DistillerSR

Smart Screening liest Titel und Abstracts und trifft Einscheidungen zur Aufnahme, entweder als Vorschlag, den eine Person bestätigt, oder vollautomatisch für einen festgelegten Teil der Warteschlange. Das Modul setzt auf vorhandenen Formularen auf, und eine unabhängige KI kann die Entscheidungen prüfen. Evidence Partners verweist auf einen Fall mit Lilly, bei dem KI-gestütztes Screening die Review-Zeit um 67% senkte, bei 90% Treffsicherheit für systematische und gezielte Reviews. Das ist eine Zahl des Anbieters, und der Modus mit menschlicher Kontrolle existiert genau deshalb.

Smart Evidence Extraction, kurz SEE, zieht Daten aus Texten und Tabellen in großem Umfang. Es gibt zwei Wege: einen mit menschlicher Bestätigung jedes Feldes für regulatorische Arbeiten und einen vollautomatischen für Durchsatz. Wer eine Woche lang Ergebnisse aus PDF-Tabellen in eine Tabelle kopiert hat, erkennt sofort, welche Zeit hier verschwindet.

Jede Entscheidung wird mit Person und Uhrzeit protokolliert. Die Versionskontrolle gilt für Projekte und Formulare, und die Plattform ist auf SOC 2 Type II, FDA 21 CFR Part 11 und EU Annex 11 ausgerichtet. In einem Programm für klinische Bewertungen heißt das, die Herkunft jedes Datenpunkts auf Anfrage zeigen zu können. Für alle anderen heißt es, einen Review im Nachhinein verteidigen zu können, ohne alte Mails durchsuchen zu müssen.

Projekte entstehen aus konfigurierbaren Stufen, Formularen und Filtern. Sie legen das Protokoll einmal fest und standardisieren es über Produkte oder Review-Arten hinweg, indem Sie die Vorlage vervielfachen. Die Formularbibliothek deckt die standardisierte Extraktion und die Risikobewertung für Bias ab, inklusive Cochrane-Werkzeug. Filter leiten Referenzen anhand einer Screening-Antwort an die passende Person, und niemand sortiert eine Warteschlange, die für andere gedacht war.

CuratorCR ist ein eigenes Modul, das frühere Extraktionsarbeit in ein durchsuchbares Repository überführt. Wurde eine Referenz bereits an anderer Stelle der Organisation bearbeitet, sagt die Plattform das, zeigt die Daten und nennt Person und Stufe des klinischen Bewertungsberichts. Die Prüfenden bestätigen und verwenden weiter, und damit verschwindet die häufigste Form doppelter Arbeit in Programmen mit mehreren Teams.

Referenzen kommen automatisch aus Firmenbibliotheken und Datenbanken, Volltexte über RightFind oder aus PMC. Die API verbindet DistillerSR mit BI-Dashboards, Sicherheitssystemen wie Oracle Argus und externen Quellen, sodass extrahierte Evidenz ohne manuellen Export in die Analyse fließt. Standardberichte umfassen PRISMA-Diagramm und Aktivitätsberichte, die sich planen und per E-Mail an Beteiligte verschicken lassen.