AI 贯穿全链
从去重、初筛到要素提取与评价辅助,AI 在每一环压缩重复阅读量,人工只处理真正需要判断的部分。
语义去重 · AI 初筛eLiterSeek 不是又一个检索工具,而是企业级文献监测的标准作业体系。
中文数据库与国际数据库统一到一个检索入口,检索策略配置、数据库组合调用与结果集中管理一次完成;语义去重与 AI 初筛在结果进入人工视野之前,就把重复与噪音挡在外面。
全文多语种翻译、个例与信号要素提取、证据定位与质控流转的评价工作台一并内置,让文献监测从「每个周期重做一遍」变成标准化、可复制、可持续优化的体系。
一个平台接住文献监测的全链条:检索、去重、初筛、翻译、提取、评价、归档——不再靠人工在多个数据库之间来回操作、各自导出再手工合并。
平台把国内外主流数据源统一到一个检索入口:检索策略、数据库组合与结果集中管理一次配置即可长期复用;语义去重与 AI 初筛在结果进入人工视野之前,就已经把重复与低价值噪音挡在外面。
在此之上,全文多语种翻译、个例与信号要素提取、以及集证据定位与质控流转于一体的评价工作台一并内置,帮助企业建立标准化、可复制、可持续优化的全球文献监测体系。
四根能力立柱立在同一个统一入口上:上层解决「读得快、判得准」,底层解决「找得全、追得回」。
从去重、初筛到要素提取与评价辅助,AI 在每一环压缩重复阅读量,人工只处理真正需要判断的部分。
语义去重 · AI 初筛显性重复与跨库、跨周期重复在进入人工视野前就被归并,数据质量不靠后端返工来补。
自动归并 · 噪音过滤判定理由、证据段落、操作人与时间全程留痕,检查或复核时可以逐条回到原文。
证据高亮 · 全程留痕提取出的个例要素与信号线索直接进入个例处理与信号评价流程,不必再人工转录一遍。
个例推送 · 信号台账中文数据库与国际数据库统一到同一检索入口,检索策略配置、数据库组合调用、历史策略复用与结果集中管理都在一个平台内完成,不再逐库重复操作、各自导出。
左右切换,逐项查看能力在真实作业中的落地形态:上一步的产出直接是下一步的输入。
打破中文库与国际库分散检索、重复操作、结果割裂的传统模式,覆盖国内外主流数据源,检索策略配置、组合调用与结果管理在同一平台内完成。
业务规则与语义识别结合:不只识别标题、DOI 等显性重复,也能判别历史周期重复、跨库重复与同成分文献重复,重复项自动归并。
基于标题、摘要及上下文语义的综合理解,识别高相关文献、过滤低价值噪音,并按纳入、排除、待确认、需全文四条业务路径分流。
翻译覆盖标题、摘要、段落及全文,在同一工作界面内快速阅读与对照理解;翻译能力与审核流程深度融合,直接用于评价、比对与证据定位。
从非结构化全文自动提取患者信息、不良反应表现、怀疑药品与报告者,以及潜在安全性信号与核心结论,打通「文献内容」到「业务对象」的链路。
集证据定位、智能辅助、评价填报与质控流转于一体:问题命中提示、证据高亮与置信度参考并行,以「AI 辅助 + 专业把关」提升可追溯性。
全文只读一次,要素由平台自动抽取并落到对应的业务环节,不必再人工转录一遍。
以文献全文作为唯一输入,标题、摘要、正文与表格中的安全性信息集中抽取一次,判定理由与出处同步留痕。
同一套平台,覆盖从日常周期监测、到重点品种追踪、再到监管问询专项排查的三类真实处境。
周期监测要求可复现、不遗漏。策略一次配置后按周 / 月自动执行,只把增量文献推到人工面前,形成连续可查的监测记录。
核心品种与同成分品种同步追踪,文献线索与安全性信息并轨进入信号管理,不必为每个品种各建一套流程。
监管问询或突发风险时,在既有策略上叠加专项条件即可快速成形,并在短周期内交付可追溯的证据包。