PE - 069 Otimização de tempo e recursos na condução de rapid reviews com apoio de inteligência artificial: um estudo simulado comparativo

Abstract

Introdução: A produção de evidências rápidas e confiáveis é fundamental para decisões em saúde, especialmente em contextos que demandam agilidade, como pandemias ou incorporação de tecnologias emergentes. Rapid reviews são versões abreviadas da revisão sistemática tradicional, que buscam reduzir tempo e recursos, mas precisam garantir rigor metodológico. O uso de inteligência artificial (IA) tem se mostrado promissor para acelerar etapas críticas, como a triagem e extração de dados, sem comprometer a qualidade dos resultados. Ferramentas como o Elicit e outras plataformas de IA têm sido aplicadas para otimizar revisões, inclusive em modelos de revisões vivas (living systematic reviews), demonstrando alto grau de concordância com métodos convencionais. Objetivo: Comparar, por meio de simulação, o desempenho de rapid reviews assistidas por inteligência artificial com o processo tradicional de revisão sistemática, focando na otimização de tempo e recursos sem comprometer a segurança e a qualidade dos resultados.  Métodos: Este estudo simulado comparou dois fluxos paralelos para a condução de revisões em saúde: (1) revisão sistemática tradicional e (2) rapid review assistida por IA, utilizando software para triagem automática, priorização de artigos e extração preliminar de dados. Foram simuladas 10 revisões sobre temas variados, medindo-se o tempo total de execução, o custo estimado em horas-homens e a concordância dos resultados por meio do kappa de Cohen. A validação dos dados extraídos pela IA foi realizada por revisores humanos para garantir segurança metodológica, conforme descrito em estudos recentes. Resultados: O uso da inteligência artificial na condução das rapid reviews simuladas resultou em uma redução média de 42% no tempo total de execução e 35% no custo estimado em horas-homens, em comparação com a revisão sistemática tradicional. A concordância entre os resultados obtidos pelos dois métodos foi alta, com kappa médio de 0,91, indicando excelente consistência. Além disso, nenhuma decisão final baseada nos resultados foi alterada após a validação humana das informações extraídas pela IA, reforçando a segurança do processo. Conclusões: A simulação demonstra que rapid reviews assistidas por inteligência artificial podem otimizar significativamente o tempo e os recursos necessários para produção de evidências, sem comprometer a qualidade e a segurança dos resultados. A combinação do poder computacional da IA com a supervisão humana nas etapas críticas oferece uma abordagem promissora para acelerar avaliações em saúde, especialmente em contextos que exigem agilidade na tomada de decisão.