Monate Literaturrecherche, komprimiert auf Tage, mit auditierbarer Entscheidungsfindung.
Erklärbare KI für die Life Sciences, die monatelange manuelle Literaturrecherchen in Tage verwandelt, mit revisionssicherer Nachvollziehbarkeit bei jedem Schritt.
Puraite liefert einen Entwurf einer systematischen Übersichtsarbeit in unter einem Monat statt der branchenüblichen 16 Monaten und hält dabei die Screening-Genauigkeit über 90% gegenüber Gold-Standard-Datensätzen.
Vom Protokoll zur Evidenz in sechs Phasen
Der vollständige Workflow für systematische Reviews, angetrieben von erklärbarer KI.
Phase 1: Planung & Protokoll
Die kritischste Phase jedes systematischen Reviews. Wenn das Protokoll Interpretationsspielraum lässt, werden nachgelagerte KI- und menschliche Entscheidungen inkonsistent. Puraite stellt einen geführten Wizard bereit, der Schritt für Schritt durch die Protokollerstellung leitet – füllen Sie einfach die Felder aus, ohne das Protokoll manuell aufsetzen zu müssen. Mehrdeutige Kriterien werden in Echtzeit gekennzeichnet, damit jede Einschlussregel präzise ist, bevor das Screening beginnt.
Für wen Puraite gemacht ist
Regulierte Branchen, in denen Geschwindigkeit, Nachprüfbarkeit und Reproduzierbarkeit der Evidenzsynthese direkt über kommerzielle und regulatorische Ergebnisse entscheiden.
Kostenlos für die Wissenschaft
Puraite steht Universitätsforschern und nicht-kommerziellen systematischen Review-Teams kostenlos zur Verfügung. Rigorose Evidenzsynthese sollte nicht am Budget scheitern.
Akademische Konten haben ein begrenztes monatliches Nutzungskontingent. Für Forschungsgruppen mit hohem Volumen sind individuelle Pläne auf Anfrage verfügbar.
Wir freuen uns über Forschungskooperationen mit akademischen Teams. Wenn Sie einen systematischen Review planen und Puraite im Rahmen einer peer-reviewed Publikation gegen Goldstandard-Datensätze validieren möchten, bieten wir erweiterten Zugang, methodische Unterstützung und Co-Autorenschaft an, wo dies angemessen ist. Schreiben Sie uns mit Ihrer Forschungsfrage und wir besprechen, wie wir Ihre Arbeit unterstützen können.
Wo stehen Sie bei der SLR-Automatisierung?
Sehen Sie, wie KI-gestützte Evidenzsynthese im Vergleich zu Ihrem aktuellen Workflow abschneidet.
Branchenbenchmark: Ein systematischer Review mit 5 Co-Autoren über 16 Monate kostet ca. 165.000 € an Forscherzeit. Kosten skalieren proportional mit Teamgröße und Projektdauer.
Warum Puraite
Vier Fähigkeiten, die Puraite von generischen KI-Tools und herkömmlichen SLR-Plattformen unterscheiden.
Jede Entscheidung, bis zur Quelle nachverfolgt.
Jede KI-Screening-Entscheidung verknüpft direkt mit dem Satz, der sie ausgelöst hat, mit einem kalibrierten Konfidenzwert. Keine Black Box. Keine Vertrauens-Outputs. Auditierbar bei jedem Schritt.
Gebaut für die Einreichung, nicht nur für die Entdeckung.
PRISMA-Flussdiagramme, GRADE-Sicherheitsbewertungen und RoB-Assessments werden automatisch mit vollständigen Entscheidungsprotokollen generiert, bereit für HTA, MDR CER oder FDA-Dossier.
Sie entscheiden. KI empfiehlt.
Genehmigen, überschreiben, kommentieren oder eskalieren Sie jede KI-Aktion in jedem Stadium. Puraite ergänzt das Urteil Ihres Teams; es ersetzt es nie. Alle Überschreibungen werden protokolliert und sind exportierbar.
Ein digitaler Arbeitsbereich. Null Medienbrüche.
Vom Protokoll zum PRISMA-Bericht, jeder Schritt in einer auditierbaren Umgebung. Kein Tool-Wechsel, kein Copy-Paste. Aktivieren Sie KI bei jedem Schritt oder arbeiten Sie vollständig manuell.
Für regulierte Umgebungen gebaut
Jede KI-Entscheidung ist transparent, nachvollziehbar und auditierbar.
Zitationsbasierte Herkunft
Jede Ausgabe bis zur Quellpassage rückverfolgbar
Konfidenz-Scoring
Kalibrierte 1–100% Sicherheit bei jeder Entscheidung
Vollständige Audit-Trails
Komplette Entscheidungsprotokolle für regulatorische Prüfungen
Human Control Plane
Genehmigen, überschreiben oder eskalieren Sie jede KI-Entscheidung
Zero Data Retention
Ihre Daten werden nicht gespeichert und nicht zum Training von KI-Modellen verwendet. Alle Daten können auf Anfrage gelöscht werden.
Engineering Rigor
Wie wir KI für regulierte Evidenzsynthese entwickeln, validieren und ausliefern.
Validiert gegen Gold-Standard-Evidenz
Jedes KI-Modul wird gegen expert-kuratierte Datensätze für systematische Reviews benchmarkt. Screening-Entscheidungen werden gegen Cochrane-konforme Inklusionssets validiert. Wir messen Recall, Präzision und Kalibrierung kontinuierlich, nicht nur zum Launch. Gemeinsame Publikationen mit unabhängigen akademischen Forschern sind in Vorbereitung und für Q3/Q4 2026 geplant.
Das passende Modell für jede Aufgabe
Wir benchmarken führende Foundation-Modelle in jeder Pipeline-Stufe: Retrieval, Screening, Extraktion und Synthese. Die Modellauswahl ist aufgabenspezifisch. Ein Modell, das bei der Eignungsklassifikation überzeugt, kann bei der Datenextraktion schwächer sein. Wir feintunen und spezialisieren Modelle für domänenspezifische Aufgaben wie HEOR-Dossier-Erstellung, klinische Datenextraktion und regulatorische Evidenzbewertung. So setzen wir das jeweils leistungsfähigste Modell zu den niedrigsten Kosten und mit dem geringsten Energieverbrauch ein.
Kalibrierte Konfidenz statt Black-Box-Vorhersagen
Unsere Screening-Engine nutzt Conformal Prediction für statistisch garantierte Coverage-Raten. Jede Entscheidung enthält einen Konfidenzwert mit bekannten Fehlergrenzen. Bei Unsicherheit markiert die KI den Datensatz für menschliche Prüfung statt zu raten.
Integriert sich in Ihren Research-Stack
Verbinden Sie sich mit den wichtigsten biomedizinischen Datenbanken und exportieren Sie in die Formate, die Ihr Team bereits nutzt.
Weitere Datenbanken folgen in Kürze.
Was als Nächstes kommt
Puraite entwickelt eine vollständig autonome, kontinuierlich lernende Evidenzplattform. Das steht als Nächstes an.
Living Evidence Platform
Systematische Reviews, die sich automatisch aktualisieren, sobald neue Literatur erscheint. Keine Re-Runs, kein erneutes Screening; Ihre Evidenzbasis bleibt aktuell.
Shapley-Attribution
Wissen Sie genau, welche Studien jede Meta-Analyse-Schlussfolgerung getragen haben. Spieltheoretische Attribution macht sichtbar, welche Evidenz am stärksten zählt und warum.
Evidence Studio
Kollaborativer Workspace für verteilte Review-Teams. Echtzeit-Konfliktauflösung, Annotation und Konsens-Workflows für Multi-Site-Studien.
Evidence Orchestrator
Eine Multi-Agent-Pipeline, die autonom sucht, screent, extrahiert und synthetisiert; vollständig auditierbar mit menschlichen Checkpoints an jeder kritischen Stelle.
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