فعلى الرغم من أن برامج منح البحث العلمي، مثل منح العلوم السريرية والترجمة (CTSA)، تحتاج إلى توثيق التأثير البحثي للعلماء، إلا أن جمع هذه البيانات يدويًا يستغرق وقتًا طويلاً يصل إلى 15 ساعة لكل عالم. هنا يأتي دور نظام الذكاء الاصطناعي الذي تم تطويره لجمع بيانات العلماء عبر منصات وتخصصات متعددة.
كيف يعمل النظام؟
تم تصميم النظام ليكون بشري-في-الدائرة (Human-in-the-loop AI agent)، حيث يقوم بجمع الأدلة الضرورية لكل عالم ويقوم بكتابة ملخصات قصيرة عن التأثير العلمي. تم اختبار النظام في بيئة برنامج واحد لتوثيق التأثير البحثي لأحد مراكز CTSA، شمل ذلك 10 علماء في مجال تطوير المهنة.
النتائج المبهرة">النتائج المبهرة
أظهر التقييم أن النظام استطاع قبول 81.7% من النتائج المقدمة. وعوض المراجعين عن الوقت المستغرق في التجميع اليدوي بمعدل 14 دقيقة فقط لكل عالم. وبذلك أصبح هناك تقارب كبير بين نتائج النظام ونتائج البحث البشري، حيث تفوق النظام في جمع أدلة التأثير عبر جميع مجالات نموذج الفوائد العلمية (TSBM).
لم تتوقف فائدة النظام عند هذا الحد، بل إنه كشف عن ثلث النتائج التي كانت ستفوتها الطرق التقليدية. وقيّمت فرق المراجعة دقة الجمع بمتوسط 4.5 من 5، وفائدة النتائج بمعدل 4.8 من 5.
الخاتمة
هذا النظام يبرز كيفية التحول من دور جمع البيانات إلى دور المراجعة، مما يجعل توثيق التأثير البحثي على مستوى المجاميع أمرًا ممكنًا وسهلاً. يبدو أن الذكاء الاصطناعي هنا ليبقي، فما رأيكم في هذا التطور؟ شاركونا في التعليقات.