Beschreibung
DistillerSR ist eine KI-gestützte Evidenzmanagement-Plattform, die zur Automatisierung der Durchführung und Verwaltung von literaturgestützter Forschung und Überwachung entwickelt wurde. DistillerSR wird von über 250 Unternehmen, darunter 80 % der führenden Pharma- und Medizintechnikunternehmen, genutzt und wandelt Literatur-Evidenz in ein teilbares organisatorisches Asset um, wodurch Kosten gesenkt und die Forschungsergebnisse beschleunigt werden.
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Die Kernkompetenzen der Plattform konzentrieren sich auf intelligente Automatisierung und KI, Wiederverwendung von Evidenz, Datenextraktion und Berichterstattung, nahtlose Datenintegration und professionelle Managed Services. Zu den intelligenten Automatisierungs- und KI-Funktionen gehören KI-gestütztes Screening, das die Screening-Zeit um bis zu 70 % reduziert, konfigurierbare Workflows zur Standardisierung und eine auditierbare integrierte Nachverfolgung für 100 % nachvollziehbare Evidenz. Diese KI-Automatisierung senkt die Kosten und eliminiert repetitive Aufgaben während des gesamten Literaturrecherche-Prozesses.
Die Wiederverwendung von Evidenz wird durch die Eliminierung kostspieliger Nacharbeiten und die Reduzierung von Evidenz-Silos durch zentralisierten Zugriff erleichtert. Dies ermöglicht es Organisationen, extrahierte Daten wiederzuverwenden, doppelte Käufe zu vermeiden und Konsistenz zu gewährleisten. Die Funktionen zur Extraktion und Berichterstattung bieten eine bis zu 70 % reduzierte Datenextraktionszeit mit KI-gestützten Formularen und menschlicher Validierung (Human-in-the-Loop). Eine anpassbare Berichts-Engine liefert schnellere, aufschlussreichere Analysen, die organisationsweit geteilt werden können.
Die Datenintegrationsfunktionen ermöglichen die direkte Anbindung an Unternehmensbibliotheken wie RightFind und PubMed sowie an Business-Intelligence-Tools wie Power BI und Tableau für verbesserte Visualisierung und Analyse. Die Anreicherung von Evidenz durch Drittanbieter-Integrationen verbessert die Daten weiter. Professionelle Managed Services sind verfügbar, um Kosten zu senken und die Time-to-Value zu beschleunigen, indem die Expertise des DistillerSR-Teams genutzt wird, wodurch interne Teams entlastet werden, um sich auf Kernkompetenzen zu konzentrieren.
Der KI-Ansatz von DistillerSR legt Wert auf Sicherheit, Kontrolle und Compliance, wobei KI-Modelle in einem sicheren Ökosystem gehostet werden und kundenorientierte Verarbeitungssteuerungen zur Einhaltung von Verlagsvereinbarungen dienen. Datenisolierung, kein Training auf Kundenreferenzen und aggressive Grounding mit Quellenangabe gewährleisten Datenschutz und Transparenz. Dies macht DistillerSR zu einem leistungsstarken Werkzeug für globale Forschungsorganisationen, die ihre Entscheidungsfindung verbessern, Projektzeitpläne beschleunigen und Risiken im Zusammenhang mit der Evidenzsynthese mindern möchten.
- KategorieKI-Forschungsassistenten
- PreismodellKontakt
- BereitstellungCloud
- PlattformenWeb
DistillerSR's Kernfunktionen
KI-gestützte Automatisierung für Literaturrecherchen
Automatisiert literaturgestützte Forschung und Überwachung
Reduziert Kosten und beschleunigt die Forschungsergebnisse
Konfigurierbare und auditierbare Workflows
Intelligente Automatisierung und KI für Screening und Datenextraktion
Wiederverwendung von Evidenz zur Eliminierung von Silos und Nacharbeiten
Zentralisierter Zugriff und Management von Evidenz
KI-gestützte Formulare und Datenstandardisierung
Anpassbare Berichts-Engine
Direkte Integration mit Unternehmensbibliotheken und BI-Tools
Professionelle Managed Services für Kosteneinsparungen und schnellere Time-to-Value
100 % nachvollziehbare Evidenz mit integrierter Audit-Trail
AI Rerank und AI Classifiers für intelligentes Screening
Speziell entwickelte GenAI für Smart Evidence Extraction (SEE)
Agentic AI zum Entwerfen von regulatorischen Berichten und zur Synthese von Erkenntnissen
Wie verwendet man DistillerSR?
Konfigurieren: Passen Sie Workflows und KI-Einstellungen an Ihre Forschungsanforderungen an.
Screening automatisieren: Nutzen Sie KI-Klassifikatoren und Reranking, um relevante Referenzen zu priorisieren.
Daten extrahieren: Verwenden Sie KI-gestützte Formulare und Human-in-the-Loop-Validierung für eine effiziente Datenextraktion.
Evidenz wiederverwenden: Nutzen Sie zentralisierte Daten, um Nacharbeiten zu vermeiden und Konsistenz zu gewährleisten.
Daten integrieren: Verbinden Sie digitale Bibliotheken und BI-Tools für eine umfassende Analyse.
Ergebnisse berichten: Nutzen Sie die anpassbare Berichts-Engine für aufschlussreiche Analysen und Freigaben.
Evidenz verwalten: Pflegen Sie ein zentralisiertes, auditierbares Repository für Literatur-Evidenz.
DistillerSR's Anwendungsfälle
- Automatisierte Literaturrecherchen
- Evidenzmanagement
- Regulatorische Einreichungen
- Post-Market Surveillance (PMS)
- Kosten-Nutzen-Analyse
- Entwicklung klinischer Leitlinien
- Beschleunigung der Forschung
- Datenextraktion
- Evidenzsynthese
