Tuyến Trần, MD
AI cho nghiên cứu

Zotero kết hợp AI, tự động hoá tổng hợp tài liệu cho meta-analysis

Zotero lưu trữ tài liệu, Claude Project xử lý suy luận, quy trình mình dùng cho một meta-analysis về phẫu thuật nhi: từ tìm kiếm đến trích xuất dữ liệu, kết thúc bằng metafor trong R.

Khi làm một meta-analysis về phẫu thuật dị tật hậu môn trực tràng một thì so với nhiều thì, phần tìm kiếm và rà soát y văn của mình gọn lại còn vài ngày thay vì vài tuần như cách cũ. Bài này mô tả chính xác quy trình đó, với số liệu minh họa từng bước.

Khác biệt chính: Zotero làm lưu trữ + metadata, Claude Project làm suy luận + trích xuất. Hai công cụ đồng bộ, mỗi công cụ một vai trò rõ. Không phải một công cụ vạn năng thần kỳ.

Cài đặt, Zotero + Claude Project

Zotero:

  • Zotero 7 (free) + plugin "Better BibTeX" cho citation key sạch
  • Tiện ích trình duyệt Zotero Connector, lưu paper từ PubMed/Google Scholar 1 click
  • Cloud sync (free 300MB, đủ ~500 PDF) hoặc nâng cấp $20/năm cho 6GB

Claude Project:

  • 1 Project cho mỗi chủ đề. Mỗi đề tài một Project riêng, không trộn, trộn chủ đề làm Claude lẫn bối cảnh giữa các nghiên cứu.
  • Upload PDF theo đợt, Claude Project nhận tối đa ~50 PDF mỗi project (gói free 5, Pro 25, Max ~50).
  • Mỗi project có "instructions", mình dán câu hỏi nghiên cứu + tiêu chí đưa vào/loại ra + giọng văn muốn cho kết quả.

Đồng bộ:

  • Zotero xuất thư mục → tải lên Claude Project. Làm tay mỗi 50 paper, không phải tự động theo thời gian thực. Ổn vì rà soát theo đợt 1-2 lần/tuần.

Bước 1: Tìm kiếm y văn, lưu bằng Zotero

Tìm kiếm PubMed: "anorectal malformation AND staged AND meta-analysis NOT animal" → 247 kết quả. Tôi lọc:

  • Year 2010-2026
  • Human study
  • English/Vietnamese (Vietnamese từ Tạp chí Y học VN)
  • Peer-reviewed (exclude conference abstract trừ khi có full text)

Còn 89 kết quả. Mỗi cái 1 click Zotero Connector → nhập metadata + PDF (phần lớn paper truy cập qua đăng ký thuê bao của thư viện bệnh viện, số còn lại email tác giả hoặc dùng InterLibrary Loan).

Cộng thêm snowball: danh mục tài liệu tham khảo của các review paper chính → thêm paper riêng chưa xuất hiện trong tìm kiếm.

Bước 2: Rà soát title + abstract, Claude Project

Upload 50 PDF theo đợt vào Claude Project. Dán instructions:

You are screening papers for a meta-analysis about ARM staged vs single-stage repair outcomes. 
Inclusion: pediatric (≤18yo), report continence outcome, sample n≥20.
Exclusion: case report (n<10), animal study, surgical technique paper without outcome.

For each paper I upload, return:
- INCLUDE / EXCLUDE / UNCLEAR
- 1 reason (≤15 từ)
- If INCLUDE: extract sample size, follow-up duration, primary outcome metric

Claude rà soát 50 PDF trong ~15 phút (Project có toàn văn). Tôi kiểm chứng ngẫu nhiên 10/50, khớp quyết định của mình 9/10. Bất đồng 1: Claude đưa vào paper n=22 nhưng follow-up 6 tháng (mình muốn ≥1 năm). Ghi chú trong SOP: thêm quy tắc "follow-up ≥12 months" vào instructions.

Sau nhiều đợt, mình có ba nhóm: INCLUDE rõ, EXCLUDE rõ, và UNCLEAR cần đọc toàn văn. Riêng nhóm UNCLEAR mình đọc tay từng bài để quyết, đây là phần AI không thay được.

Bước 3: Đánh giá chất lượng, prompt Cochrane RoB 2

Per paper INCLUDE, mình apply Risk of Bias 2 (RoB 2) tool. Prompt:

Assess this RCT/cohort using Cochrane RoB 2 domains:
1. Bias arising from randomization
2. Bias due to deviations from intended intervention
3. Bias due to missing outcome data
4. Bias in measurement of outcome
5. Bias in selection of reported result

For each domain: LOW / SOME CONCERNS / HIGH + 1 sentence justification.
Final: overall judgment.

Claude tạo RoB cho toàn bộ paper INCLUDE trong vài giờ. Tôi kiểm chứng ngẫu nhiên 20%, khớp phần lớn domain, vài bất đồng nhỏ về domain deviations thì mình chỉnh lại lần cuối.

Sau RoB: nhóm LOW/SOME CONCERNS đủ điều kiện cho tổng hợp định lượng; nhóm HIGH RISK chỉ dùng cho mô tả tường thuật.

Bước 4: Trích xuất dữ liệu, Prompt 5 từ mẫu

Cho các paper đủ điều kiện, dùng prompt trích xuất bảng outcome thành CSV (mình mô tả trong 5 prompt Claude mình dùng hằng ngày khi đọc paper).

Kết quả CSV nhập vào R metafor:

library(metafor)
dat <- read.csv("extracted.csv")
res <- rma(yi=continence_rate, sei=se, data=dat, method="REML")
forest(res)

Forest plot + funnel plot một lệnh, hình đạt chuẩn xuất bản, gần như không cần chỉnh.

Thời gian tiết kiệm được

Giai đoạn Cách cũ (thủ công) Quy trình này Tiết kiệm
Tìm kiếm y văn + nhập 4 giờ 4 giờ 0 (Zotero không AI)
Rà soát title/abstract 200 paper ~25 giờ (7 phút/paper) ~6 giờ (Claude theo đợt + kiểm chứng) ~19 giờ
Đánh giá RoB 90 paper ~30 giờ ~8 giờ ~22 giờ
Trích xuất dữ liệu 32 paper ~16 giờ ~4 giờ ~12 giờ
Tổng ~75 giờ ~22 giờ ~53 giờ

Đây là ước lượng minh họa cho một review cỡ vài trăm paper. Thời gian thực tế phụ thuộc vào độ phức tạp của chủ đề và số paper.

Lưu ý, KHÔNG dùng quy trình này nếu

  • Bạn chưa quen RoB 2. AI tạo kết quả RoB dạng mẫu, bạn phải kiểm chứng từng domain. Không hiểu RoB thì không biết kiểm tra gì.
  • Chủ đề của bạn ít y văn (<30 paper). Cài đặt Zotero + Project không đáng cho 30 paper, đọc tay nhanh hơn.
  • Nhà tài trợ yêu cầu tìm kiếm tuân thủ PRISMA được ghi lại đầy đủ. AI rà soát được nhưng nhật ký quyết định phải minh bạch, Cochrane chưa chấp nhận AI rà soát như người rà soát duy nhất (cập nhật 2026).

Quy trình tổng

Zotero + AI là Bước 2 trong quy trình AI nghiên cứu của mình. Bước 1 (NotebookLM rà soát bằng audio) + Bước 3-5 (viết bản nháp Discussion, kiểm tra citation, bình duyệt): bài trụ cột Quy trình AI cho bác sĩ làm nghiên cứu, từ đọc paper đến viết Discussion.

5 prompt mẫu có cấu trúc (bao gồm prompt trích xuất dữ liệu Bước 4): 5 prompt Claude mình dùng hằng ngày khi đọc paper.

Khoá học

Khoá AI cho nghiên cứu trên tuyentranmd.com có Module 4 "Literature Synthesis at Scale", cài đặt Zotero + Claude Project + R metafor từ đầu đến cuối, ví dụ thật từ tìm kiếm đến forest plot, cộng mẫu prompt RoB 2 + trích xuất CSV.