Kerangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka untuk melakukan tinjauan sistematis
Ai

Kerangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka untuk melakukan tinjauan sistematis


ASReview digunakan untuk mencari literatur secara sistematis tentang vaksin CoV-19. Kredit: van de Schoot dkk.

Ketika para ilmuwan melakukan penelitian tentang topik tertentu, mereka sering kali memulai dengan meninjau temuan penelitian sebelumnya. Melakukan tinjauan pustaka sistematis atau meta-analisis bisa sangat menantang dan memakan waktu, karena seringkali ada banyak sekali penelitian yang berfokus pada topik yang berbeda, yang mungkin tidak selalu relevan dengan pekerjaan peneliti.

Para peneliti di Universitas Utrecht baru-baru ini mengembangkan kerangka kerja pembelajaran mesin yang dapat mempercepat proses ini secara signifikan, dengan secara otomatis menelusuri berbagai studi sebelumnya dan mengumpulkan tinjauan literatur berkualitas tinggi. Kerangka kerja ini, yang disebut ASReview, terbukti sangat berguna untuk melakukan penelitian selama pandemi COVID-19.

“Peneliti dan ahli menghadapi tantangan besar untuk tetap up-to-date dengan perkembangan terbaru di bidang mereka saat ini,” kata Jonathan de Bruin, insinyur utama yang terlibat dalam penelitian tersebut, kepada TechXplore. “Membaca semua literatur baru di bidangnya adalah tugas yang sangat menyita waktu, terutama jika Anda ingin melakukannya secara sistematis. Cara membaca literatur yang sistematis tersebut, yang disebut tinjauan sistematis, sering kali mengarah pada publikasi ilmiah yang berdampak karena merupakan ringkasan lengkap terkini. bukti.”

Profesor Rens van de Schoot, salah satu peneliti yang mengembangkan ASReview, telah melakukan beberapa tinjauan pustaka sepanjang karir akademisnya dan karenanya dia sangat menyadari betapa memakan waktu proses peninjauan tersebut. Bekerja sama dengan para ahli dalam pembelajaran mesin, teknik, dan manajemen informasi di Universitas Utrecht, dia mulai mengembangkan alat yang secara signifikan akan mempercepat proses melakukan tinjauan sistematis dan meta-analisis.

Kerangka kerja pembelajaran mesin yang dibuat oleh de Bruin, van de Schoot, dan rekan mereka dioptimalkan untuk menemukan ‘jarum’ metaforis atau beberapa ‘jarum’ di tumpukan jerami. Saat para ilmuwan melakukan banyak penelitian tentang berbagai topik yang berbeda, secara otomatis mengidentifikasi penelitian yang paling relevan tentang topik tertentu dapat menjadi sangat berharga. Untuk melakukan ini, de Bruin, van de Schoot, dan rekannya melatih model pembelajaran mesin mereka menggunakan pendekatan interaktif yang disebut pembelajaran aktif.

Kerangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka untuk melakukan tinjauan sistematis

Alur kerja ASReview untuk pembelajaran mesin interaktif pada tinjauan literatur sistematis. Kredit: van de Schoot dkk.

“Dalam proses tinjauan klasik, seorang peneliti disajikan secara manual dengan sebuah artikel dan perlu memutuskan apakah itu relevan atau tidak, dan seseorang biasanya terus mengeksplorasi sampai dia melihat semua artikel yang relevan.” kata de Bruin. “Tantangan untuk kerangka kerja pembelajaran mesin kami adalah meminimalkan jumlah artikel tidak relevan yang ditampilkan kepada peneliti, yang dapat menghemat banyak waktu dalam proses tinjauan pustaka.”

Sebagian besar sistem pembelajaran mesin yang ada dilatih untuk secara akurat mengklasifikasikan gambar, teks, atau data lain secara akurat (yaitu, untuk menempatkan data dalam kategori yang berbeda berdasarkan fiturnya). Sebaliknya, sistem yang dibuat oleh de Bruin dan rekan-rekannya dilatih untuk menganalisis beberapa dokumen dan menentukan mana yang relevan dengan topik penelitian tertentu dan mana yang tidak relevan.

“Pandemi COVID-19 membutuhkan pedoman medis dan pencarian perawatan baru untuk dikembangkan dalam waktu singkat,” kata de Bruin. “Praktisi medis harus membaca literatur saat bekerja tanpa henti di rumah sakit dan memiliki waktu terbatas untuk membaca literatur. Untuk proyek ini, kami bekerja sama dengan Allen Institute for AI, yang menerbitkan database terbesar dengan literatur akademis tentang virus corona. “

De Bruin, van de Schoot, dan rekan-rekannya membuat sistem otomatis mereka untuk melakukan tinjauan sistematis tersedia untuk umum selama minggu-minggu pertama pandemi COVID-19, karena mereka merasa itu dapat secara signifikan mempercepat penelitian tentang virus SARS-CoV2 dan membantu pemahamannya. . ASReview, versi sistem yang ramah pengguna, telah digunakan oleh banyak ilmuwan untuk meninjau penelitian sebelumnya tentang virus corona baru dan menginformasikan pengembangan pedoman medis yang lebih efektif. Di masa depan, ASReview dapat digunakan untuk melakukan banyak tinjauan sistematis dan meta-analisis lainnya, yang pada akhirnya dapat mempercepat penelitian di berbagai bidang.

“Penggunaan pembelajaran mesin interaktif seperti pembelajaran aktif siap meroket di tahun-tahun mendatang,” kata de Bruin. “Sangat penting untuk memastikan bahwa pendekatan pembelajaran mesin interaktif sepenuhnya transparan dan dapat dijelaskan. Dalam periode mendatang, kami akan menunjukkan bahwa penerapan pembelajaran mesin interaktif dapat dilakukan secara bertanggung jawab dalam aplikasi lain seperti dokumen hukum dan putusan pengadilan.”


Tidak ada bukti untuk hubungan antara depresi dan diet


Informasi lebih lanjut:
Kerangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka untuk tinjauan sistematis yang efisien dan transparan. Kecerdasan Mesin Alam(2021). DOI: 10.1038 / s42256-020-00287-7

© 2021 Science X Network

Kutipan: Kerangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka untuk melaksanakan tinjauan sistematis (2021, 2 Maret) diambil pada 2 Maret 2021 dari https://techxplore.com/news/2021-03-open-source-machine-framework-systematic.html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten tersebut disediakan untuk tujuan informasi saja.


Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Toto SGP