Meses de revisión de literatura, comprimidos en días, con cada decisión auditable.
IA explicable para las ciencias de la vida que transforma meses de revisión manual de literatura en días, con trazabilidad de grado auditoría en cada paso.
Puraite entrega un borrador de revisión sistemática en aproximadamente menos de un mes en lugar de los 16 meses estándar del sector, manteniendo una precisión de cribado superior al 90% frente a conjuntos de datos de referencia.
Del protocolo a la evidencia en seis fases
El flujo de trabajo completo de revisión sistemática, impulsado por IA explicable.
Phase 1: Planificación y Protocolo
La fase más crítica de cualquier revisión sistemática. Si el protocolo deja margen de interpretación, las decisiones posteriores de la IA y los humanos serán inconsistentes. Puraite ofrece un asistente guiado que le acompaña paso a paso en la creación del protocolo – solo tiene que rellenar los campos, sin necesidad de configurar el protocolo manualmente. Los criterios ambiguos se señalan en tiempo real para que cada regla de inclusión sea precisa antes de que comience el screening.
Para quién está hecho Puraite
Industrias reguladas donde la velocidad, trazabilidad y reproducibilidad de la síntesis de evidencia determinan directamente los resultados comerciales y regulatorios.
Gratuito para el mundo académico
Puraite está disponible sin costo para investigadores universitarios y equipos de revisión sistemática no comerciales. La síntesis rigurosa de evidencia no debería depender del presupuesto.
Las cuentas académicas tienen un uso mensual limitado. Para grupos de investigación de alto volumen, planes personalizados están disponibles bajo solicitud.
Recibimos con entusiasmo colaboraciones de investigación con equipos académicos. Si está planificando una revisión sistemática y desea validar Puraite contra conjuntos de datos de referencia como parte de una publicación revisada por pares, ofrecemos acceso ampliado, apoyo metodológico y coautoría cuando sea apropiado. Contáctenos con su pregunta de investigación y discutiremos cómo apoyar su trabajo.
¿Dónde se encuentra en la automatización de SLR?
Vea cómo la síntesis de evidencia impulsada por IA se compara con su flujo de trabajo actual.
Referencia industrial: una revisión sistemática estándar con 5 coautores durante 16 meses cuesta aproximadamente 165.000 € en tiempo de investigación. Los costos escalan proporcionalmente con el tamaño del equipo y la duración del proyecto.
Por qué Puraite
Cuatro capacidades que distinguen a Puraite de las herramientas de IA genéricas y las plataformas SLR tradicionales.
Cada decisión, rastreada hasta la fuente.
Cada decisión de screening de IA se vincula directamente a la oración que la motivó, con un puntaje de confianza calibrado. Sin caja negra. Sin resultados de confianza ciega. Auditable en cada paso.
Construido para la presentación, no solo para el descubrimiento.
Los diagramas de flujo PRISMA, las evaluaciones de certeza GRADE y las evaluaciones RoB se generan automáticamente con registros de decisión completos, listos para el dossier HTA, MDR CER o FDA.
Usted decide. La IA recomienda.
Apruebe, anule, comente o escale cualquier acción de IA en cualquier etapa. Puraite aumenta el juicio de su equipo; nunca lo reemplaza. Todas las anulaciones se registran y son exportables.
Un espacio de trabajo digital. Cero rupturas de medios.
Del protocolo al informe PRISMA, cada paso en un entorno auditable. Sin cambio de herramientas, sin copiar y pegar. Active la IA en cualquier paso o trabaje completamente de forma manual.
Diseñado para entornos regulados
Cada decisión de IA es transparente, rastreable y auditable.
Procedencia a nivel de cita
Cada salida rastreada hasta su pasaje fuente
Puntuación de confianza
Certeza calibrada del 1 al 100% en cada decisión
Pistas de auditoría completas
Registros de decisión completos para revisión regulatoria
Plano de control humano
Aprobar, anular o escalar cualquier decisión de IA
Cero retención de datos
Sus datos nunca se almacenan ni se usan para entrenar modelos de IA. Todos los datos pueden eliminarse cuando lo solicite.
Rigor de ingeniería
Cómo construimos, validamos y desplegamos IA para la síntesis de evidencia regulada.
Validado frente a evidencia de referencia
Cada módulo de IA se compara con conjuntos de datos de revisiones sistemáticas curados por expertos. Las decisiones de cribado se validan frente a conjuntos de inclusión de calidad Cochrane. Medimos recuperación, precisión y calibración de forma continua, no solo en el lanzamiento. Publicaciones conjuntas con investigadores académicos independientes están en marcha y programadas para Q3/Q4 2026.
El modelo adecuado para cada tarea
Comparamos los principales modelos fundacionales en cada etapa del pipeline: recuperación, cribado, extracción y síntesis. La selección del modelo es específica de la tarea. Un modelo excelente en clasificación de elegibilidad puede ser más débil en extracción de datos. Afinamos y especializamos modelos para tareas específicas del dominio como preparación de dossieres HEOR, extracción de datos clínicos y evaluación regulatoria de evidencia. Así desplegamos el modelo más capaz en cada paso, al menor coste y con el menor consumo de energía.
Confianza calibrada en lugar de predicciones de caja negra
Nuestro motor de cribado usa predicción conformal para ofrecer tasas de cobertura estadísticamente garantizadas. Cada decisión incluye una puntuación de confianza con límites de error conocidos. Cuando la IA no está segura, marca el registro para revisión humana en lugar de adivinar.
Se integra con su stack de investigación
Conéctese a las principales bases de datos biomédicas y exporte a los formatos que su equipo ya utiliza.
Próximamente más bases de datos.
Lo que viene a continuación
Puraite está construyendo una plataforma de evidencia totalmente autónoma y en aprendizaje continuo. Esto es lo que está en el horizonte.
Living Evidence Platform
Revisiones sistemáticas que se actualizan automáticamente a medida que se publica nueva literatura. Sin nuevas ejecuciones ni re-cribado; su base de evidencia se mantiene actualizada.
Atribución de Shapley
Sepa exactamente qué estudios impulsaron cada conclusión meta-analítica. La atribución basada en teoría de juegos revela qué evidencia pesa más, y por qué.
Evidence Studio
Espacio colaborativo para equipos de revisión distribuidos. Resolución de conflictos en tiempo real, anotación y flujos de consenso pensados para ensayos multicéntricos.
Evidence Orchestrator
Un pipeline multi-agente que busca, criba, extrae y sintetiza de forma autónoma; totalmente auditable, con puntos de control humanos en cada etapa crítica.
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