将 10,000+ 篇文章精简成您的名单 — 只需数小时，而非数月
独立 AI 审阅者根据每个标准评估每条记录 — 让您清楚模型在哪里达成一致、哪里存在分歧及其原因。
免费注册并使用我们的试用版筛选多达 500 条记录。
获取您的证据名单只需四步
无需编程。无需复杂设置。无需机器学习专业知识。
上传您的数据集
从 PubMed、Scopus、Web of Science 或任何数据库导入您的参考文献。我们支持 RIS、BibTeX、NBIB 和 CSV 格式。
定义您的标准
用通俗语言设置排除和特征化标准。我们的 AI 助手会使用 PICO 框架帮助您完善标准。
AI 小组筛选每条记录
模型独立评估。若有分歧，它们将在多轮中交换匿名论点，直到达成共识 — 或标记出来供您审阅。
审查共识结果
按一致率排名获取您的短名单。查看哪些模型达成了一致，哪些有分歧以及为何如此 — 面向每一条记录。
您的标准可以不断演进。
每条记录都会根据每个标准进行评估 — 没有任何记录被提前丢弃。如果您改变了剔除文章的标准，只需几秒钟即可获得新结果。无需重新处理。
过去需要几个月阅读的工作现在只需几小时。您将获得重要的文章 — 剩下的交给我们。
单一 AI 模型做决定。多个模型共同商议。
灵感源自 Delphi 方法：独立判断、匿名反馈以及审阅者意见不一时的结构化重新评估。
传统 AI 筛选
一种算法包揽所有决策
第 1 轮：模型独立评估
无法衡量共识度
一致率量化模型间的共识
需人工审查才能发现错误
分歧会触发带有匿名同行论点的新一轮评估。
黑盒建议模式
为每条记录、每个标准、每位审阅者及每次共识提供充分理由
更改一个标准，重新处理一切
更改用作排除的标准 — 秒得新结果，保留原评估。
“当 5 位 AI 审阅者中有 4 位同意应排除某篇论文 — 并且都给出了符合您标准的不同原因时 — 您就可以相信这一决定。当它们意见不一致时，您就知道应重点审查哪里。
前沿 AI 模型。协同工作。
从 8 家提供商的 40 种 AI 模型中选择。不同的架构和错误模式使分歧成为最有价值的信号。
由您选择专家组。独立审阅者使不确定性变得可见。
基于成熟的研究方法
本页上的每一个声明都以同行评审的研究为后盾 — 绝非营销承诺。
Delphi 方法
在 10,000 多项已发表的研究中被使用，以在独立专家之间达成可靠共识。我们将大语言模型引入到专家小组中 — 同样的严谨性，更快的结果，且由您完全掌控。
人工筛选成本
对 10,000 条记录进行人工双重筛选大约需要 667 个研究员小时。AI 辅助工具将其减少了 50–80%。
透明性设计
科学界需要可重复性。每个 Delph-AI 决定都包含了完整的推理链 — 哪些模型同意，哪些不同意以及原因。
“历经 75 年验证的方法论 — 并首次引入至由 AI 驱动的筛选中。
首款使用您母语的系统综述工具
我们的 AI 模型能以 90 多种语言理解并筛选文献 — 您只需提供数据集，无论何种语言。
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我们清楚自己使用的模型。您也一样。
透明性不是一个功能 — 这是我们的架构设计。
AI 透明性
查看哪些模型审阅了每条记录，它们的投票结果和原因。没有黑盒。遵循《欧盟 AI 法案》第 50 条的透明性原则构建。
数据保护
传输过程中和静止时均加密。核心应用基础设施托管在欧盟（比利时）。AI 推理通过多家提供商进行（参见子处理商）。遵循 GDPR 原则设计。Delph-AI 绝不使用您的数据来训练 AI 模型。
满足 PRISMA 标准的审计追踪
导出每个模型的投票、每轮商议中基于标准的理由以及最终决定。专为支持透明、可重复的 PRISMA 2020 报告而设计。
合规性
GDPR原则、PCI-DSS（通过 Dodo Payments）、LFPDPPP（墨西哥）、LGPD（巴西）。我们公开发布了安全实践。