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Consenso IA multi-modello per revisioni sistematiche

Da +10.000 articoli alla Sua shortlist — in ore, non mesi

Reviewer IA indipendenti valutano ogni record in base a ogni criterio — per mostrare dove i modelli concordano, dove divergono e perché.

Si registri gratuitamente e valuti fino a 500 record con la nostra prova.

scori

Quattro passaggi per la Sua shortlist di evidenze

Nessuna programmazione. Nessuna configurazione. Nessuna esperienza in machine learning richiesta.

1

Carichi il Suo dataset

Importi i Suoi riferimenti da PubMed, Scopus, Web of Science o qualsiasi database. Supportiamo i formati RIS, BibTeX, NBIB e CSV.

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Definisca i Suoi criteri

Imposti criteri di esclusione e caratterizzazione in un linguaggio semplice. Il nostro assistente IA L'aiuta a perfezionarli utilizzando i framework PICO.

3

Il panel IA valuta ogni record

I modelli valutano in modo indipendente. Se divergono, scambiano argomentazioni anonime in più round fino al consenso — o alla segnalazione per la tua revisione.

4

Riveda il consenso

Ottenga la Sua shortlist classificata in base al tasso di concordanza. Scopri quali modelli erano d'accordo, quali no e perché — per ogni singolo record.

I tuoi criteri possono evolversi.

Ogni record viene valutato rispetto a ogni criterio — nulla viene scartato prematuramente. Se cambi idea su quali criteri debbano escludere gli articoli, ottieni nuovi risultati in pochi secondi. Nessun riprocessamento.

Ciò che richiedeva mesi di lettura ora richiede ore. Ottiene gli articoli che contano — al resto pensiamo noi.

Un modello IA decide. Molteplici modelli deliberano.

Ispirato al metodo Delphi: giudizi indipendenti, feedback anonimo e rivalutazione strutturata quando i reviewer sono in disaccordo.

Screening IA tradizionale

Panel Delphi di Delph-AI

Un singolo algoritmo prende tutte le decisioni

Round 1: i modelli valutano in modo indipendente

Nessun modo per misurare il consenso

Il tasso di concordanza quantifica il consenso tra i modelli

Errori invisibili fino alla revisione umana

Il disaccordo innesca un nuovo round con argomentazioni paritarie anonime.

Raccomandazioni a scatola nera

Piena giustificazione per ogni record, criterio, reviewer e consenso

Cambiare un criterio, riprocessare tutto

Cambiare quali criteri escludono — nuovi risultati in secondi, stesse valutazioni.

“

Quando 4 reviewer IA su 5 concordano che un documento debba essere escluso — e ciascuno fornisce un motivo diverso in linea con i Suoi criteri — può fidarsi della decisione. Quando non sono d'accordo, sa esattamente dove concentrare la Sua revisione.

Modelli IA di frontiera. Che lavorano insieme.

Scegli tra 40 modelli IA di 8 provider. Architetture e pattern di errore differenti rendono il disaccordo il tuo segnale più prezioso.

OpenAI
GPT-5.6
Anthropic
Claude Opus
Google
Gemini Pro
Google
MedGemma 27B
Biomedico
Meta
Llama 4
Creato con Llama
xAI
Grok 4.3
DeepSeek
DeepSeek V4
Mistral
Mistral Large 3
Alibaba
Qwen3
+40modelli su 8 provider

Tu scegli il panel. I reviewer indipendenti rendono visibile l’incertezza.

Basato su una comprovata metodologia di ricerca

Ogni affermazione su questa pagina è supportata da ricerche peer-reviewed — non da promesse di marketing.

0+
studi pubblicati

Il Metodo Delphi

Utilizzato in oltre 10.000 studi pubblicati per raggiungere un consenso affidabile tra esperti indipendenti. Abbiamo introdotto grandi modelli linguistici nel panel di esperti — stesso rigore, risultati più rapidi, con Lei sempre al controllo.

0
ore-ricercatore per 10.000 record

Il costo dello screening manuale

Il doppio screening manuale di 10.000 record richiede ~667 ore-ricercatore. Gli strumenti assistiti dall'IA riducono tale tempo del 50-80%.

0%
audit trail

Trasparente fin dalla progettazione

La comunità scientifica richiede riproducibilità. Ogni decisione di Delph-AI include l'intera catena di ragionamento — quali modelli erano d'accordo, quali no e perché.

“

Una metodologia validata per 75 anni — e la prima implementazione che la applica allo screening basato sull'IA.

Il primo strumento per revisioni sistematiche nella Sua lingua

I nostri modelli IA comprendono ed esaminano la letteratura in oltre 90 lingue — il Suo dataset, in qualsiasi lingua.

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Screen thousands of papers with AI consensus

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Filtra miles de artículos con consenso de IA

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Triagem de milhares de artigos com consenso de IA

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Tausende Artikel mit KI-Konsens screenen

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使用AI共识筛选数千篇文献

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AIコンセンサスで数千の論文をスクリーニング

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فحص آلاف الأوراق بتوافق الذكاء الاصطناعي

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AI 합의로 수천 편의 논문 스크리닝

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Screening di migliaia di articoli con consenso IA

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Скрининг тысяч статей с помощью ИИ-консенсуса

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Modelli IA multilingue
Interfaccia in 4 lingue — lavori nella Sua

Sappiamo quali modelli usiamo. E lo sa anche Lei.

La trasparenza non è una funzionalità — è la nostra architettura.

Trasparenza dell'IA

Veda quali modelli hanno esaminato ciascun record, come hanno votato e perché. Nessuna scatola nera. Costruito secondo i principi di trasparenza dell'Art. 50 dell'AI Act dell'UE.

Protezione dei Dati

Crittografati in transito e a riposo. Infrastruttura applicativa principale ospitata nell'UE (Belgio). Inferenza IA tramite molteplici fornitori (vedi Sub-responsabili). Sviluppato tenendo a mente i principi del GDPR. Delph-AI non utilizza mai i Suoi dati per addestrare modelli IA.

Audit trail pronto per PRISMA

Esporta ogni voto dei modelli, la motivazione a livello di criterio per ogni round di deliberazione e la decisione finale. Progettato per supportare un reporting PRISMA 2020 trasparente e riproducibile.

Conformità

Principi GDPR, PCI-DSS (via Dodo Payments), LFPDPPP (Messico), LGPD (Brasile). Pubblichiamo le nostre pratiche di sicurezza in modo trasparente.

Scelga un piano adatto alla Sua ricerca. E lo adatti quando necessario.

Prezzi trasparenti. Nessun costo nascosto.

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Provi Delph-AI senza alcun costo

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Per i ricercatori agli inizi

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Per ricercatori singoli

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Per istituzioni con esigenze personalizzate

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Capacità personalizzata

Ha bisogno di più record? Acquisti pacchetti aggiuntivi in qualsiasi momento — a partire da $1239.

Fai screening più velocemente. Mantieni ogni decisione tracciabile.

Scegli il tuo panel di reviewer IA, fai emergere il disaccordo e concentra la revisione umana dove conta di più.