Potencial da inteligência Artificial na Prática Baseada em Evidências em Enfermagem - Revista Brasileira de Enfermagem
Revista Brasileira de Enfermagem. 09/09/2024;77(5):e770501
A prática baseada em evidências (PBE) consolidou-se como pilar fundamental na enfermagem, impulsionando a tomada de decisões clínicas eficazes e embasadas em pesquisas científicas de alta qualidade. O objetivo primordial da PBE é assegurar que os pacientes recebam os cuidados mais apropriados e seguros, com base nas melhores evidências disponíveis. Neste contexto, os métodos de síntese de conhecimento são ferramentas essenciais para a PBE, pois contribuem para a tomada de decisão clínica a partir de revisões robustas, resultantes da combinação de diversos estudos nos mais de 28.000 artigos científicos publicados na área da saúde anualmente. Contudo, o panorama científico atual é caracterizado por uma produção massiva de conhecimento, tornando a tarefa de sintetizar e interpretar as evidências um desafio hercúleo para os profissionais de saúde. Com esses desafios em mente, a inteligência artificial (IA) surge como uma ferramenta poderosa, capaz de revolucionar a PBE e torná-la mais eficiente e precisa, avançando em tempo e qualidade das pesquisas.
A IA, com suas ramificações em machine learning (ML) e natural language processing (NLP), proporciona técnicas capazes de processar e analisar volumes colossais de dados, incluindo a vasta literatura científica. Algumas ferramentas de IA, como Elicit, Consensus, Litmaps, Perplexity, Semantic Scholar, ResearchRabbit, Paper Digest, Scholarcy e Open Knowledge Maps, já mapearam mais de 280.000 artigos científicos e, baseadas em ML, prometem revolucionar a identificação de lacunas de conhecimento. Imaginemos a IA vasculhando milhares de artigos, revelando áreas inexploradas e delineando novas fronteiras para a pesquisa em enfermagem, liberando tempo precioso dos pesquisadores para se dedicarem às investigações robustas. Com esta evolução, o mapeamento da literatura e a relevância, como o fichamento de artigos e elaboração de problemas de pesquisa, podem ser discutidos em tempo real entre pesquisadores.
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A prática baseada em evidências (PBE) consolidou-se como pilar fundamental na enfermagem, impulsionando a tomada de decisões clínicas eficazes e embasadas em pesquisas científicas de alta qualidade. O objetivo primordial da PBE é assegurar que os pacientes recebam os cuidados mais apropriados e seguros, com base nas melhores evidências disponíveis. Neste contexto, os métodos de síntese de conhecimento são ferramentas essenciais para a PBE, pois contribuem para a tomada de decisão clínica a partir de revisões robustas, resultantes da combinação de diversos estudos nos mais de 28.000 artigos científicos publicados na área da saúde anualmente. Contudo, o panorama científico atual é caracterizado por uma produção massiva de conhecimento, tornando a tarefa de sintetizar e interpretar as evidências um desafio hercúleo para os profissionais de saúde. Com esses desafios em mente, a inteligência artificial (IA) surge como uma ferramenta poderosa, capaz de revolucionar a PBE e torná-la mais eficiente e precisa, avançando em tempo e qualidade das pesquisas.
A IA, com suas ramificações em machine learning (ML) e natural language processing (NLP), proporciona técnicas capazes de processar e analisar volumes colossais de dados, incluindo a vasta literatura científica. Algumas ferramentas de IA, como Elicit, Consensus, Litmaps, Perplexity, Semantic Scholar, ResearchRabbit, Paper Digest, Scholarcy e Open Knowledge Maps, já mapearam mais de 280.000 artigos científicos e, baseadas em ML, prometem revolucionar a identificação de lacunas de conhecimento. Imaginemos a IA vasculhando milhares de artigos, revelando áreas inexploradas e delineando novas fronteiras para a pesquisa em enfermagem, liberando tempo precioso dos pesquisadores para se dedicarem às investigações robustas. Com esta evolução, o mapeamento da literatura e a relevância, como o fichamento de artigos e elaboração de problemas de pesquisa, podem ser discutidos em tempo real entre pesquisadores.
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