こんにちは、総合医です。
今回は研究者にとってかなり有用なConnected PapersというAIツールをご紹介します。
Connected Papersは文献同士のつながりを視覚的に見せてくれるツールで、自分が気になっている論文を提示すると、内容的にその論文と繋がりのある文献を、繋がりの強さ順に見せてくれます。
具体的には下のような画面になっています。
まずは最初の画面で論文の情報を入力して、「Build a graph」をクリックします。
そうすると下のような画面が表示されます。
真ん中で、各論文を円で表し、内容的につながりを持った論文を線で繋いで示してくれています。
各論文には著者の名前と出版年が表示されており、線の太さや、円の大きさで繋がりの強さや重要度（引用数）などを表してくれています。
クリックした論文の詳細は右側のコラムに表示され、線で繋がっている各文献を左側のコラムに表示してくれています。
これにより、重要度や、繋がりの強さから効率的に関連した文献にあたることができ、関連文献の選択がかなり楽になります。
デメリット
これだけ聞くとかなり有用なAIツールに聞こえますが、デメリットももちろんあります。
このConnected Papersはできて間もないので、まだ完璧ではありません。
そのため、Pubmedや他の文献検索ツールで見つかるような重要な関連文献が抜けてしまうことがあります。
参考文献を提示する事はまだまだAIの苦手な分野で、OpenAIのChatGPTもまだ存在しない参考文献を提示したり、情報のソースをきちんと提示できない事が多くあります。
そのため、この機能が完璧にミスなくAIによって行われるようになるまでにはもうしばらく時間がかかりそうです。
それでもこのConnected Papersはこれまでの疾患の歴史的変遷や概略を掴みたい時にはかなり使い勝手が良いので、まだ利用したことがない方にはお勧めです。
何より、このConnected Papersは無料のサービスなので、まずは試しに使ってみて、自分の分野での使い心地を試してみるのが良いでしょう。
私個人は、関連文献を調べたい時は、まずはConnected Papersで大まかなつながりを調べ、その後PubmedやGoogle scholarでもれている重要文献を探すという流れにしています。
こうする事で最初に調べたい疾患の概略をつかめて、論文を書くときのIntroductionの文章の構成をなんとなく頭に思い浮かべる事ができます。
これだけがConnected Papersの使い方というわけではないので、もしまだ試してみた事がない方は一度使い心地を確かめてみてください。
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