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人工智能、老藥新用與同行評審

來源 : 亞洲健康互聯海外中心
update : 2020/09/16
隨著COVID-19大流行病席捲全球,研究人員每週發表數百篇論文報告其發現,然而其中許多未經過全面的同行評審過程,以評估其可靠性。根據最近的一項分析,每周平均發表367篇COVID-19論文,從提交到接受的平均時間僅為6天,而非COVID-19內容的論文則為84天。

在新資訊可能會加速新出現的全球醫學-社會-經濟災難的知識和解決方案的背景下,這些前所未有的同行評審周轉時間(有時甚至是寬鬆的編輯標準)是合理的,但同時也可能會誤導研發工作、損害臨床實踐並誤導決策者。

9月14日發表於《自然生物技術》上的評論中,來自美國、瑞典、丹麥、以色列、法國、英國、香港、義大利和美國的一些公私營部門研究人員提出了一種策略,該策略結合嚴格的社群和同行評審與人工智能的使用,以優先考慮文獻中描述的研究和治療選擇,從而使社群能夠將資源集中在經過適當而徹底的臨床測試的治療上。該策略證明了AI和機器學習,有潛力幫助研究人員區分良莠,以彌補在資訊氾濫的情況下,傳統的計算分析和機器學習對藥物用途論文進行的同行評審不足。

評論舉例提到...完整