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Rev Bras Enferm
Rev Bras Enferm
reben
Revista Brasileira de Enfermagem
0034-7167
1984-0446
Associação Brasileira de Enfermagem

10.1590/0034-7167.2024770501
00100
Editorial
Potential of Artificial Intelligence in Evidence-Based Practice in Nursing
https://orcid.org/0000-0002-2611-8643
Costa Isabelle Cristinne Pinto I
https://orcid.org/0000-0001-7788-3989
Costa Alice Silva I
https://orcid.org/0000-0003-3349-2075
Mendes Karina Dal Sasso II
https://orcid.org/0000-0003-3231-7515
Limongi Ricardo III
I Universidade Federal de Alfenas. Alfenas, Minas Gerais, Brazil
II Universidade de São Paulo. Ribeirão Preto, São Paulo, Brazil
III Universidade Federal de Goiás. Goiânia, Goiás, Brazil
Corresponding author: Isabelle Cristinne Pinto Costa E-mail: isabelle.costa@unifal-mg.edu.br
09 9 2024
2024
77 5 e77050102 7 2024
09 8 2024
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
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pmcEvidence-based practice (EBP) has established itself as a fundamental pillar in nursing, driving effective clinical decision-making based on high-quality scientific research. The primary goal of EBP is to ensure that patients receive the most appropriate and safe care, based on the best available evidence. In this context, knowledge synthesis methods are essential tools for EBP, as they contribute to clinical decision-making based on robust reviews, resulting from the combination of several studies in the more than 28,000 scientific articles published in health annually. However, the current scientific panorama is characterized by a massive production of knowledge, making the task of synthesizing and interpreting evidence a Herculean challenge for healthcare professionals. With these challenges in mind, artificial intelligence (AI) emerges as a powerful tool, capable of revolutionizing EBP and making it more efficient and accurate, advancing the time and quality of research.

AI, with its ramifications in machine learning (ML) and natural language processing (NLP), provides techniques capable of processing and analyzing colossal volumes of data, including the vast scientific literature. Some AI tools, such as Elicit, Consensus, Litmaps, Perplexity, Semantic Scholar, ResearchRabbit, Paper Digest, Scholarcy and Open Knowledge Maps, have already mapped more than 280,000 scientific articles and, based on ML, promise to revolutionize the identification of knowledge gaps. Imagine AI combing through thousands of articles, revealing unexplored areas and outlining new frontiers for nursing research, freeing up precious time for researchers to dedicate themselves to robust investigations. With this evolution, literature mapping and relevance, such as listing articles and elaborating research problems, can be discussed in real time between researchers.

Another application is in the selection of relevant articles for research, automating the screening process and prioritizing the reading of articles with the highest probability of relevance. The ASReview platform, for instance, uses ML techniques to automate article screening, prioritizing the reading of those most likely to be relevant. This functionality speeds up the selection of studies that will make up part of the review, allowing researchers to focus on the critical analysis of the most promising studies and also highlight the most important sections of the studies in an exploratory stage.

AI also emerges as an ally in the precise delimitation of study populations, which is extremely important to guarantee the validity and applicability of research results. Tools such as Litbaskets allow analyzing the representativeness of journals in relation to a specific topic, guiding researchers in choosing relevant data sources. Furthermore, AI can help optimize research protocols, improving experimental design and minimizing time and costs. Consensus, for instance, indicates studies that confirm or refute possible practices and also categorizes articles based on the methodological approach, facilitating the systematization of knowledge through different methodological approaches.

Data collection, a traditionally laborious step in review research, also benefits from the power of AI. Tools such as SourceData (EMBO), ChatGPT, ChatPDF, EnagoRead and Gemini (Google) can automatically extract relevant information from articles, reports and images, significantly facilitating and speeding up this process.

When synthesizing and interpreting evidence, AI proves to be an indispensable tool. Document grouping techniques, such as those explored in the study(1), make it possible to visualize the relationship between different articles, facilitating the identification of key themes and the construction of knowledge maps. AI can also assist in the efficient communication of research results, generating concise and informative reports. Its ability to analyze complex data, such as genetic and sensor information, opens up a range of opportunities to uncover hidden patterns and generate innovative insights, assisting in formatting the scientific article and optimizing the structure, language and style. Tools like Paperpal can be used to check the clarity and cohesion of the text as well as ensuring that it follows publishing standards.

Additionally, it is essential to remain open and flexible in the face of new technologies, especially in relation to AI. We should not restrict ourselves to a single tool. It is important to explore, test and adopt solutions that best adapt to our specific needs, ensuring a broader and more effective approach to applying EBP in nursing. However, it is important to keep in mind that AI does not replace the researcher’s judgment and expertise; its reflection must start from the following understanding: AI is a means, not an end. As powerful as it is, it needs to be used ethically and judiciously, always prioritizing research quality and patient safety. Human curation, critical validation of results and accurate interpretation of conclusions generated by AI are non-negotiable pillars to guarantee evidence reliability and applicability(2).

AI ushers in a new era for EBP in nursing and healthcare, opening up a horizon of possibilities. Innovative tools, driven by it, are transforming research, accelerating the discovery of new interventions and contributing to building a healthier future for all. The scientific community needs to actively engage in the debate on AI use, exploring its benefits, challenges, establishing responsible guidelines and practices for its application.

Nursing, a leader in promoting health and well-being, has the responsibility to take advantage of this transformative potential of AI, driving a more robust, efficient and impactful EBP.

10.1590/0034-7167.2024770501es
Editorial
Potencial de la Inteligência Artificial en la Práctica de Enfermería Basada en la Evidencia
https://orcid.org/0000-0002-2611-8643
Costa Isabelle Cristinne Pinto I
https://orcid.org/0000-0001-7788-3989
Costa Alice Silva I
https://orcid.org/0000-0003-3349-2075
Mendes Karina Dal Sasso II
https://orcid.org/0000-0003-3231-7515
Limongi Ricardo III
I Universidade Federal de Alfenas. Alfenas, Minas Gerais, Brasil
II Universidade de São Paulo. Ribeirão Preto, São Paulo, Brasil
III Universidade Federal de Goiás. Goiânia, Goiás, Brasil
Autor Correspondiente: Isabelle Cristinne Pinto Costa E-mail: isabelle.costa@unifal-mg.edu.br
La práctica basada en la evidencia (PBE) se ha consolidado como un pilar fundamental en enfermería, impulsando una toma de decisiones clínicas eficaz basada en investigaciones científicas de alta calidad. El objetivo principal de la PBE es garantizar que los pacientes reciban la atención más adecuada y segura, basada en la mejor evidencia disponible. En este contexto, los métodos de síntesis de conocimiento son herramientas esenciales para la PBE, ya que contribuyen a la toma de decisiones clínicas basadas en revisiones robustas, resultantes de la combinación de varios estudios en los más de 28.000 artículos científicos publicados anualmente en el área de la salud. Sin embargo, el panorama científico actual se caracteriza por una producción masiva de conocimiento, lo que convierte la tarea de sintetizar e interpretar evidencia en un desafío hercúleo para los profesionales de la salud. Con estos desafíos en mente, la inteligencia artificial (IA) surge como una poderosa herramienta, capaz de revolucionar la EBP y hacerla más eficiente y precisa, adelantando el tiempo y la calidad de la investigación.

La IA, con sus ramificaciones en el machine learning (ML) y el natural language processing (NLP), proporciona técnicas capaces de procesar y analizar volúmenes colosales de datos, incluida la vasta literatura científica. Algunas herramientas de IA, como Elicit, Consensus, Litmaps, Perplexity, Semantic Scholar, ResearchRabbit, Paper Digest, Scholarcy y Open Knowledge Maps, ya han mapeado más de 280.000 artículos científicos y, basándose en ML, prometen revolucionar la identificación de lagunas de conocimiento. Imagine que la IA revisa miles de artículos, revela áreas inexploradas y delinea nuevas fronteras para la investigación en enfermería, liberando un tiempo precioso para que los investigadores se dediquen a investigaciones sólidas. Con esta evolución, el mapeo y la relevancia de la literatura, como enumerar artículos y elaborar problemas de investigación, se pueden discutir en tiempo real entre investigadores.

Otra aplicación está en la selección de artículos relevantes para la investigación, automatizando el proceso de selección y priorizando la lectura de los artículos con mayor probabilidad de relevancia. La plataforma ASReview, por ejemplo, utiliza técnicas de aprendizaje automático para automatizar la selección de artículos, priorizando la lectura de aquellos que tienen más probabilidades de ser relevantes. Esta funcionalidad agiliza la selección de estudios que formarán parte de la revisión, permitiendo a los investigadores centrarse en el análisis crítico de los estudios más prometedores y también resaltar las secciones más importantes de los estudios en una etapa exploratoria.

La IA también emerge como una aliada en la delimitación precisa de las poblaciones de estudio, lo cual es sumamente importante para garantizar la validez y aplicabilidad de los resultados de la investigación. Herramientas como Litbaskets permiten analizar la representatividad de las revistas en relación a un tema específico, orientando a los investigadores en la elección de fuentes de datos relevantes. Además, la IA puede ayudar a optimizar los protocolos de investigación, mejorando el diseño experimental y minimizando tiempo y costes. La Consensus, por ejemplo, señala estudios que confirman o refutan posibles prácticas y también categoriza artículos con base en el enfoque metodológico, facilitando la sistematización del conocimiento a través de diferentes enfoques metodológicos.

La recopilación de datos, un paso tradicionalmente laborioso en la investigación de revisión, también se beneficia del poder de la IA. Herramientas como SourceData (EMBO), ChatGPT, ChatPDF, EnagoReady Gemini (Google) pueden extraer automáticamente información relevante de artículos, informes e imágenes, facilitando y acelerando significativamente este proceso.

A la hora de sintetizar e interpretar pruebas, la IA demuestra ser una herramienta indispensable. Técnicas de agrupación de documentos, como las exploradas en el estudio(1), permiten visualizar la relación entre diferentes artículos, facilitando la identificación de temas clave y la construcción de mapas de conocimiento. La IA también puede ayudar en la comunicación eficiente de los resultados de la investigación, generando informes concisos e informativos. Su capacidad para analizar datos complejos, como información genética y de sensores, abre una variedad de oportunidades para descubrir patrones ocultos y generar conocimientos innovadores, ayudando en el formato del artículo científico y optimizando la estructura, el lenguaje y el estilo. Se pueden utilizar herramientas como Paperpal para comprobar la claridad y cohesión del texto, así como para garantizar que sigue los estándares de publicación.

Además, es fundamental permanecer abiertos y flexibles frente a las nuevas tecnologías, especialmente en relación con la IA. No debemos limitarnos a una sola herramienta. Es importante explorar, probar y adoptar las soluciones que mejor se adapten a nuestras necesidades específicas, asegurando un enfoque más amplio y eficaz para la aplicación de la PBE en enfermería. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la IA no reemplaza el juicio y la experiencia del investigador; su reflexión debe partir de la siguiente comprensión: la IA es un medio, no un fin. Por muy potente que sea, debe utilizarse de forma ética y sensata, priorizando siempre la calidad de la investigación y la seguridad del paciente. La curación humana, la validación crítica de los resultados y la interpretación precisa de las conclusiones generadas por la IA son pilares innegociables para garantizar la confiabilidad y aplicabilidad de la evidencia(2).

La IA marca el comienzo de una nueva era para la PBE en enfermería y atención sanitaria, abriendo un horizonte de posibilidades. Las herramientas innovadoras, impulsadas por ella, están transformando la investigación, acelerando el descubrimiento de nuevas intervenciones y contribuyendo a construir un futuro más saludable para todos. La comunidad científica necesita participar activamente en el debate sobre el uso de la IA, explorando sus beneficios, desafíos, estableciendo pautas y prácticas responsables para su aplicación.

La enfermería, protagonista en la promoción de la salud y el bienestar, tiene la responsabilidad de aprovechar este potencial transformador de la IA, impulsando una PBE más robusta,

10.1590/0034-7167.2024770501pt
Editorial
Potencial da inteligência Artificial na Prática Baseada em Evidências em Enfermagem
https://orcid.org/0000-0002-2611-8643
Costa Isabelle Cristinne Pinto I
https://orcid.org/0000-0001-7788-3989
Costa Alice Silva I
https://orcid.org/0000-0003-3349-2075
Mendes Karina Dal Sasso II
https://orcid.org/0000-0003-3231-7515
Limongi Ricardo III
I Universidade Federal de Alfenas. Alfenas, Minas Gerais, Brasil
II Universidade de São Paulo. Ribeirão Preto, São Paulo, Brasil
III Universidade Federal de Goiás. Goiânia, Goiás, Brasil
Autor Correspondente: Isabelle Cristinne Pinto Costa E-mail: isabelle.costa@unifal-mg.edu.br
A prática baseada em evidências (PBE) consolidou-se como pilar fundamental na enfermagem, impulsionando a tomada de decisões clínicas eficazes e embasadas em pesquisas científicas de alta qualidade. O objetivo primordial da PBE é assegurar que os pacientes recebam os cuidados mais apropriados e seguros, com base nas melhores evidências disponíveis. Neste contexto, os métodos de síntese de conhecimento são ferramentas essenciais para a PBE, pois contribuem para a tomada de decisão clínica a partir de revisões robustas, resultantes da combinação de diversos estudos nos mais de 28.000 artigos científicos publicados na área da saúde anualmente. Contudo, o panorama científico atual é caracterizado por uma produção massiva de conhecimento, tornando a tarefa de sintetizar e interpretar as evidências um desafio hercúleo para os profissionais de saúde. Com esses desafios em mente, a inteligência artificial (IA) surge como uma ferramenta poderosa, capaz de revolucionar a PBE e torná-la mais eficiente e precisa, avançando em tempo e qualidade das pesquisas.

A IA, com suas ramificações em machine learning (ML) e natural language processing (NLP), proporciona técnicas capazes de processar e analisar volumes colossais de dados, incluindo a vasta literatura científica. Algumas ferramentas de IA, como Elicit, Consensus, Litmaps, Perplexity, Semantic Scholar, ResearchRabbit, Paper Digest, Scholarcy e Open Knowledge Maps, já mapearam mais de 280.000 artigos científicos e, baseadas em ML, prometem revolucionar a identificação de lacunas de conhecimento. Imaginemos a IA vasculhando milhares de artigos, revelando áreas inexploradas e delineando novas fronteiras para a pesquisa em enfermagem, liberando tempo precioso dos pesquisadores para se dedicarem às investigações robustas. Com esta evolução, o mapeamento da literatura e a relevância, como o fichamento de artigos e elaboração de problemas de pesquisa, podem ser discutidos em tempo real entre pesquisadores.

Outra aplicação é na seleção de artigos relevantes para a pesquisa, automatizando o processo de triagem e priorizando a leitura dos artigos com maior probabilidade de relevância. A plataforma ASReview, por exemplo, utiliza técnicas de ML para automatizar a triagem de artigos, priorizando a leitura daqueles com maior probabilidade de relevância. Essa funcionalidade agiliza a seleção dos estudos que comporão parte da revisão, permitindo que os pesquisadores se concentrem na análise crítica dos estudos mais promissores e, ainda, evidenciem os trechos mais importantes dos estudos em uma etapa exploratória.

A IA também desponta como aliada na delimitação precisa das populações de estudo, extremamente importante para garantir a validade e a aplicabilidade dos resultados de pesquisa. Ferramentas como Litbaskets permitem analisar a representatividade de periódicos em relação a um tema específico, guiando os pesquisadores na escolha de fontes de dados relevantes. Além disso, a IA pode auxiliar na otimização de protocolos de pesquisa, aperfeiçoando o desenho experimental e minimizando tempo e custos. A Consensus, por exemplo, indica estudos que confirmam ou refutam eventuais práticas e, ainda, categoriza artigos a partir da abordagem metodológica, facilitando a sistematização do conhecimento por diferentes abordagens metodológicas.

A coleta de dados, etapa tradicionalmente trabalhosa em pesquisas de revisão, também se beneficia do poder da IA. Ferramentas como SourceData (EMBO), ChatGPT, ChatPDF, EnagoRead e Gemini (Google) podem automaticamente extrair informações relevantes de artigos, relatórios e imagens, facilitando e agilizando significativamente esse processo.

Na síntese e interpretação das evidências, a IA revela-se uma ferramenta indispensável. Técnicas de agrupamento de documentos, como as exploradas no estudo(1), permitem visualizar a relação entre diferentes artigos, facilitando a identificação de temas-chave e a construção de mapas de conhecimento. A IA pode, ainda, auxiliar na comunicação eficiente dos resultados de pesquisa, gerando relatórios concisos e informativos. A sua capacidade de analisar dados complexos, como informações genéticas e de sensores, abre um leque de oportunidades para desvendar padrões ocultos e gerar informações inovadoras, auxiliando na formatação do artigo científico e otimizando a estrutura, a linguagem e o estilo. Ferramentas como Paperpal podem ser utilizadas para verificar a clareza e a coesão do texto, além de garantir que ele siga as normas de publicação.

Adicionalmente, é fundamental permanecer aberto e flexível diante das novas tecnologias, especialmente em relação à IA. Não devemos nos restringir a uma única ferramenta. É importante explorar, testar e adotar as soluções que melhor se adaptam às nossas necessidades específicas, garantindo uma abordagem mais ampla e eficaz na aplicação da PBE na enfermagem. Porém, é importante ter em mente que a IA não substitui o discernimento e a expertise do pesquisador; a sua reflexão deve partir da seguinte compreensão: a IA é meio, não fim. Por mais poderosa que seja, ela precisa ser utilizada de forma ética e criteriosa, sempre priorizando a qualidade da pesquisa e a segurança do paciente. A curadoria humana, a validação crítica dos resultados e a interpretação acurada das conclusões geradas pela IA são pilares inegociáveis para garantir a confiabilidade e a aplicabilidade das evidências(2).

A IA inaugura uma nova era para a PBE na enfermagem e na saúde, abrindo um horizonte de possibilidades. Ferramentas inovadoras, impulsionadas por ela, estão transformando a pesquisa, acelerando a descoberta de novas intervenções e contribuindo para a construção de um futuro mais saudável para todos. A comunidade científica precisa se engajar ativamente no debate sobre a utilização da IA, explorando seus benefícios, desafios, estabelecendo diretrizes e práticas responsáveis para sua aplicação.

A enfermagem, protagonista na promoção da saúde e do bem-estar, tem a responsabilidade de apropriar-se desse potencial transformador da IA, impulsionando uma PBE mais robusta, eficiente e impactante.
==== Refs
REFERENCES

1 Khalil H Ameen D Zarnegar A Tools to support the automation of systematic reviews: a scoping review J Clin Epidemiol 2022 144 22 42 10.1016/j.jclinepi.2021.12.005 34896236
2 Wagner G Lukyanenko R Pare G Artificial intelligence and the conduct of literature reviews J Inf Technol 2022 37 2 209 226 10.1177/02683962211048201
