Sono stati selezionati due strumenti da un pool di 48 proposte ricevute alla fine del 2025
Cochrane ha confermato i due strumenti di intelligenza artificiale (AI) selezionati per prendere parte ad uno studio innovativo che ha l'obiettivo di valuatre come l'intelligenza artificiale potrebbe supportare e migliorare le fasi chiave della sintesi delle prove.
Informazioni sugli strumenti selezionati
Gli strumenti selezionati sono Laser AI e Nested Knowledge. Gli strumenti sono stati selezionati da un pool di 48 proposte ricevute alla fine del 2025 a seguito di un processo di selezione allineato ai principi RAISE (Responsible AI in Evidence SynthEsis).
“Siamo entusiasti che Laser AI sia stato selezionato come uno degli strumenti per questo importante studio: i tempi non potrebbero essere migliori e Cochrane è il partner giusto per condurre tale valutazione. In un momento in cui i produttori di intelligenza artificiale stanno rapidamente rimodellando i flussi di lavoro, siamo particolarmente entusiasti di trarre vantaggio dai decenni di leadership metodologica di Cochrane e di contribuire a raggiungere una migliore comprensione di come queste tecnologie possano supportare la sintesi delle prove.” – Artur Nowak, co-fondatore di Evidence Prime
"Siamo ispirati dalla missione di Cochrane di supportare decisioni affidabili, tempestive e basate sull'evidenza. La Cochrane Library è la principale raccolta proprio dei tipi di sintesi di prove di alta qualità che Nested Knowledge è stata costruita per supportare. Non vediamo l'ora di conoscere le migliori pratiche implementate dagli esperti Cochrane quando utilizzano sistemi abilitati all'intelligenza artificiale, nonché la loro visione per il futuro della sintesi delle prove." – Kevin Kallmes, amministratore delegato e cofondatore di Nested Knowledge
Altri cinque strumenti sono presenti in una lista di riserva e potrebbero essere incorporati in seguito, man mano che lo studio della piattaforma si evolve.
Nell'ambito della stipula di accordi formali con gli sviluppatori, Cochrane ha fornito un contributo minimo per la loro partecipazione allo studio. Ciò ci consente di condurre lo studio in base a un accordo contrattuale giuridicamente vincolante per garantire che le aspettative e gli standard di Cochrane siano soddisfatti su aspetti quali la protezione dei dati e la proprietà intellettuale.
Cosa significa questo per gli autori Cochrane?
La selezione di questi strumenti non costituisce un'approvazione formale da parte di Cochrane. Come delineato nella dichiarazione già pubblicata, la posizione ufficiale di Cochrane è che gli autori Cochrane possano utilizzare strumenti di intelligenza artificiale purché possano dimostrare che ciò non comprometterà il rigore metodologico o l’integrità delle loro sintesi. Questo studio, all'interno di un protocollo di revisione in questa innovativa piattaforma di studio, rappresenta l'approccio scelto per valutare questo aspetto per le revisioni incluse nello studio.
Per gli autori Cochrane che desiderano utilizzare strumenti di intelligenza artificiale, consigliamo di seguire le raccomandazioni e le linee guida RAISE, in particolare il terzo articolo della raccolta (RAISE 3) che offre indicazioni sulla selezione e l'utilizzo di strumenti di sintesi delle prove di intelligenza artificiale. Gli autori di Cochrane potrebbero applicare questo principio all'intelligenza artificiale Laser, alla Nester Knowledge o a qualsiasi altro strumento di intelligenza artificiale.
Per aiutare i revisori sistematici a districarsi in questa situazione, le nuove guide pubblicate a marzo 2026 includono una panoramica di come l'intelligenza artificiale viene utilizzata in diversi tipi di strumenti nelle diverse fasi del processo di revisione, insieme a raccomandazioni sul loro utilizzo.
Categorie di raccomandazioni sull'uso dell'intelligenza artificiale dipendenti dall'attività di revisione sistematica e dalla classe di strumenti di intelligenza artificiale.
Tabella 1 riprodotta da Responsible use of AI in Evidence Synthesis (RAISE 2026) 3: selecting and using AI evidence synthesis tools’
| Raccomandazione | |
Accettabile per l'uso | I risultati dell'intelligenza artificiale possono essere utilizzati direttamente all'interno del flusso di lavoro di revisione, se vengono riconosciute e prese in considerazione eventuali limitazioni o potenziali distorsioni. |
E’ richiesta la verifica umana | I risultati dell’intelligenza artificiale possono essere utilizzati per supportare le attività di revisione, ma devono essere attentamente controllati dagli esseri umani prima dell’uso. Il grado di controllo richiesto può variare, ma in genere ciò richiederà a un essere umano di leggere ed eventualmente apportare modifiche all'intero output. |
Richiede convalida all'interno della revisione | I risultati dell'intelligenza artificiale possono essere utilizzati se le loro prestazioni vengono valutate esplicitamente nel contesto della revisione stessa e ritenute adeguate (ad esempio paragonabili alle prestazioni umane). |
Uso esplorativo e supplementare | I risultati dell’intelligenza artificiale possono essere utilizzati per sviluppare idee o come punto di partenza per supportare la comprensione. Tutti i risultati devono essere ampiamente perfezionati da revisori umani prima di essere utilizzati per un'attività di revisione. In alternativa, i risultati possono essere appropriati per l’uso come approccio aggiuntivo e supplementare, ma senza sostituire i processi stabiliti. |
Non accettabile per l'uso | Lo stato attuale della tecnologia significa che questi risultati dell’intelligenza artificiale presentano limitazioni così gravi che non si dovrebbe fare affidamento su di essi. |
Estratto riprodotto Tabella 2 da Responsible use of AI in Evidence Synthesis (RAISE 2026) 3: selecting and using AI evidence synthesis tools’
Stato attuale dell'uso di strumenti di intelligenza artificiale per la sintesi delle evidenze (febbraio 2026).
| Attività | Strumenti | Dettagli e considerazioni | Esempi di strumento | Raccomandazioni |
| Scrivere un protocollo | ||||
Formulazione della domanda | LLMs Generativa | Chiedere agli LLM di fornire nuove domande per la sintesi può supportare lo sviluppo precoce delle domande. Tuttavia, i suggerimenti potrebbero essere incompleti, irrilevanti, soggetti a distorsioni (in base alle fonti) o sovrapporsi alle revisioni passate. | ChatGPT, CoPilot, Claude, Gemini, DeepSeek | Richiesta verifica umana |
Sviluppo della bozza | LLMs Generativa | Gli LLM pre-addestrati possono fornire uno schema utilizzando formati di protocollo consolidati. Gli utenti possono anche fornire un formato / indirizzare l'LLM alle risorse per supportarlo. | ChatGPT, CoPilot, Claude, Gemini, DeepSee | Richiesta verifica umana |
La ricerca | ||||
Esplorare la letteratura | Senza supervisione | Gli strumenti di modellazione degli argomenti aiutano a identificare rapidamente gruppi di prove per avere un'idea dei temi/aree di interesse chiave | Carrot2 | Accettabile per l’uso |
| IA Agentica | Gli agenti di intelligenza artificiale sviluppano, perfezionano ed eseguono ricerche basate su query in linguaggio naturale. Dipende fortemente dalle fonti di dati a cui lo strumento ha accesso e richiede l'intervento umano in ogni fase per guidare l'agente. Può essere utile per acquisire un'idea della letteratura in una fase iniziale, ma non dovrebbe essere utilizzato come parte di alcun documento di formale recupero delle prove. | Undermind, Elicit, Asta Find Papers | Accettabile per l’uso |
Sviluppo di strategie di ricerca | Basato su regole | Gli strumenti analizzano la frequenza delle parole chiave e/o dei vocabolari controllati nei risultati di ricerca. Sono necessari strumenti specializzati per coprire l'indicizzazione da diversi database bibliografici. Può fornire parole chiave aggiuntive per informare la strategia di ricerca ma dovrebbe essere utilizzato in combinazione con altri metodi di sviluppo della ricerca
| Yale MeSH Analyzer, TERA WordFreq, PubReMiner, SearchBuildR | Accettabile per l’uso |
Inoltre, sono state preparate alcune considerazioni chiave per i revisori sistematici che riguardano il trasferimento responsabile di un framework di intelligenza artificiale in RAISE 3, creando un elenco molto più semplice di considerazioni che gli autori possono applicare per valutare criticamente gli strumenti di intelligenza artificiale e se potrebbero utilizzarli. Ciò include come valutare e selezionare uno strumento, con attenzione a considerazioni etiche, legali e normative.
I prossimi passi
Nell'ambito dello studio sulla piattaforma di strumenti di intelligenza artificiale di Cochrane, il team di ricerca e due team di autori di revisioni Cochrane hanno iniziato una formazione sull'intelligenza artificiale laser e sulla conoscenza annidata. Una volta inserito, verrà sperimentato il protocollo con questi due team di autori Cochrane prima di inserire ulteriori team di autori di revisioni Cochrane nello studio. Si avranno le analisi intermedie a metà anno e risultati nella seconda parte del 2026.
Parallelamente, Cochrane si sta concentrando sul miglioramento dell'alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale e sulla promozione delle migliori pratiche per un uso responsabile dell'intelligenza artificiale nella comunità Cochrane, collaborando in condivisione con l'AI Methods Group e su progetti partner come Destiny (Digital Evidence Synthesis Tool INnovation for Yielding Improvements in Climate & Health).
Cochrane sta investendo nello sviluppo di linee guida, formazione e risorse per revisori sistematici, redattori e la più ampia comunità di sintesi delle prove, che saranno condivise non appena saranno disponibili.
Part of AI tool platform study was supported by the Wellcome Trust grant number 323143/Z/24/Z.
Articolo tradotto da Antonino Faillaci da un lavoro originale di Cochrane: Cochrane announces selected AI tools for innovative platform study