关于ChatGPT在R语言meta分析中的应用的见解

这篇文章的起源来自上个周末和上海交大的张老师的一次交流。

众所周知，Meta分析最困难的地方就在于选题以及文献搜集，毕竟好的选题就等于文章成了一半。选题一定是重要的、具有临床意义的、创新性的，是灵魂核心。而文献检索虽然说起来并不复杂，但是检索全还是很花功夫的。

以上这两点，可以说是Meta分析当中最花时间和精力的地方，而在我看来，这也是最需要人工智能介入的地方。

尤其是文献搜集以及初步筛选，存在着大量的简答重复劳动，这个正是ChatGPT的适用情景。

比如最近大火的arXiv Xplorer

我认为，在不太遥远的将来，ChatGPT完全可以用于新的临床问题的发现，以及遵循PICOS原则的检索策略，甚至于直接对论文的效应量进行提取。

换言之，只需要一个模糊的思路，ChatGPT就可以针对性的提出问题，并判断这一问题是否适合进行meta分析，如果适合，将自动对文献进行检索、筛选，提取效应量，分析绘图，并得到初步的结论。

但就目前而言，张老师已经用ChatGPT进行了初步的实验，但是眼下距离这一目标还是有着一定的距离，但是张老师也承认这种方式大大简化了相关的工作，他已经打算在他的团队中推广ChatGPT的应用。

不知道距离ChatGPT成为一个真正可用的研究助手还有多久。