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Rayyan AI レビュープラットフォーム

Rayyanは、研究者の系統的レビューおよび文献レビューを加速するために設計されたAI搭載プラットフォームです。スクリーニング、重複排除、データ抽出などの主要タスクを自動化し、チームがより迅速かつ効率的にエビデンスを統合できるようにします。世界中の100万人以上の研究者に信頼されており、Rayyanはレビューワークフロー全体を合理化します。

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Rayyan AI レビュープラットフォーム screenshot

説明

Rayyanは、エビデンス統合プロセスを大幅にスピードアップするように設計された、系統的レビューおよび文献レビューを実施するための包括的なAI搭載ソリューションを提供します。190カ国以上、20,000以上の機関にわたる100万人以上の研究者に信頼されており、プラットフォームは、初期の参照インポートから最終的なレポート作成までのワークフロー全体を合理化します。

プラットフォームの機能は、系統的レビューのすべての段階をカバーしています。ユーザーは、さまざまなソースから参照を簡単にインポートおよび整理し、ライブラリを構造化し、共同作業者をプロジェクトに招待できます。RayyanのAIは、レコードの重複排除、重複の結合、データセットのクリーニングを支援します。スクリーニングプロセスは、タイトル/抄録および全文レビューのためのAI主導の優先順位付けによって強化され、研究者は包含/除外基準を適用し、研究を効率的にタグ付けできます。

レビュープロセスをさらに強化するために、Rayyanは、ユーザーが抽出フィールドを定義し、入力を標準化できるようにすることで、データ抽出を容易にします。また、研究の質を評価するための堅牢なバイアスリスク評価ツールも含まれています。プラットフォームの透明性と監査可能性へのコミットメントは、すべての決定とアクションが追跡可能であることを保証し、レビューを防御可能で検査準備完了にします。構造化されたワークフローと自動生成されたPRISMA図によって再現性がサポートされます。

主なAI支援機能には、ゼロショット関連性評価を提供するResearchPilot™、AI Analyzer、AI Reviewer、およびAuto-Extract Dataが含まれており、これらは手動方法よりも桁違いに高速になるように設計されています。Systematic Auto-Resolverは、最大20万件の参照を自動的に重複排除できます。外出先での作業のために、モバイルアプリが利用可能であり、プログラム可能なホットキーはユーザーがタスクをより速く完了するのに役立ちます。Rayyanは、ワークロード分割のためのデータサンプリングなどの機能による共同スクリーニングもサポートしています。

Rayyanは、監査可能性、透明性、再現性、スケーラビリティ、スピード、使いやすさという6つの柱に基づいて構築されています。これらの原則により、研究者は厳密で防御可能で効率的なレビューを実施できます。プラットフォームは、基本的な使用のための無料ティアでアクセス可能であり、クレジットカードは不要で、世界中の科学的進歩とエビデンスに基づいた意思決定のための民主化されたツールとなっています。

Rayyan AI レビュープラットフォームの主要機能

  • AIによるタイトルと抄録のスクリーニング

  • AI支援による全文スクリーニング

  • 参照の自動重複排除

  • 定義されたフィールドによるデータ抽出

  • バイアスリスク評価ツール

  • 共同レビュー環境

  • PRISMA図生成

  • すべてのアクションの監査証跡

  • 数百万件の参照に対応するスケーラビリティ

  • 外出先でのアクセス用のモバイルアプリケーション

  • 効率化のためのプログラム可能なホットキー

  • ResearchPilot™ AI機能(アナライザー、レビューア、自動抽出)

  • 重複排除のためのSystematic Auto-Resolver

  • ワークロード管理のためのデータサンプリング

Rayyan AI レビュープラットフォームの使い方は?

  1. インポートと整理:さまざまなソースから参照をアップロードし、ライブラリを構造化します。

  2. 共同作業:チームメンバーを招待し、役割を割り当て、プロジェクトへの共有アクセスを有効にします。

  3. 重複排除:AIを活用して重複レコードを検出し、結合し、データセットをクリーニングします。

  4. 研究のスクリーニング:AI支援の優先順位付けとタグ付けを使用して、タイトル、抄録、全文をレビューします。

  5. データ抽出:フィールドを定義し、研究データをキャプチャして、入力を標準化します。

  6. バイアスリスクの評価:組み込みの基準を使用して研究の質を評価します。

  7. 結果の報告:結果をエクスポートし、出版用のPRISMAフロー図を生成します。

Rayyan AI レビュープラットフォームの使用例

  • 系統的レビューの加速
  • 文献スクリーニングの自動化
  • 共同作業の強化
  • データ抽出の改善
  • 研究の質の評価
  • エビデンス統合の合理化
  • 出版準備完了レポートの生成

Rayyan AI レビュープラットフォームのFAQ

Rayyan AI レビュープラットフォーム のレビュー

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