10,000개 이상의 논문에서 최종 후보 목록까지 — 수개월이 아닌 단 몇 시간 만에
독립적인 AI 리뷰어가 모든 기준에 따라 각 레코드를 평가하여 모델이 동의하는 부분과 동의하지 않는 부분, 그리고 그 이유를 확인할 수 있습니다.
무료로 가입하고 체험판으로 최대 500개의 레코드를 스크리닝해 보십시오.
증거 확보를 위한 4단계
코딩, 설정, 기계 학습(Machine Learning)에 대한 전문 지식이 필요하지 않습니다.
데이터셋 업로드
PubMed, Scopus, Web of Science 또는 기타 데이터베이스에서 문헌을 가져옵니다. RIS, BibTeX, NBIB 및 CSV 형식을 지원합니다.
기준 정의
일상 언어로 배제(exclusion) 및 특성 분석(characterization) 기준을 설정하십시오. AI 어시스턴트가 PICO 프레임워크를 사용하여 기준을 세분화하도록 도와줍니다.
모든 레코드를 스크리닝하는 AI 패널
모델은 독립적으로 평가합니다. 의견이 다를 경우 합의에 도달하거나 귀하의 검토를 위해 플래그가 지정될 때까지 여러 라운드에 걸쳐 익명화된 주장을 교환합니다.
합의 내용 검토
일치율(agreement rate)에 따라 정렬된 최종 후보 목록을 확인하십시오. 어떤 모델이 동의했는지, 어떤 모델이 동의하지 않았는지, 그 이유는 무엇인지 모든 개별 레코드에 대해 확인할 수 있습니다.
기준은 계속 발전시킬 수 있습니다.
모든 레코드는 모든 기준에 따라 평가되며, 중간에 제외되는 것은 없습니다. 논문을 제외할 기준에 대한 마음이 바뀌면 몇 초 만에 새 결과를 얻을 수 있습니다. 재처리 없음.
수개월이 걸리던 읽기 작업이 이제 몇 시간이면 충분합니다. 중요한 논문은 귀하가 얻고, 나머지는 우리가 처리합니다.
단일 AI 모델은 결정하지만, 다중 모델은 심의합니다.
Delphi 방법에서 영감을 받음: 독립적인 판단, 익명 피드백, 리뷰어 간 의견이 다를 때의 구조화된 재평가.
전통적인 AI 스크리닝
하나의 알고리즘이 모든 결정을 내립니다
1라운드: 모델이 독립적으로 평가
합의(consensus)를 측정할 방법이 없습니다
일치율은 모델 간 합의를 정량화합니다
인간이 검토할 때까지 오류가 보이지 않습니다
의견 불일치 시 익명화된 동료 주장을 바탕으로 새 라운드가 시작됩니다.
블랙박스(Black-box)식 권장 사항
레코드별, 기준별, 리뷰어별, 합의별 전체 정당화가 제공됩니다
하나의 기준을 변경하고, 모든 것을 재처리
어떤 기준을 제외할지 변경 — 동일한 평가 유지, 몇 초 만에 새 결과 도출.
“5명의 AI 리뷰어 중 4명이 논문을 배제해야 한다고 동의하고 각기 귀하의 기준에 부합하는 각기 다른 이유를 제시한다면 그 결정을 신뢰할 수 있습니다. 그들이 동의하지 않을 때는 리뷰 시 집중해야 할 부분을 정확히 알 수 있습니다.
협력하는 프론티어(Frontier) AI 모델들.
8개 제공업체의 40개 AI 모델 중에서 선택하십시오. 서로 다른 아키텍처와 오류 패턴으로 인해 의견 불일치는 가장 가치 있는 신호가 됩니다.
패널을 선택하십시오. 독립적인 리뷰어들이 불확실성을 가시화합니다.
검증된 연구 방법론을 기반으로 구축
이 페이지의 모든 주장은 마케팅 약속이 아닌 동료 평가(peer-reviewed)를 거친 연구를 통해 뒷받침됩니다.
델파이 기법(The Delphi Method)
독립적인 전문가 간의 신뢰할 수 있는 합의에 도달하기 위해 10,000건 이상의 출판된 연구에 사용되었습니다. 저희는 대형 언어 모델(LLM)을 전문가 패널로 도입했습니다 — 항상 통제권을 유지하면서 동일한 엄격함, 더 빠른 결과를 얻을 수 있습니다.
수동 스크리닝의 비용
10,000개 레코드를 수동 이중 스크리닝(dual-screening)하는 데 ~667명의 연구원 시간이 소요됩니다. AI 기반 도구는 이를 50–80% 줄여줍니다.
설계 단계부터 투명함
과학계는 재현성(reproducibility)을 요구합니다. 모든 Delph-AI 결정에는 전체 추론 논리 — 어떤 모델이 동의했는지, 어떤 모델이 동의하지 않았는지, 그 이유는 무엇인지가 포함됩니다.
“75년 동안 검증된 방법론 — 그리고 이를 AI 기반 스크리닝에 도입한 최초의 구현입니다.
사용자의 모국어로 제공되는 최초의 체계적 문헌고찰 도구
우리의 AI 모델은 90개 이상의 언어로 된 문헌을 이해하고 스크리닝합니다 — 모든 언어로 된 사용자의 데이터셋을 지원합니다.
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우리는 어떤 모델을 사용하는지 알고 있습니다. 그리고 귀하도 알 수 있습니다.
투명성은 기능이 아니라 아키텍처 자체입니다.
AI 투명성
어떤 모델이 각 레코드를 리뷰했는지, 어떻게 투표했는지, 그리고 그 이유는 무엇인지 확인하십시오. 블랙박스가 없습니다. EU AI Act 제50조 투명성 원칙에 따라 구축되었습니다.
데이터 보호
전송 중(in transit) 및 보관 중(at rest) 암호화. 핵심 애플리케이션 인프라는 EU(벨기에)에 호스팅됩니다. 다수의 제공업체를 통한 AI 추론(수탁 처리자(Sub-processors) 참조). GDPR 원칙을 염두에 두고 구축되었습니다. Delph-AI는 귀하의 데이터를 AI 모델 훈련에 절대 사용하지 않습니다.
PRISMA 지원 감사 추적
모든 모델의 투표, 심의 라운드별 기준 수준의 근거, 최종 결정을 내보낼 수 있습니다. 투명하고 재현 가능한 PRISMA 2020 보고를 지원하도록 설계되었습니다.
컴플라이언스(Compliance)
GDPR 원칙, PCI-DSS(Dodo Payments를 통해), LFPDPPP(멕시코), LGPD(브라질). 당사의 보안 규정을 공개적으로 게시합니다.
연구에 적합한 플랜을 선택하십시오. 필요할 때 규모를 확장하십시오.
투명한 가격 책정. 숨겨진 비용이 없습니다.
더 많은 레코드가 필요하신가요? 언제든지 추가 레코드 팩을 구매하십시오 — $1239부터 시작합니다.
더 빨리 스크리닝하십시오. 모든 결정을 추적 가능하게 유지하십시오.
AI 리뷰어 패널을 선택하고, 의견 불일치를 가시화하며, 가장 중요한 곳에 인간의 검토를 집중하십시오.