TY - JOUR AU - Michelson, Matthew AU - Chow, Tiffany AU - Martin, Neil A AU - Ross, Mike AU - Tee Qiao Ying, Amelia AU - Minton, Steven PY - 2020 DA - 2020/8/17 TI -快速元分析人工智能:案例研究互联网上眼毒性羟氯喹乔- J地中海Res SP - e20007六世- 22 - 8 KW -荟萃分析KW -快速分析KW -人工智能KW -药物KW -分析KW -羟氯喹KW -有毒KW - COVID-19 KW -治疗KW -副作用KW -眼部KW -眼AB -背景:快速访问证据在危机时刻的临床发展是至关重要的。为此，我们提出了一种新的方法来回答临床问题，称为快速荟萃分析(RMA)。与传统的元分析不同，RMA利用人工智能(AI)来平衡快速生产时间和合理的数据质量保证。目的:我们的目的是评估RMA是否能产生有意义的临床见解，但关键的是，使用一个相关的、现实世界的例子，在比传统荟萃分析更快的处理时间内。方法:我们的RMA方法的发展是由一个当前相关的临床问题驱动的:眼毒性和视力损害是羟氯喹治疗的副作用吗?在设计本研究时，羟氯喹是治疗冠状病毒病(COVID-19)的主要候选药物。然后，我们利用人工智能提取和筛选文章，自动提取其结果，审查研究，并使用标准统计方法分析数据。结果:通过在RMA中结合人工智能和人类分析，我们在不到30分钟的时间内产生了有意义的临床结果。RMA确定了11项研究将羟氯喹的眼毒性作为其副作用，估计其发生率为3.4% (95% CI 1.11%-9.96%)。 The heterogeneity across individual study findings was high, which should be taken into account in interpretation of the result. Conclusions: We demonstrate that a novel approach to meta-analysis using AI can generate meaningful clinical insights in a much shorter time period than traditional meta-analysis. SN - 1438-8871 UR - //www.mybigtv.com/2020/8/e20007/ UR - https://doi.org/10.2196/20007 UR - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32804086 DO - 10.2196/20007 ID - info:doi/10.2196/20007 ER -