Anàlisi de Papers amb IA per a Equips de Recerca

Puja un paper de recerca i obtén una anàlisi estructurada completa en menys de 10 segons. Metodologia, resultats estadístics, conclusions, compostos moleculars i dades quantitatives llestes per a meta-anàlisi.

< 10s
per anàlisi de paper
50
papers per lot
12+
fonts acadèmiques
0%
dades usades per entrenament

Llegir papers manualment és el coll d'ampolla més gran en la recerca

Una revisió sistemàtica típica requereix llegir i extreure dades de desenes o fins i tot centenars de papers. Cada paper triga entre 30 minuts i 2 hores per llegir, anotar i extreure els punts de dades rellevants. Per a una revisió de 100 papers, això significa de 50 a 200 hores de treball manual abans de poder començar l'anàlisi.

L'anàlisi de papers de NousLab redueix això a menys de 10 segons per paper. Puja els teus PDFs o importa papers per identificador, i la IA retorna un resum estructurat amb cada dada que necessites: metodologia, població, endpoints, mides de l'efecte, intervals de confiança, valors p, i fins i tot els compostos moleculars mencionats al text.

Les dades quantitatives extretes alimenten directament el motor de meta-anàlisi de NousLab, perquè puguis anar de papers en brut a un forest plot sense mai copiar un número en un full de càlcul.

Lectura manual vs NousLab

Temps per paper
30-120 min< 10 seg
Revisió de 100 papers
50-200 hores< 20 min
Extracció quantitativa
Còpia manualAutomàtica
Consistència de dades
VariableEstandarditzada

Com funciona l'anàlisi de papers

De la pujada del PDF a dades estructurades en quatre passos. Sense extracció manual, sense fulls de càlcul, sense copiar i enganxar.

1

Puja o importa

Puja fitxers PDF directament, enganxa DOIs o PubMed IDs, o cerca i importa de més de 12 bases de dades acadèmiques amb el motor de Descobriment de Papers.

2

La IA llegeix el paper

La IA llegeix el text complet de cada paper i identifica el disseny de l'estudi, població, metodologia, endpoints, resultats estadístics, conclusions i compostos moleculars.

3

Revisa les dades

Accedeix a la informació extreta organitzada en categories clares. Cada dada és traçable al paper original perquè puguis verificar l'extracció contra el text original.

4

Utilitza per a la teva recerca

Les dades extretes alimenten directament generació d'hipòtesis, meta-anàlisi amb forest plots, construcció de protocols i fulls de ruta de recerca. Sense necessitat de reinserció.

Què extreu la IA de cada paper

Cada paper s'analitza en múltiples dimensions per donar-te una imatge completa i estructurada de la recerca.

Metodologia

Disseny de l'estudi (ACA, cohort, cas-control, meta-anàlisi), característiques de la població, mida de la mostra, criteris d'inclusió i exclusió, detalls de la intervenció i durada del seguiment.

Resultats Quantitatius

Endpoints primaris i secundaris, mides de l'efecte (odds ratio, risk ratio, hazard ratio, diferència de mitjanes), intervals de confiança del 95%, valors p i significació estadística. Llests per a meta-anàlisi.

Conclusions i Limitacions

Troballes principals, implicacions clíniques, limitacions reconegudes pels autors, indicadors de risc de biaix i direccions suggerides per a recerques futures.

Compostos Moleculars

Fàrmacs, biomarcadors i dianes moleculars mencionats al paper, automàticament vinculats a PubChem per a visualització d'estructures 2D i 3D. Inclou classificació de rellevància i dades de fórmula.

Classificació d'Estudis

Classificació automàtica del tipus d'estudi: assaig controlat aleatoritzat, meta-anàlisi, revisió sistemàtica, estudi de cohort, cas-control, transversal o observacional.

Metadades Completes

Títol, autors amb afiliacions, nom de la revista, data de publicació, DOI, PubMed ID, arXiv ID, paraules clau i resum. Tot estructurat i cercable dins el teu projecte.

Múltiples formes d'importar papers

Tant si tens PDFs al teu ordinador com si només tens una llista de referències, NousLab pot gestionar-ho.

Pujada de PDFs

Arrossega i deixa fitxers PDF directament al teu projecte. Puja papers individuals o fins a 50 alhora per a anàlisi en lot.

Importació per Identificador

Importa papers utilitzant DOI, PubMed ID (PMID), arXiv ID o nom de l'autor. NousLab recupera les metadades completes i, quan està disponible, el text complet de la font original.

Descobriment amb Cerca Semàntica

Cerca en més de 12 bases de dades acadèmiques incloent PubMed, Semantic Scholar, OpenAlex, arXiv, DOAJ, Europe PMC, Crossref, ClinicalTrials.gov, Orphanet i OMIM. La classificació per rellevància amb IA t'ajuda a trobar els papers més rellevants primer.

Més de 250M de Papers Accessibles

Accedeix a més de 250 milions de papers científics a totes les principals bases de dades acadèmiques. Des de literatura biomèdica a PubMed fins a preprints a arXiv i bioRxiv, dades de malalties rares a Orphanet i OMIM, i registres d'assajos clínics.

Com un equip de recerca utilitza l'anàlisi de papers

Un equip de farmacologia d'un hospital universitari està preparant una revisió sistemàtica sobre agonistes del receptor GLP-1 i resultats cardiovasculars. Han identificat 85 papers potencialment rellevants de PubMed i Semantic Scholar utilitzant el motor de Descobriment de Papers de NousLab.

En lloc de passar les properes tres setmanes llegint cada paper, importen tots 85 a un projecte de NousLab. En minuts, la IA ha analitzat cada paper i ha extret el disseny de l'estudi, poblacions de pacients, endpoints primaris, mides de l'efecte (hazard ratios per a resultats MACE), intervals de confiança i valors p.

L'equip revisa les dades estructurades, identifica 12 papers amb dades quantitatives compatibles i executa una meta-anàlisi directament a partir de les mides de l'efecte extretes. NousLab genera un forest plot mostrant el hazard ratio combinat dels 12 estudis, amb estadístiques d'heterogeneïtat i una interpretació generada per IA.

El que normalment trigaria un mes de treball es completa en una sola tarda. L'equip ara pot centrar el seu temps en interpretar resultats i escriure el manuscrit en lloc de l'extracció de dades.

Les teves dades de recerca estan segures

🔒

Política de zero entrenament

Els teus papers pujats i dades extretes mai no s'utilitzen per entrenar models d'IA. La teva recerca continua sent exclusivament teva.

🏛️

Conformitat amb el RGPD

Conformitat total amb les regulacions europees de protecció de dades. Acords de processament de dades disponibles per a clients institucionals.

🖥️

Opció on-premise

Per a organitzacions que requereixin sobirania total de dades, NousLab es pot desplegar a la teva pròpia infraestructura amb models d'IA locals.

Preguntes freqüents

Quins tipus de papers pot analitzar NousLab?

NousLab analitza papers en PDF de qualsevol disciplina científica incloent recerca biomèdica, farmacologia, oncologia, cardiologia, neurociència i més. Funciona millor amb papers estructurats que inclouen resum, metodologia, resultats i conclusions. Quan no hi ha PDF disponible, el sistema pot analitzar papers utilitzant només el resum.

Com de precisa és l'anàlisi amb IA?

NousLab utilitza models d'IA d'última generació (Gemini, Claude) amb prompts d'extracció estructurats optimitzats per a literatura científica. El sistema extreu dades quantitatives incloent mides de l'efecte, intervals de confiança i valors p amb alta precisió. Totes les extraccions són traçables al paper original per a verificació.

Quants papers puc analitzar alhora?

Pots pujar fins a 50 PDFs alhora o importar papers en lot utilitzant DOIs, PubMed IDs o arXiv IDs. Els papers s'analitzen de forma asíncrona perquè puguis continuar treballant mentre la IA processa els teus documents.

Quines dades quantitatives extreu NousLab?

NousLab extreu mides de l'efecte (odds ratio, risk ratio, hazard ratio, diferència de mitjanes, diferència de mitjanes estandarditzada), intervals de confiança del 95%, valors p, mides de la mostra per a grups de tractament i control, i tipus d'estudi. Aquestes dades estan estructurades i llestes per a meta-anàlisi i generació de forest plots.

Les meves dades de recerca estan segures?

Sí. Els teus papers pujats i dades extretes s'emmagatzemen de forma segura dins l'espai de treball de la teva organització. Les teves dades mai no s'utilitzen per entrenar models d'IA. NousLab compleix amb el RGPD i ofereix desplegament on-premise per a organitzacions que requereixin sobirania total de dades.

Puc importar papers sense pujar PDFs?

Sí. Pots importar papers utilitzant DOI, PubMed ID (PMID) o arXiv ID. NousLab recupera les metadades i, quan està disponible, el text complet. També pots utilitzar el motor de Descobriment de Papers per cercar en més de 12 bases de dades acadèmiques i importar papers directament dels resultats.

Preparat per accelerar la teva anàlisi de papers?

Descobreix com NousLab pot estalviar setmanes de lectura manual i extracció de dades al teu equip.

Sol·licitar Demo
IA