A produção científica cresce a cada ano, tanto em volume quanto em complexidade. Milhares de
artigos são publicados e indexados em bases como PubMed e Embase, tornando cada vez mais
desafiadora a tarefa de acompanhar, filtrar e sistematizar essas informações. Para pesquisadores,
professores e alunos de pós-graduação, essa realidade impõe um novo ritmo à prática acadêmica.
Nesse cenário, a Inteligência Artificial (IA) surge como uma aliada poderosa. Mais do que uma
novidade tecnológica, ela se consolida como um instrumento estratégico para otimizar tarefas
manuais, reduzir o tempo de execução e aumentar a precisão das análises científicas. A IA não substitui o julgamento do pesquisador. Ela atua como apoio, como um secretário, liberando tempo e energia para as decisões críticas do processo.
IA na triagem de artigos: menos esforço, mais foco
Uma das etapas mais trabalhosas da revisão sistemática é a triagem inicial. Avaliar manualmente
centenas ou milhares de títulos e resumos para decidir quais artigos seguirão para leitura completa
é um processo demorado, sujeito a erros e altamente demorada e desgastante.
Com o apoio da IA, esse cenário muda. Algoritmos treinados, como os usados no Rayyan podem aprender
com são as escolhas dos pesquisadores e priorizar estudos com maior chance de inclusão, acelerando
o processo com base em aprendizado de máquina.
Extração de dados com mais precisão, rapidez e menos retrabalho
Outra etapa essencial e trabalhosa das revisões sistemáticas é a extração padronizada de
dados. Identificar e organizar informações como população, tipo de intervenção, resultados e
métodos estatísticos pode consumir muitas horas. Hoje, modelos de linguagem treinados em textos científicos já são capazes de reconhecer esses dados automaticamente.
Ferramentas como SciSpace, Elicit e ChatPDF permitem localizar rapidamente trechos relevantes, marcando seções e até sugerindo estruturas organizadas para coleta. O ganho está na velocidade, na consistência entre revisores e na redução de erros humanos especialmente em projetos colaborativos de larga escala. Ao localizar os trechos mais rapidamente, o pesquisador ao invés de gastar tempo em sua busca, foca na interpretação da informação.
É importante aplicar a IA na prática científica?
O uso da IA não substitui o pensamento crítico, nem a criatividade humana e nem o rigor científico. Mas oferece vantagens práticas para projetos científicos desde as fases iniciais de estruturação da pergunta de pesquisa, até as fases de redação científica do artigo. As possibilidades são infinitas e entre elas ainda podemos citar:
- Redução da carga cognitiva em tarefas repetitivas
- Padronização de processos em equipes com múltiplos revisores
- Maior rapidez na busca por informações textuais
- Aprimoramento de clareza e correções linguísticas de textos
- Tradução e revisão
Mais do que uma tendência, a IA está redefinindo a forma de fazer ciência e não acompanhar isso significa desperdiçar os benefícios dessa tecnologia. Uma faca pode ser usada para preparar alimentos e também matar. Mas nem por isso deixamos de ter a faca em nossas cozinhas. As IAs podem sim ser utilizadas para causar dano, mas não é por isso que temos que deixar de empregar essa tecnologia para produzir ciência de forma mais eficiente, mais organizada e em menos tempo.
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Alessandra Reis, Bianca Medeiros Maran, 4 de agosto de 2025.