#旻天专栏| 写综述找文献太花时间？有AI！

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导读

写综述找文献太花时间？有AI！《自然:机器智能》研究助力综述写作, 使用少量样本让AI学习，自动筛选出适合的文献。本文共1500字，预计阅读时间6分钟。

经济学里常见到的二八定律，也同样适用于综述写作: 花八成时间整理文献，再花两成时间写作。其中整理文献的时间，又大约有八成在搜索和阅读大量文献，然后用剩下的时间整理表格列出提纲。

如果这些工作可以一部分委托给AI呢？

今年Nature子刊《自然:机器智能》刊载的AI相关研究（1）开源了一个机器学习框架，通过主动学习（active learning）的算法来辅助研究者更快更好的完成系统性综述或元分析的文献筛选工作。

这套叫做ASReview的机器学习框架结合了自然语言处理及有监督学习的方法，让使用者提供少量的样本文献即可让AI从成千上万文献中自动选出使用者想要的文献。

这套框架现已在github上开源，AI模型通过“导入文献库”→“选择样本文献” →“训练模型”→“人工对少量文献标注”→“训练完成”→“AI模型输出所有相关文献的列表”的流程来实现文献筛选（流程图如下）。

论文结果显示使用该框架标注8%到33%的目标文献后，AI将能成功筛选出所有合适文献中95%的相关文献（既灵敏度达到95%）。

光说不练假把式，本文将通过眼科相关文献来实际测试ASReview框架的效果。示例中我们将尝试以“深度学习在糖尿病视网膜病变诊断上的应用”为主题做文献搜集。

首先我们需要在电脑上安装python,在官网（https://www.python.org/downloads/）下载python安装包后双击即可完成安装。完成后打开电脑的命令行（Windows系统下在开始菜单搜索“命令行”）后输入“pip install asreview”安装框架，安装完成后继续在命令行输入“asreview lab”即可打开ASReview程序。

ASReview框架启动后点击右下角的十字按钮，创建新项目。这里我们创建了一个名为Test的项目，点击Start setup即可开始测试。

这里开始可以使用框架自带的测试文献库，也可以自己添加文献库数据。我们的主题定为“深度学习在糖尿病视网膜病变诊断上的应用”，所以这里将自己添加糖网相关的文献库。文献库数据可以在各大数据库（pubmed, web of science, scopus，etc.）上搜索关键词后，将文献的标题摘要等信息批量下载为csv格式文件。关于文献摘要的批量下载很多教程都有介绍，在这里就不赘述。作为文献库的csv文件存储的格式如下图示例：

这里我们将关键词“diabetic retinopathy”(糖尿病视网膜病变)搜索得到的文献库导入ASReview中。导入后显示如下：

程序允许通过Search跟Random两种方法来标注文献，Search可以自定义关键词在标题与摘要中挑选文献定向标注，选择Random则可以让程序从文献库中随机挑选文献以供标注。这里我们将尝试Search方法。点击Search框后，我们需要添加关键词或作者来选取文档，让AI知道我们想要什么样的文献。

这里输入“deep learning”后，程序将显示一系列文献的标题供选择。

任意点开一篇文献后，程序将弹出文献的标题与摘要，通过点击下面的irrelevant（不相关）或relevant(相关)来标注文献，我们即可训练出自己想要的文献筛选AI了。根据笔者的试验，至少需要标注3到5篇以上的相关与不相关文献，程序才能生成比较恰当的结果。出现如下字样，表示训练数据已标注完成，可以初步训练AI模型了。

这里我们点击Next后，可以看到AI模型使用了文本挖掘常见的tf-idf算法提取特征，然后用有监督学习的朴素贝叶斯算法生成分类模型。点击Finish按钮后，程序开始持续几十秒到数分钟的训练，完成后点击“download results”即可得到一个被AI以相关度来排序的相关文献列表了。

粗略的浏览文献表前列的文章，可以看出程序能大致得到与我们的主题相关的内容。当然，本次示例选取的主题相对较简单，不需要辅助筛选或许也能很快的完成。在一些更深入的系统性综述中通常会需要更复杂的筛选标准，就等待读者们自行去尝试这个综述AI框架的实际运用效果了。

参考资料：

（1）van de Schoot, R., de Bruin, J., Schram, R. et al. An open source machine learning framework for efficient and transparent systematic reviews. Nat Mach Intell 3, 125–133 (2021).

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编辑｜Lily

审核｜玉笛

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