの効果的な使用には、人間の統計的専門知識、独立した検証、および文脈的判断が必要です。
• AIツールは、人間の監視の代替ではなく、支援的な楽器と見なされるべきです。
• 複雑なデータと研究デザインを特徴とする内科研究への影響は重要です。