Los científicos están desarrollando vastos depósitos de evidencia para desarrollar políticas efectivas.

Los científicos están desarrollando vastos depósitos de evidencia para desarrollar políticas efectivas.

Los inversores están invirtiendo decenas de miles de millones de dólares en un ambicioso plan para resolver el mayor problema del asesoramiento científico: proporcionar pruebas a los gobiernos. Su objetivo es crear un sistema que permita a los responsables políticos de todo el mundo generar síntesis rápidas de evidencia científica que les ayude a desarrollar políticas basadas en evidencia. Problemas críticos como el cambio climático. para resolver.

"En última instancia, podríamos beneficiarnos enormemente de un mundo en el que las síntesis exhaustivas de evidencia sobre cada problema social importante estén disponibles en un solo lugar y se actualicen continuamente", dice Will Moy, quien dirige Campbell Collaboration, una organización internacional sin fines de lucro que apoya las evaluaciones de las ciencias sociales.

Aunque los investigadores en áreas relevantes para las políticas producen una variedad de estudios, las síntesis que representan el peso de la evidencia sobre un tema son raras en muchas áreas y no se utilizan de manera rutinaria para guiar la formulación de políticas. “Existe una enorme demanda” de este tipo de síntesis por parte de los responsables de las políticas, dice Jen Gold, directora de investigación del Consejo de Investigación Económica y Social (ESRC), una agencia de financiación británica. "Pero la oferta no coincide".

La síntesis de evidencia es “todo lo que el mundo sabe sobre cómo resolver un problema importante en un solo lugar”, explica Moy. En medicina, los médicos utilizan habitualmente miles de revisiones sistemáticas. síntesis exhaustivas de estudios como ensayos aleatorios de medicamentos – que muestran si el tratamiento ayuda o perjudica. In den meisten anderen Bereichen fehlt es jedoch an einer solch umfangreichen Grundlage (siehe 'Fehlende Synthesen'). Es kann Monate oder Jahre dauern, um aus einem riesigen Forschungskorpus Bedeutung zu extrahieren – und die Fördermittelgeber haben historisch gesehen vergleichsweise wenig für die Synthese von Wissen ausgegeben, im Vergleich zu den Milliarden, die sie für neue Forschung ausgeben.

Para abordar esto, el ESRC y Wellcome, el financiador de investigaciones biomédicas en Londres, anunciaron el 21 de septiembre que estaban invirtiendo £9,2 millones ($12,2 millones) y alrededor de £45 millones, respectivamente, durante cinco años en bases de datos y herramientas que pueden ayudar a sintetizar la investigación. El Ministro de Ciencia británico, Patrick Vallance y el jefe de Wellcome, John-Arne Røttingen, anunciaron la financiación en un evento en Nueva York vinculado a la Cumbre de las Naciones Unidas sobre el Futuro, una reunión destinada a dar forma a un mundo mejor, incluso a través de la ciencia.

Los investigadores han acogido con satisfacción la noticia, que se cree que es una de las mayores inversiones individuales en síntesis de evidencia, y dicen que llega en el momento adecuado, ya que los avances en inteligencia artificial (IA) aceleran el proceso de encontrar y combinar estudios. "Es muy emocionante", dice Isabelle Mercier, investigadora del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo. Síntesis de evidencia respaldada en la ONU. "Hace cuatro años esto era demasiado grande para pensar en ello, pero ahora estamos empezando a ver que realmente podemos hacerlo realidad", dice.

Pero la IA también hace que la tarea sea más difícil, ya que los chatbots de IA como ChatGPT pueden generar resúmenes de resultados de investigación que suenan creíbles pero potencialmente engañosos. “El desafío es cómo separar lo que es verdaderamente confiable de lo que no lo es”, afirma Moy.

La producción de síntesis suele ser lenta, difícil y costosa. Los investigadores que realizan una revisión sistemática deben buscar en bases de datos mundiales de artículos publicados y no publicados para encontrar estudios potencialmente relevantes. Luego reducen una larga lista de miles de estudios a los más relevantes, evalúan su confiabilidad, extraen los datos y combinan los resultados, a veces utilizando un método estadístico llamado metanálisis. Incluso una vez completadas, las síntesis de evidencia a menudo no llegan a los responsables de las políticas y rápidamente quedan obsoletas a medida que llegan nuevas investigaciones. “Cuando un formulador de políticas llega con una pregunta, no debería llevarle tres meses encontrar la investigación”, dice James Thomas, especialista en síntesis de investigaciones del University College de Londres. "Esto es ridículo".

El problema empeoró durante la pandemia de COVID-19, cuando las autoridades de todo el mundo necesitaron una síntesis rápida para tomar decisiones sobre medicamentos, mascarillas y confinamientos. Al principio, los científicos no pudieron producirlos lo suficientemente rápido, pero luego los produjeron. demasiadas síntesis duplicadas y evaluaciones deficientes.

El sueño de los científicos es que cualquier persona, en cualquier lugar, pueda elaborar una síntesis adaptada a su pregunta y región con solo presionar un botón. Para ello, los investigadores quieren crear "bancos de pruebas": bases de datos compartidas de estudios preseleccionados, etiquetadas con información como el método y la ubicación, y que contengan datos en un formato común para que puedan combinarse. Las herramientas de IA entrenadas deberían hacer la mayor parte del tedioso trabajo de clasificar estudios y sintetizar datos, mientras los humanos verifican la calidad, por ejemplo, evaluando posibles sesgos en los estudios subyacentes.

Algunas bases de datos ya van por buen camino. La Education Endowment Foundation (EEF), una organización benéfica de Londres, tiene una base de datos de más de 3.500 estudios sobre educación. Utilizando esta base de datos, la organización ha creado una serie de revisiones sistemáticas que Influencia de la tutoría, las tareas y el tamaño de la clase en el aprendizaje revelar. Comparte la base de datos y las descripciones generales con varios países para evitar que otros repitan el trabajo. Lo ideal sería que “en lugar de hacer seis revisiones sistemáticas separadas, se creara una gran revisión que podamos usar juntos”, dice Jonathan Kay, quien dirige el trabajo de síntesis de evidencia en la EEF.

Las últimas inversiones podrían eventualmente conducir a una serie de bases de datos similares al FED, listas para ser sintetizadas para áreas políticas clave como la protección ambiental. A partir de ellos, los defensores quieren construir síntesis de evidencia "viva" -o constantemente actualizada- que muestren, por ejemplo, que ayuda a reducir el cambio climático, mejorando la salud mental y reduciendo el desempleo juvenil.

Wellcome tiene la intención de financiar consorcios que desarrollen plataformas y herramientas de datos que ayuden a lograr este objetivo. Se trata de “una medida inusual por parte de Wellcome”, afirma Tariq Khokhar, director de datos para ciencia y salud de la organización benéfica. La organización es conocida por financiar investigaciones sobre salud, pero este dinero podría ayudar a que la evidencia en todas las disciplinas sea más comprensible. "Realmente es una base sobre la que cualquiera puede construir", afirma.

El ESRC planea financiar un consorcio para acelerar la síntesis de evidencia y desarrollar primeras versiones de síntesis vivas en áreas como el envejecimiento saludable. Los dos esfuerzos serían diferentes pero podrían superponerse, afirma Khokhar.

El ESRC también quiere que su consorcio desarrolle formas de facilitar a los responsables políticos el uso de la síntesis de evidencia. Algunos funcionarios británicos están empezando a utilizar una herramienta de inteligencia artificial llamada Redbox Copilot para analizar y resumir documentos y discursos gubernamentales. Los investigadores podrían desarrollar herramientas que “incorporen evidencia de revisión sistemática en este proceso”, dice Gold.

Los 55 millones de libras no serán suficientes para lograr el tipo de síntesis de evidencia perfecta con la que sueñan los defensores. Pero los financiadores esperan agregar más fondos y que esta inversión inicial anime a otros financiadores a involucrarse. “La idea es que cada inversión pueda aprovechar una gran cantidad de trabajo que ya se ha realizado”, dice Khokhar.