SMARTEN：一种人机混合框架，用于辅助医学文献分析及其评估

《BMC Medical Education》：SMARTEN: a human-AI hybrid framework for assisted medical literature analysis and its evaluation

医学文献综述智能化分析框架研究

　　

摘要

背景

对于医疗专业人员来说，理解和分析文献至关重要，但这需要时间，而这些时间本可以用于照顾患者这一主要职责。为了解决这些矛盾的需求以及在医学文献回顾分析过程中及时找到新的、合适的信息的挑战，我们据我们所知，推出了首个与医疗专业人员共同设计的自动化框架，该框架采用了人机混合方法，将大量文献整合成易于管理的、基于主题的块。

方法

在这个名为SMARTEN的框架中，人工智能方面采用了基于聚类的主题建模技术来分析从PubMed数据库中提取的学术文章（包括摘要和全文内容）。PubMed是医疗专业人员常用的数据库，这样可以确保涵盖这一丰富领域的广泛主题，并能够访问大量的生物医学文献。在整合了文献中的主题后，根据每个主题的内容进行语义分析，从而帮助从文献中发现新知识。通过SMARTEN框架的软件实现（即SMARTEN系统）以及随后针对认知负荷、技术接受度和医疗从业者及医学生总体满意度进行的实验研究，评估了所提出方法的有效性。此外，还收集并分析了参与者为出版物分配的标签，以探索SMARTEN系统在识别相关出版物方面的平均准确率。

结果

总体而言，我们对用户反馈和用户日志的分析表明，SMARTEN系统有助于提升从文献中发现新知识的能力，同时将医疗专业人员和学生的认知负荷保持在可管理的水平。此外，我们的SMARTEN系统能够有效识别那些在PubMed搜索结果中通常排名较靠后的相关出版物，并将其一致地置于前十名之内。

结论

本研究提出了SMARTEN框架，该框架基于基于聚类的主题建模技术，自动分析大量学术文献的内容。这不仅加快了忙碌的医学专家的文献回顾速度，还能帮助他们发现那些在海量在线研究中可能被忽略的新知识。我们通过一项针对医学专家的实验研究评估了基于该框架开发的系统，以证实该框架带来的好处，并确定进一步研究的改进方向。