用户体验和采用自动化和人工智能用于证据合成:一个范围审查协议
Chelsea Valenzuela1, Cindy Stern1,2, Edoardo Aromataris1
1JBI, School of Public Health, Faculty of Health and Medical Sciences, University of Adelaide, SA, Australia.
JBI evidence synthesis
|December 19, 2025
概括
本范围审查考察了用户体验和在证据综合中采用自动化和人工智能 (AI) 的情况. 了解这些因素是有效地将AI工具集成到研究工作流程中的关键.
科学领域:
- 卫生科学 卫生科学 卫生科学
- 信息科学 信息科学 信息科学
- 计算机科学 计算机科学
背景情况:
- 证据综合对于医疗保健至关重要,但由于研究量增加和劳动密集型方法而面临挑战.
- 自动化和人工智能 (AI) 提供了简化证据合成的解决方案,可能节省大量时间.
- 在证据合成中采用人工智能取决于可用性,可信度和工作流集成,这些并未得到充分理解.
研究的目的:
- 绘制有关用户体验和采用自动化和人工智能技术的现有证据,以进行证据综合.
- 确定影响人工智能工具在研究工作流程中的整合的关键因素.
- 为了提供一个全面的概述当前的AI景观在证据合成.
主要方法:
- 根据JBI指导方针进行范围审查方法.
- 在多个数据库 (PubMed,科学网,Scopus,ProQuest Central,ACM数字图书馆) 和灰色文献中进行全面的搜索.
- 自2015年10月以来,将初级研究,评论,专家意见和讨论用户体验或采用自动化/人工智能的灰色文献纳入证据综合中.
主要成果:
- 数据将使用技术接受和使用的统一理论 (UTAUT),RE-AIM,人与人工智能交互 (HAI) 和用户体验 (UX) 原则来提取和绘制图表.
- 分析的重点是确定与用户体验和采用障碍和促进者的相关主题.
- 审查将绘制关于这个主题的研究范围,范围和性质的地图.
结论:
- 这一审查将为用户体验和人工智能在证据合成中的采用提供关键的见解.
- 研究结果将为人工智能技术的开发和实施提供信息,以提高研究效率和影响.
- 了解用户的观点对于成功将AI整合到学术工作流程中至关重要.
