掌握臨床文獻評估：從 PICO 框架到 AI 自動化

掌握臨床文獻評估：從 PICO 框架到 AI 自動化

文獻評估不僅僅是監管上的障礙；它是任何臨床評估報告 (CER) 和上市後臨床追蹤 (PMCF) 的基石。隨著醫療器材變得越來越複雜，臨床數據量正在激增，這使得結構化、可重複的搜索策略比以往任何時候都更加關鍵。

數據識別的結構化歷程

合規的文獻回顧始於通過精確的、基於布林邏輯的查詢來識別相關臨床數據。為了保持客觀性和可重複性，監管專業人士依賴於既定的框架：

• PICO 方法： 定義人口 (Population)、干預 (Intervention)、比較 (Comparison) 和結果 (Outcomes)。
• PRISMA/MOOSE： 確保透明度的結構化報告方法。
• 資料庫選擇： 利用高品質來源，如 PubMed (NLM)、Cochrane、ClinicalTrials.gov 和 ScienceDirect。

篩選與評價：質量的核心

檢索到結果後，重點轉向基於預先定義的納入和排除標準進行篩選。在篩選之後，評價 (Appraisal) 階段會驗證所選數據是否：

• 相關性： 直接適用於受評估的器材。
• 有效性： 在科學和統計上是健全的。
• 充分性： 提供足夠的量來支持結論。
• 偏見最小化： 受商業或方法論衝突的影響最小。

AI 在減輕監管工作量中的作用

手動文獻評估是眾所周知的耗時。然而，新興的自動化工具（已通過 ISO/TR 80002-2 驗證）正在改變臨床工作流程。諸如用於排除非人類研究的 AI 篩選支持和代理式數據提取等功能，可將處理時間減少高達 56%。這些工具提供了「審計保證」，確保即使在初始查詢之外也不會錯過關鍵數據。

分析與符合 GSPR

在獲得驗證數據後，分析必須符合通用安全與性能要求 (GSPR) 1、6 和 8。臨床專家必須審核研究結果，以確保結論是基於證據的，並反映了目前的技術水準 (SOTA)。如果出現數據缺口，必須通過戰略性的 PMCF 計劃來解決。

結論

文獻評估是一個持續的循環。每一次新的 SOTA 評估或 PMCF 更新都要求對數據進行重新研究。通過將 PICO 等嚴謹的科學框架與現代 AI 自動化相結合，製造商可以在維持高合規標準的同時，顯著加快產品上市速度。