Von +10.000 Artikeln zu Ihrer Auswahlliste — in Stunden statt Monaten
Unabhängige KI-Reviewer bewerten jeden Datensatz nach jedem Kriterium — so sehen Sie, wo Modelle übereinstimmen, abweichen und warum.
Melden Sie sich kostenlos an und screenen Sie bis zu 500 Datensätze mit unserer Testversion.
Vier Schritte zu Ihrer Evidenz-Auswahlliste
Kein Programmieren. Keine Einrichtung. Keine Machine-Learning-Kenntnisse erforderlich.
Dataset hochladen
Importieren Sie Ihre Referenzen aus PubMed, Scopus, Web of Science oder einer anderen Datenbank. Wir unterstützen RIS-, BibTeX-, NBIB- und CSV-Formate.
Kriterien definieren
Legen Sie Ausschluss- und Charakterisierungskriterien in klarer Sprache fest. Unser KI-Assistent hilft Ihnen bei der Verfeinerung mithilfe von PICO-Frameworks.
KI-Panel screent jeden Datensatz
Modelle bewerten unabhängig. Bei Uneinigkeit tauschen sie in mehreren Runden anonymisierte Argumente aus, bis ein Konsens erreicht ist — oder es zur manuellen Überprüfung markiert wird.
Konsens überprüfen
Erhalten Sie Ihre Auswahlliste nach Übereinstimmungsrate sortiert. Sehen Sie, welche Modelle zugestimmt haben, welche nicht übereinstimmten und warum — für jeden einzelnen Datensatz.
Ihre Kriterien können sich entwickeln.
Jeder Datensatz wird nach jedem Kriterium bewertet — nichts wird vorzeitig aussortiert. Wenn Sie Ausschlusskriterien ändern, erhalten Sie neue Ergebnisse in Sekunden. Kein Neuprozessieren.
Was früher monatelanges Lesen erforderte, dauert jetzt Stunden. Sie erhalten die wichtigen Artikel — wir kümmern uns um den Rest.
Ein KI-Modell entscheidet. Mehrere Modelle beraten.
Inspiriert von der Delphi-Methode: unabhängige Urteile, anonymes Feedback und strukturiertes Neubewerten bei Uneinigkeit der Reviewer.
Traditionelles KI-Screening
Ein Algorithmus trifft alle Entscheidungen
Runde 1: Modelle bewerten unabhängig
Keine Möglichkeit, Konsens zu messen
Übereinstimmungsrate quantifiziert den Konsens zwischen Modellen
Fehler unsichtbar bis zur menschlichen Überprüfung
Uneinigkeit löst eine neue Runde mit anonymisierten Peer-Argumenten aus.
Black-Box-Empfehlungen
Vollständige Begründung pro Datensatz, pro Kriterium, pro Reviewer, pro Konsens
Ein Kriterium ändern, alles neu prozessieren
Ändern, welche Kriterien ausschließen — neue Ergebnisse in Sekunden, gleiche Bewertungen.
“Wenn 4 von 5 KI-Reviewern zustimmen, dass ein Paper ausgeschlossen werden sollte — und jeder einen anderen Grund nennt, der Ihren Kriterien entspricht —, können Sie der Entscheidung vertrauen. Wenn sie nicht übereinstimmen, wissen Sie genau, worauf Sie Ihre Überprüfung fokussieren müssen.
Führende KI-Modelle. Gemeinsam im Einsatz.
Wählen Sie aus 40 KI-Modellen von 8 Anbietern. Unterschiedliche Architekturen und Fehlermuster machen Uneinigkeit zu Ihrem wertvollsten Signal.
Sie wählen das Panel. Unabhängige Reviewer machen Unsicherheit sichtbar.
Auf bewährter Forschungsmethodik aufgebaut
Jede Behauptung auf dieser Seite wird durch peer-reviewte Forschung gestützt — nicht durch Marketingversprechen.
Die Delphi-Methode
In über 10.000 veröffentlichten Studien verwendet, um einen zuverlässigen Konsens unter unabhängigen Experten zu erzielen. Wir haben große Sprachmodelle in das Expertenpanel integriert — gleiche Strenge, schnellere Ergebnisse, wobei Sie immer die Kontrolle behalten.
Die Kosten des manuellen Screenings
Ein manuelles Dual-Screening von 10.000 Datensätzen dauert etwa 667 Forscher-Stunden. KI-gestützte Tools reduzieren dies um 50–80 %.
Transparenz by Design
Die wissenschaftliche Gemeinschaft verlangt Reproduzierbarkeit. Jede Delph-AI-Entscheidung beinhaltet die vollständige Argumentationskette — welche Modelle zugestimmt haben, welche nicht übereinstimmten und warum.
“Eine seit 75 Jahren validierte Methodik — und die erste Implementierung, die sie auf das KI-gestützte Screening überträgt.
Das erste Tool für systematische Reviews in Ihrer Sprache
Unsere KI-Modelle verstehen und screenen Literatur in über 90 Sprachen — Ihr Dataset in jeder beliebigen Sprache.
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Wir wissen, welche Modelle wir nutzen. Und Sie auch.
Transparenz ist keine Funktion — sie ist unsere Architektur.
KI-Transparenz
Sehen Sie, welche Modelle jeden Datensatz bewertet haben, wie sie abgestimmt haben und warum. Keine Black Boxes. Entwickelt nach den Transparenzprinzipien des EU AI Act Art. 50.
Datenschutz
Verschlüsselt bei Übertragung und Speicherung. Kernanwendungsinfrastruktur in der EU (Belgien) gehostet. KI-Inferenz über mehrere Anbieter (siehe Sub-processors). Nach DSGVO-Prinzipien entwickelt. Delph-AI nutzt Ihre Daten niemals zum Trainieren von KI-Modellen.
PRISMA-bereiter Audit-Trail
Exportieren Sie jeden Modell-Vote, die Kriterium-Begründung pro Beratungsrunde und die Endentscheidung. Entwickelt zur Unterstützung eines transparenten, reproduzierbaren PRISMA 2020 Reportings.
Compliance
DSGVO-Grundsätze, PCI-DSS (über Dodo Payments), LFPDPPP (Mexiko), LGPD (Brasilien). Wir veröffentlichen unsere Sicherheitspraktiken offen.
Wählen Sie einen Plan, der zu Ihrer Forschung passt. Skalieren Sie nach Bedarf.
Transparente Preise. Keine versteckten Gebühren.
Enterprise
Für Institutionen mit speziellen Anforderungen
Benutzerdefinierte Kapazität
Benötigen Sie mehr Datensätze? Kaufen Sie jederzeit zusätzliche Datensatz-Pakete — schon ab $1239.
Screenen Sie schneller. Halten Sie jede Entscheidung nachvollziehbar.
Wählen Sie Ihr KI-Reviewer-Panel, decken Sie Uneinigkeiten auf und fokussieren Sie das menschliche Review dort, wo es am wichtigsten ist.