L’accesso rapido e accurato ad evidenze ed informazioni scientifiche aggiornate non è solo parte fondamentale del mondo della ricerca sanitaria, e in particolare in prevenzione e della promozione della salute, ma è da sempre la mission del nostro Centro di documentazione.
Con la crescente quantità di dati, informazioni e pubblicazioni disponibili, di piattaforme che li confezionano e li presentano agli utenti, è possibile smarrirsi o per lo meno trovare più difficilmente studi pertinenti e affidabili. All’interno di questa complessità possono entrare in gioco le tecnologie di Intelligenza Artificiale (IA), strumenti che stanno rivoluzionando il mondo e che possono aiutare i professionisti della salute nel reperire evidenze da fonti affidabili.
Secondo il report dell’Unione Europea “Trends in the Use of AI in Science”, negli ultimi anni, l’uso dell’IA è aumentato rapidamente in numerosi ambiti scientifici, con Cina, Unione Europea e Stati Uniti in testa. In generale l’IA sta accelerando le scoperte scientifiche, migliorando le capacità di analisi di dati complessi e promuovendo l’innovazione. La scienza dei dati e il machine learning sono le aree principali in cui l’IA sta avendo un impatto significativo, specialmente nella ricerca biomedica, nelle scienze ambientali e nei sistemi complessi.
Cosa sono le IA (in breve)
Quando parliamo di Intelligenza Artificiale, ci riferiamo a una serie di tecnologie informatiche in grado di “imitare” alcune abilità umane, come apprendere da dati, riconoscere modelli e prendere decisioni. Le IA non hanno emozioni o intuizioni come le persone, ma sono capaci di analizzare grandi quantità di informazioni in tempi molto rapidi e con un’alta precisione. Nella pratica, possono svolgere molti compiti, ad esempio:
- Analizzare e categorizzare dati complessi (molto utili nelle ricerche dove si hanno un gran quantitativo di dati).
- Riconoscere immagini (ad esempio per identificare anomalie nei raggi X).
- Interpretare linguaggi (grazie a strumenti che comprendono testi scritti e parlati).
AI e ricerche bibliografiche
Come ci possono aiutare le IA per le nostre ricerche?
Velocizzare la ricerca di articoli
Le AI possono analizzare enormi database di articoli scientifici in pochi secondi, identificando quelli più rilevanti per una determinata ricerca. Questo consente di risparmiare ore o giorni rispetto alla ricerca manuale, ottimizzando il tempo dei ricercatori per attività più strategiche.
Classificare e filtrare le informazioni
Gli algoritmi di machine learning permettono di selezionare e organizzare gli articoli in base a criteri come:
- Anno di pubblicazione: per focalizzarsi sulle ricerche più recenti o storicamente rilevanti.
- Argomento specifico: grazie all’analisi semantica dei contenuti, le AI possono classificare gli articoli per temi o sottotemi.
- Rilevanza per il tema di ricerca: sfruttando parole chiave o frasi complesse, l’AI identifica i lavori più pertinenti.
Riconoscere trend e connessioni
Le AI possono analizzare le relazioni tra migliaia di studi, scoprendo trend emergenti o connessioni inaspettate. Ad esempio:
- Identificare correlazioni tra trattamenti medici e risultati clinici.
- Evidenziare lacune nella letteratura scientifica, suggerendo nuove aree di ricerca.
- Sintetizzare grandi quantità di dati per supportare decisioni basate sull’evidenza.
Aggiornare automaticamente le ricerche
Strumenti di AI possono essere configurati per monitorare costantemente pubblicazioni in tempo reale. Funzionalità come:
- Avvisi automatici per nuovi articoli su argomenti di interesse.
- Creazione di report periodici con aggiornamenti della letteratura più recente.
- Integrazione con piattaforme come PubMed, Scopus o altre banche dati per mantenere ricerche sempre aggiornate.
Generare riepiloghi e analisi personalizzate
Le AI possono sintetizzare articoli, creando abstract o punti chiave per facilitare la lettura. Possono anche produrre analisi personalizzate su temi specifici, aiutando i ricercatori a comprendere rapidamente il contenuto di uno studio.
Traduzione e analisi multilingua
Gli strumenti di AI sono in grado di tradurre articoli scientifici da lingue diverse, ampliando l’accesso alla letteratura internazionale e riducendo le barriere linguistiche.
Prevedere impatti e sviluppi futuri
Le AI possono utilizzare modelli predittivi per ipotizzare l’impatto di una scoperta o di un trend scientifico, guidando i ricercatori verso le aree di maggiore interesse per il futuro.
Risorse utili per la ricerca bibliografica con AI
Ecco alcuni strumenti basati su AI, spesso utilizzati per la ricerca bibliografica in ambito sanitario:
- Consensus: Consensus è un motore di ricerca accademico che aiuta i ricercatori sanitari a trovare e valutare rapidamente le informazioni rilevanti soprattutto quando i risultati su un quesito specifico sono contraddittori. Utilizzando tecniche di consenso, come il Delphi e il nominal group, Consensus facilita la sintesi delle opinioni degli esperti e delle evidenze disponibili, migliorando la qualità delle revisioni sistematiche e delle linee guida cliniche
- Perplexity: Perplexity è un innovativo motore di ricerca conversazionale che utilizza intelligenza artificiale per fornire risposte dettagliate e pertinenti a domande degli utenti. È particolarmente utile per i ricercatori, poiché aggrega informazioni da fonti affidabili, facilitando la ricerca bibliografica e l’accesso a contenuti accademici aggiornati e contestualizzati.
- Semantic Scholar: un motore di ricerca di articoli scientifici che utilizza l’intelligenza artificiale per migliorare l’accuratezza dei risultati e suggerire articoli correlati.
- Connected Papers: un’applicazione che crea mappe di articoli collegati, aiutando a visualizzare la rete di studi simili o rilevanti per un determinato argomento.
- ResearchRabbit: uno strumento che sfrutta l’intelligenza artificiale per trovare articoli simili e monitorare continuamente i nuovi studi pubblicati in settori specifici.
- Iris.ai: un assistente di ricerca che sfrutta l’AI per trovare articoli rilevanti, riassumere contenuti e suggerire nuove aree di indagine.
- Litmaps: uno strumento di mappatura che consente di visualizzare in modo interattivo le connessioni tra studi scientifici, aggiornandosi automaticamente con nuove pubblicazioni.
- Scite.ai: una piattaforma che permette di vedere come uno studio è stato citato da altri articoli, distinguendo se è stato supportato, contrastato o semplicemente menzionato.
