Loon Lens 1.0 Validation: Agentic AI for Title and Abstract Screening in Systematic Literature Reviews
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Systematic literature reviews (SLRs) are critical for informing clinical research and practice, but they are time-consuming and resource-intensive, particularly during Title and Abstract (TiAb) screening. Loon Lens, an autonomous, agentic AI platform, streamlines TiAb screening without the need for human reviewers to conduct any screening. Methods This study validates Loon Lens against human reviewer decisions across eight SLRs conducted by Canada’s Drug Agency, covering a range of drugs and eligibility criteria. A total of 3,796 citations were retrieved, with human reviewers identifying 287 (7.6%) for inclusion. Loon Lens autonomously screened the same citations based on the provided inclusion and exclusion criteria. Metrics such as accuracy, recall, precision, F1 score, specificity, and negative predictive value (NPV) were calculated. Bootstrapping was applied to compute 95% confidence intervals. Results Loon Lens achieved an accuracy of 95.5% (95% CI: 94.8–96.1), with recall at 98.95% (95% CI: 97.57–100%) and specificity at 95.24% (95% CI: 94.54–95.89%). Precision was lower at 62.97% (95% CI: 58.39–67.27%), suggesting that Loon Lens included more citations for full-text screening compared to human reviewers. The F1 score was 0.770 (95% CI: 0.734–0.802), indicating a strong balance between precision and recall. Conclusion Loon Lens demonstrates the ability to autonomously conduct TiAb screening with a substantial potential for reducing the time and cost associated with manual or semi-autonomous TiAb screening in SLRs. While improvements in precision are needed, the platform offers a scalable, autonomous solution for systematic reviews. Access to Loon Lens is available upon request at https://loonlens.com/ .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,338 | 0,647 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».