ИИ-инструмент Bridges-2 для улучшения качества отчётов о клинических испытаниях

Рандомизированные контролируемые клинические испытания важны для оценки безопасности и эффективности новых методов лечения. Однако учёные часто не предоставляют полную информацию о своих исследованиях, что затрудняет их оценку другими исследователями.

Команда из Университета Иллинойса разработала ИИ-инструмент Bridges-2 для выявления отсутствующих этапов в отчётах о клинических испытаниях. Цель — создать открытый ИИ для улучшения планирования, проведения и представления результатов исследований.

Для надёжных доказательств эффективности лечения необходимы рандомизированные исследования, где пациенты случайным образом распределяются в группы с экспериментальным лечением или без него. Это предотвращает смещение результатов из-за различий в тяжести пациентов.

Важно, чтобы учёные заранее определяли цели и критерии успеха, а не искали «хорошие результаты». Однако даже при правильном проведении исследований неполная информация в отчётах может указывать на упущенные важные детали.

Количество клинических исследований значительно превышает возможности людей по их проверке, что делает автоматизацию анализа актуальной задачей.