AIに系統的レビューのスクリーニングを任せられますか？
AIはレコードの優先順位付け、適格基準の一貫した適用、不確実なケースの提示を支援できます。手作業をどれだけ減らせるかはトピックとコーパスにより異なるため、最終的な採用・除外判断はレビュアーに残ります。
編集可能なワークフロー
研究質問から検査可能なレビューへ
各段階が見えるので、再生成前に範囲や証拠選択を直せます。
- 1
重複を除いた候補セットを検索・取得する。
- 2
関連度スコアとAIスクリーニング推奨を確認する。
- 3
採用を確定し、除外を記録し、不確実な論文を解決する。
- 4
採用セットだけを抽出と統合へ渡す。
向いている用途
- 明示的な適格基準に対して候補セットをスクリーニングする
- 各論文が採用または除外推奨になった理由を見る
- AI推奨を上書きし、監査証跡を残す
代わりにはならないもの
- 二名独立レビュアーによるスクリーニングを置き換える
- 全文での適格性確認を省略する
このページの製品事実
- 根拠
- タイトル/抄録
- 制御
- 人が上書き
- 証跡
- 監査可能
全文レビュー前のスクリーニング支援
AIは推奨し、レビュアーが決定します
判断と理由が各論文に残ります
このページが示す限界
- プロトコルで二名独立スクリーニングが必要な場合、AI支援はその代替になりません。
- タイトル・抄録スクリーニングは一次判定であり、全文適格性は人の判断が必要です。
- 方法を文書化せずに、AI支援スクリーニング数を完成したPRISMAフローとして示さないでください。
証拠の判断を可視化
LitSynth は AI をレビュー支援として扱います。どの論文を証拠集合に入れるか、どの主張を再確認するかはあなたが決めます。
レビュー質問に対する検索論文の関連度をスコア化する。
理由付きの採用・除外推奨を受け取る。
境界的な論文について確認、上書き、保留ができる。
後で点検できるスクリーニング記録を書き出す。
研究者がよく聞く質問
Rayyanのスクリーニングと何が違いますか？
Rayyanは現在、全文スクリーニング、データ抽出、バイアスリスクのワークフローも支援しています。LitSynthは、確認可能なスクリーニング判断を自社の根拠抽出と引用付き統合へ接続し、AI推奨をレビュー可能・監査可能に保つ点で異なります。
なぜ論文が除外されたか見られますか？
はい。各推奨には適格基準に結び付いた理由が付き、除外はセットから消えるのではなくスクリーニング記録に残ります。
AI支援スクリーニングはPRISMA要件を満たしますか？
PRISMAが求めるのは、特定ツールではなくスクリーニング方法の透明な報告です。AI支援を方法に記載し、人による確認を残す必要があります。LitSynthは判断を確認可能に保つことでそれを支援します。