De +10.000 artigos à sua lista final — em horas, não meses
Revisores independentes de IA avaliam cada registro contra cada critério — para que você veja onde os modelos concordam, onde discordam e por quê.
Cadastre-se gratuitamente e faça a triagem de até 500 registros com nossa avaliação.
Quatro passos para sua lista de evidências
Sem programação. Sem configuração. Sem experiência em machine learning.
Envie seu dataset
Importe suas referências do PubMed, Scopus, Web of Science ou qualquer base de dados. Suportamos formatos RIS, BibTeX, NBIB e CSV.
Defina seus critérios
Estabeleça critérios de exclusão e caracterização em linguagem natural. Nosso assistente de IA ajuda você a refiná-los usando frameworks PICO.
Painel de IA avalia cada registro
Os modelos avaliam de forma independente. Se discordarem, trocam argumentos anônimos em múltiplas rodadas até chegar a um consenso — ou sinalizam para sua revisão.
Revise o consenso
Obtenha sua lista ordenada por taxa de concordância. Veja quais modelos concordaram, quais discordaram e por quê — para cada registro.
Seus critérios podem evoluir.
Cada registro é avaliado contra cada critério — nada é descartado prematuramente. Se você mudar de ideia sobre quais critérios devem excluir artigos, você obtém novos resultados em segundos. Sem reprocessamento.
O que antes levava meses de leitura agora leva horas. Você recebe os artigos que importam — nós cuidamos do resto.
Um modelo de IA decide. Múltiplos modelos deliberam.
Inspirado no método Delphi: julgamentos independentes, feedback anônimo e reavaliação estruturada quando os revisores discordam.
Triagem tradicional com IA
Um único algoritmo toma todas as decisões
Rodada 1: os modelos avaliam de forma independente
Sem forma de medir o consenso
A taxa de concordância quantifica o consenso inter-modelo
Erros invisíveis até a revisão humana
A discordância aciona uma nova rodada com argumentos anônimos de pares.
Recomendações de caixa preta
Justificativa completa por registro, por critério, por revisor e por consenso
Mudar um critério, reprocessar tudo
Mudar quais critérios excluem — novos resultados em segundos, mesmas avaliações.
“Quando 4 de 5 revisores de IA concordam que um artigo deve ser excluído — e cada um dá uma razão diferente alinhada com seus critérios — você pode confiar na decisão. Quando discordam, você sabe exatamente onde focar sua revisão.
Modelos de IA de fronteira. Trabalhando juntos.
Escolha entre 40 modelos de IA de 8 provedores. Diferentes arquiteturas e padrões de erro fazem da discordância seu sinal mais valioso.
Você escolhe o painel. Revisores independentes tornam a incerteza visível.
Construído sobre metodologia comprovada
Cada afirmação nesta página é respaldada por pesquisa revisada por pares — não por promessas de marketing.
O método Delphi
Utilizado em mais de 10.000 estudos publicados para alcançar consenso confiável entre especialistas independentes. Incorporamos modelos de linguagem ao painel de especialistas — mesmo rigor, resultados mais rápidos, com o pesquisador sempre no controle.
O custo da triagem manual
A triagem manual dupla de 10.000 registros leva ~667 horas-pesquisador. Ferramentas assistidas por IA reduzem isso entre 50–80%.
Transparente por design
A comunidade científica exige reprodutibilidade. Cada decisão da Delph-AI inclui a cadeia completa de raciocínio — quais modelos concordaram, quais não e por quê.
“Uma metodologia validada por 75 anos — e a primeira implementação que a traz para a triagem com IA.
A primeira ferramenta de revisão sistemática no seu idioma
Nossos modelos de IA entendem e filtram literatura em mais de 90 idiomas — seu dataset, em qualquer idioma.
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Sabemos quais modelos usamos. E você também.
Transparência não é uma funcionalidade — é nossa arquitetura.
Transparência de IA
Veja quais modelos revisaram cada registro, como votaram e por quê. Sem caixas pretas. Construído com os princípios de transparência do EU AI Act Art. 50.
Proteção de dados
Criptografado em trânsito e em repouso. Infraestrutura de aplicação principal hospedada na UE (Bélgica). Inferência de IA via múltiplos provedores (ver Sub-processadores). Construído com princípios GDPR. Delph-AI nunca usa seus dados para treinar modelos de IA.
Trilha de auditoria pronta para PRISMA
Exporte cada voto de modelo, justificativa no nível de critério por rodada de deliberação e decisão final. Projetado para apoiar um relatório PRISMA 2020 transparente e reprodutível.
Conformidade
Princípios GDPR, PCI-DSS (via Dodo Payments), LFPDPPP (México), LGPD (Brasil). Publicamos nossas práticas de segurança abertamente.
Escolha o plano que se adapta à sua pesquisa. Escale quando precisar.
Preços transparentes. Sem taxas ocultas.
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Capacidade personalizada
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Faça a triagem mais rápido. Mantenha cada decisão rastreável.
Escolha seu painel de revisores de IA, exponha discordâncias e foque a revisão humana onde mais importa.