説明
Consensusは、学術研究の新たな標準として、ユーザーが前例のない速度と効率で査読付き文献を検索・分析できるようにします。2億5000万件以上の研究論文（主要出版社からのライセンスされた全文コンテンツを含む）という広範なコーパスを活用し、Consensusは学術的探求のための包括的な基盤を提供します。このプラットフォームは、世界中の数百万人の研究者、学生、臨床医にアクセスを提供し、170以上の大学図書館で毎日信頼され利用されています。
Consensusの中核は、Deep Search機能による文献レビュープロセスの自動化です。この高度な機能は、主要な用語を拡張し、相反する議論を特定し、引用グラフを探索することで包括的な検索戦略を構築し、数日かかる手動レビューをわずか数分に凝縮します。ユーザーは、ホルモン補充療法のようなトピックにおける過去のコンセンサスの変化を探求したり、長期的なCOVIDのメカニズムのような複雑な主題に関する合意点と相違点の要約を作成したり、ランダム化対観察的証拠のような異なる研究デザインを比較したりすることができます。
このプラットフォームは、専門的なMedical modeを提供し、結果を質の高い医療情報源に絞り込みます。これには、約5万件の臨床ガイドラインと、トップ1,000の医学雑誌からの800万件の記事が含まれており、臨床的意思決定のための迅速かつ信頼性の高い回答を提供します。医療関連のクエリの例としては、急性虚血性脳卒中におけるtPAの禁忌、デュアル抗血小板療法の期間、腎転帰に対するSGLT2阻害薬とGLP-1受容体作動薬の比較などがあります。
Consensusでは、自然言語を使用してフィルターを適用することもできます。ユーザーは、プロンプト内で直接、期間、対象集団、研究デザイン、その他のパラメータを指定でき、Consensusは自動的に適切なフィルターを適用します。この直感的なアプローチにより、マイクロプラスチック曝露と健康に関する研究（動物実験を除く）や、過去10年間の腸内細菌叢多様性の変化など、関連する証拠を見つけるプロセスが合理化されます。
さらに、Consensus Meterは、研究の状況を迅速に視覚的に評価します。明確なはい/いいえの研究質問を提示することで、ユーザーは既存の証拠がどの程度合意または反対しているかを即座に確認でき、科学的コンセンサスの状態を迅速に把握できます。この機能は、ARDSにおける早期挿管、ビタミンD補充療法の有効性、または2型糖尿病における死亡率に対するSGLT2阻害薬の影響といったトピックに関する証拠の強さを迅速に評価するのに非常に役立ちます。
Consensus: AI for Researchの主要機能
AI搭載学術検索エンジン
査読付き文献を分析
文献レビューを自動化
包括的な戦略構築のためのDeep Search機能
相反する議論と引用グラフを特定
質の高い臨床情報源のためのMedical mode
特定の検索パラメータのための自然言語フィルタリング
証拠の合意の視覚的評価のためのConsensus Meter
2億5000万件以上の研究論文へのアクセス
170以上の大学図書館との提携
数百万人の研究者、学生、臨床医によって利用されている
Consensus: AI for Researchの使い方は？
検索：研究の質問またはキーワードを検索バーに入力します。
フィルター：自然言語プロンプトまたはMedical modeのような専門フィルターを使用して検索を絞り込みます。
分析：Consensus Meterを使用して、証拠の合意の概要を迅速に把握します。
整理：関連する研究論文を効率的に発見、整理、分析します。
ドラフト：洞察を活用してレポートを作成し、研究をさらに進めます。
Consensus: AI for Researchの使用例
- 文献レビューの自動化
- 学術研究
- 臨床意思決定支援
- エビデンス合成
- 研究戦略開発
- 学生の研究プロジェクト
