방법론
Illness Researcher는 의학 연구 논문을 실행 가능한 건강 권장사항으로 변환하기 위해 체계적인 접근 방식을 사용합니다. 데이터 처리 방법은 다음과 같습니다:
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논문 수집
우리는 세계 최대의 오픈 액세스 연구 논문 컬렉션인 CORE에서 의학 및 건강 관련 출판물에 중점을 두고 오픈 액세스 연구 논문을 수집합니다.
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관련성 검토
각 논문은 AI를 사용하여 관련성을 검토합니다. 식이요법, 보충제, 생활습관 조치 및 경고 신호를 포함한 실행 가능한 건강 권장사항에 대한 연구를 찾습니다. 약물 부작용이나 약물 상호작용에 관한 논문은 제외됩니다.
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연구 품질 평가
논문은 연구 유형(예: 체계적 문헌고찰, 무작위 대조 시험, 코호트 연구)에 따라 분류됩니다. 최소 증거 품질 기준을 충족하는 연구만 포함됩니다. 메타 분석과 체계적 문헌고찰은 가장 높은 신뢰도 점수를 받습니다.
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지식 추출
AI는 각 논문에서 특정 권장사항을 추출하여 질병, 권장 조치(식이요법, 보충제, 행동 또는 경고 신호), 표본 크기, 효과 크기 및 통계적 유의성을 포함한 지원 증거를 식별합니다.
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증거 요약
여러 연구가 동일한 권장사항을 지지할 때, 증거는 간결한 요약으로 종합됩니다. 여기에는 연구 전반의 집계 통계가 포함되고 일관된 발견을 강조합니다.
중요 참고사항
- 우리는 고품질 증거(체계적 문헌고찰, 메타 분석, RCT)를 우선시하지만 적절한 신뢰도 지표와 함께 다른 연구 유형도 포함합니다.
- 이것은 의료 조언이 아닙니다. 건강 결정을 내리기 전에 항상 의료 전문가와 상담하세요.
- 새로운 연구가 나오면 데이터베이스를 지속적으로 업데이트합니다.