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Herramientas de IA para revisiones sistemáticas: selección y extracción

Define los requisitos desde el protocolo y prueba cómo trata cada candidato los registros difíciles y los datos originales.

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La respuesta breve

Primero identifica la tarea: ordenar la lectura, proponer elegibilidad, extraer campos o coordinar revisores. Contrasta las salidas documentadas con el protocolo, aplica los mismos casos difíciles a los candidatos y revisa las decisiones exportadas. Esta guía aborda ASReview, Rayyan, Covidence, Elicit y Gatsbi, separando las propuestas de la IA de las decisiones finales del equipo.

Ideas clave

  • Priorizar cambia el orden de lectura; excluir retira un registro de las siguientes etapas.

  • Incluye casos difíciles y los idiomas, archivos y diseños de estudio que realmente usarás.

  • Elige un proceso que conserve propuestas, correcciones, motivos y fuentes después de exportar.

Gatsbi publica esta guía y desarrolla algunas de las herramientas descritas. Aplicamos los mismos criterios de trabajo a Gatsbi y a los demás productos, basándonos en su documentación pública. No son resultados de pruebas comparativas. Comprueba las funciones y condiciones de acceso actuales antes de elegir.

Convertir el protocolo en requisitos comprobables

Separa las salidas. La priorización genera una cola de lectura; la ayuda de elegibilidad propone inclusión, exclusión o incertidumbre; la extracción propone valores o fragmentos. La gestión debe conservar asignaciones, decisiones independientes y resolución de discrepancias. Evalúa cada función por separado aunque comparta producto.

Define pregunta, criterios, búsqueda y procedimiento de revisión. Si faltan, consulta el método de la revisión sistemática; la guía Cochrane de búsqueda y selección ofrece el contexto metodológico.

Escribe un requisito verificable: «ordenar los registros importados conservando la selección humana independiente y la exportación de cada decisión». Añade formatos, idiomas, PDF escaneados o de texto, funciones del equipo y archivos de salida.

Relacionar cada tarea con una salida comprobable
TareaSalida necesariaDecisión del equipo

Priorización

Cola con identificadores estables y etiquetas

Justificación del método para detener la selección

Ayuda de elegibilidad

Propuesta por criterio, incertidumbre y motivo

Inclusión final y resolución de discrepancias

Ayuda de extracción

Campo propuesto, ubicación y contexto

Estudio, grupo, desenlace y momento correctos

Gestión de revisores

Asignaciones y decisiones independientes, conflictos y exportación

Responsabilidades y aprobación de decisiones resueltas

Comparar candidatos con los mismos requisitos

La tabla usa documentación pública consultada el 18 de octubre de 2026. No es una clasificación de precisión medida. Gatsbi publica esta guía y también figura como candidato, con el mismo criterio documental que los demás proveedores.

Las primeras columnas identifican el papel y la última define qué probar. Una cuestión pendiente significa que no se confirmó aquí, no que la función no exista. Verifica el plan y la cuenta actuales.

Sigue un registro desde su importación hasta la decisión final y la exportación. Confirma además que tu institución permite tratar esos materiales en la cuenta prevista: almacenamiento, acceso, conservación, eliminación y procesamiento posterior.

Funciones documentadas y controles del piloto · 18 de octubre de 2026
Candidato / fuenteEntradas y salidas descritasCuándo considerarloQué comprobar

ASReview LAB · priorización

Aprendizaje activo con registros de texto y etiquetas humanas; exporta decisiones y estado del proyecto.

Priorizar un corpus existente mientras las personas etiquetan.

Historial de etiquetas, restauración y regla de parada apropiada para el corpus.

Rayyan AI Reviewer · elegibilidad

Evalúa títulos y resúmenes por criterios sin que la IA vea decisiones de otros revisores.

Incorporar propuestas por criterio al proceso.

Casos ambiguos, discrepancias, motivos, exportación y límites de uso; el cegamiento no demuestra equivalencia humana.

Covidence · tareas concretas

Ordenación, ciertas clasificaciones y propuestas de extracción sobre registros y PDF.

Apoyar una etapa de un proceso gestionado.

Diseños e idiomas del proyecto; la evaluación pública del clasificador de ensayos aleatorizados se centra en biomedicina en inglés.

Elicit · revisión estructurada

Selecciona por criterios y extrae datos de artículos cargados o encontrados.

Configurar criterios y campos en un mismo flujo.

Ubicación original, casos difíciles, decisiones conservadas y exportación; distinguir Systematic Review de informes exploratorios.

Gatsbi Reviewer · flujo integrado / editor

Estudios candidatos, selección manual, PDF o listas Zotero adicionales, extracción y borrador de revisión.

Conectar un conjunto revisado por personas con extracción y redacción.

Motivos por criterio, independencia, conflictos, identificadores estudio/informe y exportación de decisiones; el resumen del producto no los confirma.

Probar los mismos casos de selección

Incluye registros elegibles y no elegibles, resúmenes incompletos, términos ambiguos y los idiomas y diseños previstos. Si es posible, prepara las decisiones de referencia con el procedimiento humano y de arbitraje antes de mostrar los resultados de IA.

La figura didáctica recupera 19 de 20 registros elegibles: sensibilidad del 95 %. No demuestra ese rendimiento en todo el corpus ni establece una regla de parada. También importan la composición de la muestra y las consecuencias de omitir estudios.

Una referencia omitida tras una sensibilidad del 95 %

Se muestran 20 registros elegibles según las decisiones de referencia: 19 encontrados y uno omitido. La sensibilidad es 19 dividido entre 20, o el 95 %, solo en esta prueba. Se desconoce la sensibilidad en el corpus completo; este resultado no determina cuándo detener el cribado.

Ejemplo didáctico · sin afirmaciones de rendimiento

20 registros elegibles según la referencia

  • 19 encontrados
  • 1 omitido

Sensibilidad solo en esta prueba

19 / 20 = 95%

El denominador incluye los 20 registros elegibles de referencia, también el omitido.

Sensibilidad en el corpus completo Desconocida
El 95 % no es una regla de parada

Antes de decidir si puede detenerse el cribado, valide la asistencia para esta revisión y su riesgo de omitir estudios.

Prueba didáctica, no un resultado medido de ninguna herramienta. Las decisiones de referencia identifican 20 registros elegibles; el asistente encuentra 19 y omite uno.

Los tres registros ficticios siguientes muestran decisiones individuales y no son la muestra de 20. Que P-02 no indique edad en el resumen no demuestra inelegibilidad. Busca información adicional y conserva propuesta y corrección.

Usa iguales materiales, versión de criterios y decisiones de referencia. Guarda todas las ejecuciones, incluso las fallidas. Un cambio de criterios o configuración requiere un nuevo registro de ejecución.

  • Ejecución: identificador, producto y versión disponible, fecha, configuración, versión de criterios y responsables.

  • Por registro: identificadores de registro/fuente, decisión de referencia, propuesta IA, decisión final, motivo, revisor y ubicación original.

  • Ejemplo: P-02; criterios v1; referencia = obtener texto completo; propuesta = excluir; final = obtener texto; motivo = edad no indicada; revisor asignado por el equipo; fuente = resumen. Lo desconocido queda pendiente.

Decisiones ficticias: propuestas didácticas, no resultados de pruebas
RegistroCriterio / referenciaPropuesta IADecisión final y motivoEvidencia conservada

P-01

Ensayo aleatorizado en adultos / texto completo

Texto completo

Obtenerlo: cumple los criterios descritos

Resumen, identificador de fuente y criterios v1

P-02

Edad desconocida / texto completo

Excluir: población desconocida

Obtenerlo: faltar información no demuestra inelegibilidad

Resumen, edad ausente, revisor y motivo de corrección

P-03

Editorial / excluir

Excluir

Excluir: tipo de publicación no admisible

Registro original y motivo de exclusión

Verificar los campos antes de pasarlos al análisis

Separa identificadores de estudio e informe: la publicación principal y la de seguimiento pueden compartir participantes. Asocia cada valor a grupo, desenlace, momento, estadístico, unidad y ubicación; distingue no informado, no medido y no aplicable. Consulta la guía Cochrane de recogida de datos.

En el estudio A ficticio, informe A, tabla 2, a las 12 semanas la media de intervención es 12 puntos y la del comparador 15. Si la IA asigna 15 a intervención, encontrar ese número en el PDF no detecta el error. Comprueba encabezados y grupos; conserva propuesta 15, corrección 12, ubicación, verificador y motivo.

Aquí termina la verificación de la extracción. La guía de herramientas para metanálisis retoma el mismo informe para decidir si sirve para un cálculo concreto. Transcribir correctamente y estar listo para analizar son decisiones diferentes.

Reconstruir la selección desde la exportación

Exporta un proyecto pequeño antes de importar toda la revisión y conserva el original. Pide a un colega reconstruir las decisiones sin tu cuenta ni conversaciones. Títulos y marcas finales de inclusión pueden omitir motivos, árbitros o versión de criterios.

Comprueba que explique por qué se pidió el texto de P-02, qué cambió entre versiones de criterios y qué fuente respalda la inclusión. Añade escritura no latina, motivos multilínea e informes relacionados; anota lo que falte antes de ampliar el uso.

Conserva los recuentos reales de selección y obtención durante el trabajo; no los reconstruyas desde la bibliografía final. La guía de presentación PRISMA explica cómo apoyan el informe.

  • Criterios: versión, fecha de aplicación, cambio, motivo y decisiones afectadas.

  • Selección: identificador, etapa, propuesta, decisión humana, conflicto, resolución y revisor.

  • Correspondencia: registro → informe → estudio, tras confirmarlo.

  • Ejecución: producto, versión de software/modelo disponible, configuración, fecha de ejecución y exportación; declara versiones inaccesibles.

Elegir una configuración que el equipo pueda verificar

Decide según el piloto. Algunos equipos solo necesitan una cola ordenada; otros, decisiones independientes y resolución de conflictos. Un flujo útil para redactar puede requerir otro registro para las decisiones exigidas por el protocolo.

Para Gatsbi Reviewer u otro flujo integrado, usa tus criterios y P-01/P-02/P-03: revisa candidatos, tratamiento de la incertidumbre de P-02, incorporación de artículos, extracción y exportación. Es una prueba propuesta, no una afirmación de que Gatsbi la haya superado.

Anota tareas adoptadas, carencias pendientes y responsable de registros. Repite los controles si cambian protocolo, idioma, funciones o exportación. Compara preparación, corrección y revisión, además de la rapidez de la primera sugerencia.

Condiciones de aceptación de tres configuraciones
NecesidadConfiguración a evaluarCondición antes de ampliar

Priorizar registros

Herramienta de ordenación + selección humana

Identificadores, etiquetas conservadas, restauración y parada justificada

Coordinar revisores independientes

Sistema con asignaciones, cegamiento y conflictos requeridos

Visibilidad adecuada de decisiones y exportación de discrepancias y motivos

Crear un borrador desde estudios preparados

Selección, extracción y redacción integradas, con Gatsbi como candidato

Casos difíciles verificables; fuentes, correcciones y decisiones en el producto o un registro complementario mantenido

Preguntas frecuentes

¿Qué herramienta pruebo primero?

Identifica la salida que falta: orden de lectura, propuestas por criterio, campos verificados o decisiones de varios revisores. Compara candidatos que documenten ese papel usando los mismos registros y comprobaciones de exportación. Más funciones no garantizan resolver el problema.

¿Puede la IA ser el segundo revisor?

Otra serie de decisiones, aunque no vea las etiquetas humanas, no demuestra equivalencia con una revisión humana independiente. Sigue el método requerido, valida el papel y asigna la responsabilidad de resolver discrepancias.

¿Basta la búsqueda semántica?

Puede ayudar a explorar o complementar. La suficiencia depende de pregunta, fuentes, estrategia reproducible y método. Encontrar artículos pertinentes no demuestra haber buscado exhaustivamente los estudios elegibles.

¿Cómo informo de la automatización?

Describe tarea, herramienta y versión disponible, configuración, momento en que influyó en las decisiones, validación y revisión o corrección humana. Sustenta la descripción con decisiones y recuentos conservados.

Fuentes y lecturas adicionales

Consulta las fuentes originales para conocer los métodos completos, su alcance y las actualizaciones.

  1. Búsqueda y selección de estudiosCochrane
  2. Recogida de datosCochrane
  3. Documentación de ASReview LABASReview
  4. Documentación de AI ReviewerRayyan
  5. Planificar y declarar la automatizaciónCovidence
  6. Elegir un flujo de ElicitElicit
  7. Lista PRISMA 2020PRISMA
  8. Flujo de producto de Gatsbi ReviewerGatsbi · documentación del producto del editor
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