Uso de aprendizaje de máquinas en la automatización de la evaluación de riesgo de sesgos de ensayos clínicos aleatorizados durante el desarrollo de revisiones sistemáticas : Protocolo de revisión sistemática

Abstract

La toma de decisiones en la práctica asistencial se sustenta en la información científica, sin embargo, la cantidad actualmente disponible sobrepasa la capacidad de gestión y análisis de los profesionales de salud. Por esta razón, se han desarrollado metodologías como las revisiones sistemáticas y metaanálisis que permiten sintetizar la información disponible luego de una búsqueda detallada y exhaustiva, y estableciendo la validez de la evidencia. Tal proceso metodológico implica un alto consumo de tiempo, recursos económicos y humanos, convirtiéndose así en un verdadero reto. Las ciencias computacionales ofrecen una posible alternativa a dicho problema, gracias al potencial de la inteligencia artificial y sus componentes en la automatización de cada uno de los pasos requeridos para la realización de una revisión sistemática. Uno de los pasos cruciales, donde la inteligencia artificial ofrece su apoyo, es la evaluación del riesgo de sesgo mediante el uso de aprendizaje de máquinas de manera eficiente. Dado el gran potencial con el que cuenta esta aproximación, se propone sintetizar y evaluar de manera critica la información disponible para lograr identificar todas las herramientas que utilizan este método, determinar su utilidad, eficacia y grado de concordancia con los estándares actuales, mediante la realización de una revisión sistemática de la literatura.