Análise de Papers com IA para Equipes de Pesquisa
Faça upload de um paper de pesquisa e obtenha uma análise estruturada completa em menos de 10 segundos. Metodologia, resultados estatísticos, conclusões, compostos moleculares e dados quantitativos prontos para meta-análise.
Ler papers manualmente é o maior gargalo na pesquisa
Uma revisão sistemática típica requer a leitura e extração de dados de dezenas ou até centenas de papers. Cada paper leva entre 30 minutos e 2 horas para ler, anotar e extrair os dados relevantes. Para uma revisão de 100 papers, isso significa de 50 a 200 horas de trabalho manual antes de poder começar a análise.
A análise de papers do NousLab reduz isso para menos de 10 segundos por paper. Faça upload dos seus PDFs ou importe papers por identificador, e a IA retorna um resumo estruturado com cada dado que você precisa: metodologia, população, endpoints, effect sizes, intervalos de confiança, valores p, e até os compostos moleculares mencionados no texto.
Os dados quantitativos extraídos alimentam diretamente o motor de meta-análise do NousLab, para que você possa ir de papers brutos a um forest plot sem nunca copiar um número em uma planilha.
Leitura manual vs NousLab
Como funciona a análise de papers
Do upload do PDF a dados estruturados em quatro passos. Sem extração manual, sem planilhas, sem copiar e colar.
Faça upload ou importe
Faça upload de arquivos PDF, cole DOIs ou PubMed IDs, ou pesquise e importe de mais de 12 bases de dados acadêmicas usando o motor de Descoberta de Papers.
A IA lê o paper
A IA lê o texto completo de cada paper e identifica o design do estudo, população, metodologia, endpoints, resultados estatísticos, conclusões e compostos moleculares.
Revise os dados
Acesse as informações extraídas organizadas em categorias claras. Cada dado é rastreável ao paper original para que você possa verificar a extração contra o texto original.
Use na sua pesquisa
Os dados extraídos alimentam diretamente geração de hipóteses, meta-análise com forest plots, construção de protocolos e roteiros de pesquisa. Sem necessidade de reinserção.
O que a IA extrai de cada paper
Cada paper é analisado em múltiplas dimensões para lhe dar uma imagem completa e estruturada da pesquisa.
Metodologia
Design do estudo (ECR, coorte, caso-controle, meta-análise), características da população, tamanho da amostra, critérios de inclusão e exclusão, detalhes da intervenção e duração do acompanhamento.
Resultados Quantitativos
Endpoints primários e secundários, effect sizes (odds ratio, risk ratio, hazard ratio, diferença de médias), intervalos de confiança de 95%, valores p e significância estatística. Prontos para meta-análise.
Conclusões e Limitações
Principais achados, implicações clínicas, limitações reconhecidas pelos autores, indicadores de risco de viés e direções sugeridas para pesquisas futuras.
Compostos Moleculares
Fármacos, biomarcadores e alvos moleculares mencionados no paper, automaticamente vinculados ao PubChem para visualização de estruturas 2D e 3D. Inclui classificação de relevância e dados de fórmula.
Classificação de Estudos
Classificação automática do tipo de estudo: ensaio controlado randomizado, meta-análise, revisão sistemática, estudo de coorte, caso-controle, transversal ou observacional.
Metadados Completos
Título, autores com afiliações, nome da revista, data de publicação, DOI, PubMed ID, arXiv ID, palavras-chave e resumo. Tudo estruturado e pesquisável dentro do seu projeto.
Múltiplas formas de importar papers
Quer você tenha PDFs no seu computador ou apenas uma lista de referências, o NousLab pode lidar com isso.
Upload de PDFs
Arraste e solte arquivos PDF diretamente no seu projeto. Faça upload de papers individuais ou até 50 de uma vez para análise em lote.
Importação por Identificador
Importe papers usando DOI, PubMed ID (PMID), arXiv ID ou nome do autor. O NousLab recupera os metadados completos e, quando disponível, o texto completo da fonte original.
Descoberta com Busca Semântica
Pesquise em mais de 12 bases de dados acadêmicas incluindo PubMed, Semantic Scholar, OpenAlex, arXiv, DOAJ, Europe PMC, Crossref, ClinicalTrials.gov, Orphanet e OMIM. O ranking de relevância por IA ajuda a encontrar os papers mais relevantes primeiro.
Mais de 250M de Papers Acessíveis
Acesse mais de 250 milhões de papers científicos em todas as principais bases de dados acadêmicas. De literatura biomédica no PubMed a preprints no arXiv e bioRxiv, dados de doenças raras no Orphanet e OMIM, e registros de ensaios clínicos.
Como uma equipe de pesquisa usa a análise de papers
Uma equipe de farmacologia de um hospital universitário está preparando uma revisão sistemática sobre agonistas do receptor GLP-1 e desfechos cardiovasculares. Eles identificaram 85 papers potencialmente relevantes do PubMed e Semantic Scholar usando o motor de Descoberta de Papers do NousLab.
Em vez de passar as próximas três semanas lendo cada paper, eles importam todos os 85 para um projeto no NousLab. Em minutos, a IA analisou cada paper e extraiu o design do estudo, populações de pacientes, endpoints primários, effect sizes (hazard ratios para desfechos MACE), intervalos de confiança e valores p.
A equipe revisa os dados estruturados, identifica 12 papers com dados quantitativos compatíveis e executa uma meta-análise diretamente a partir dos effect sizes extraídos. O NousLab gera um forest plot mostrando o hazard ratio combinado dos 12 estudos, com estatísticas de heterogeneidade e uma interpretação gerada por IA.
O que normalmente levaria um mês de trabalho é concluído em uma única tarde. A equipe agora pode focar seu tempo em interpretar resultados e escrever o manuscrito em vez da extração de dados.
Seus dados de pesquisa estão seguros
Política de zero treinamento
Seus papers enviados e dados extraídos nunca são usados para treinar modelos de IA. Sua pesquisa permanece exclusivamente sua.
Conformidade com GDPR
Conformidade total com as regulamentações europeias de proteção de dados. Acordos de processamento de dados disponíveis para clientes institucionais.
Opção on-premise
Para organizações que exigem soberania total de dados, o NousLab pode ser implantado na sua própria infraestrutura com modelos de IA locais.
Perguntas frequentes
Que tipos de papers o NousLab pode analisar?
O NousLab analisa papers em PDF de qualquer disciplina científica incluindo pesquisa biomédica, farmacologia, oncologia, cardiologia, neurociência e mais. Funciona melhor com papers estruturados que incluem resumo, metodologia, resultados e conclusões. Quando não há PDF disponível, o sistema pode analisar papers usando apenas o resumo.
Quão precisa é a análise com IA?
O NousLab utiliza modelos de IA de última geração (Gemini, Claude) com prompts de extração estruturados otimizados para literatura científica. O sistema extrai dados quantitativos incluindo effect sizes, intervalos de confiança e valores p com alta precisão. Todas as extrações são rastreáveis ao paper original para verificação.
Quantos papers posso analisar de uma vez?
Você pode fazer upload de até 50 PDFs de uma vez ou importar papers em lote usando DOIs, PubMed IDs ou arXiv IDs. Os papers são analisados de forma assíncrona para que você possa continuar trabalhando enquanto a IA processa seus documentos.
Que dados quantitativos o NousLab extrai?
O NousLab extrai effect sizes (odds ratio, risk ratio, hazard ratio, diferença de médias, diferença de médias padronizada), intervalos de confiança de 95%, valores p, tamanhos de amostra para grupos de tratamento e controle, e tipo de estudo. Esses dados estão estruturados e prontos para meta-análise e geração de forest plots.
Meus dados de pesquisa estão seguros?
Sim. Seus papers enviados e dados extraídos são armazenados de forma segura dentro do espaço de trabalho da sua organização. Seus dados nunca são usados para treinar modelos de IA. O NousLab está em conformidade com o GDPR e oferece implantação on-premise para organizações que exigem soberania total de dados.
Posso importar papers sem fazer upload de PDFs?
Sim. Você pode importar papers usando DOI, PubMed ID (PMID) ou arXiv ID. O NousLab recupera os metadados e, quando disponível, o texto completo. Você também pode usar o motor de Descoberta de Papers para pesquisar em mais de 12 bases de dados acadêmicas e importar papers diretamente dos resultados.
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