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探す時間より、読む・考える時間に集中を！
生成AIが支える、医学文献探索の新しいかたち
製薬企業・研究者のためのエビデンスナビゲーションプラットフォーム
AIが、あなたの医学文献リサーチを支援します。
”SmartAI”・”SmartLibrary”の二つの機能であなたをサポートします。
ーPubMed検索を、AIとの会話に変えるー
SmartAI
PubMedの検索を、会話のように自然な質問で行うことができ、さらにAIが結果を整理してくれる知識アシスタント
直感的な検索体験
複雑な検索演算子やMeSH用語を知らなくても、自然な言葉で欲しい情報を得られる。
効率的なリサーチ
数百件の論文を一つ一つ読む必要がなく、要約や重要ポイントをAIが先に整理して提示する。
検索精度の向上
AIが質問の意図を解釈し、関連度の高い文献を抽出・要約して提示するため、無駄なノイズを減らせる。
学際的な探索
質問が曖昧でも、関連する研究領域を横断的に拾える。
PubMedに登録されている約3,700万件の膨大な医学文献を、AIを活用して自然言語で検索できるサービスです。
従来のキーワード検索とは異なり、「糖尿病に関する最新の治療法について知りたい」「認知症予防に運動が与える効果は？」など、人間同士の会話のような質問で文献を探すことが可能になります。
ー疾患領域ごとに整理された、AIエビデンスデータベースー
SmartLibrary
特定疾患領域のPubMed文献をAIで自動 収集・ラベル付けし、検索・要約まで出来る“疾患特化型エビデンスナビゲーションサービス”
体系的な情報整理
収集した文献があらかじめラベル付けされているため、研究テーマや疾患領域ごとに体系的に情報を管理できる。
AIによる要約・統合
複数の文献からエビデンスを抽出し、AIがまとめて提示するためレビュー作業が大幅に効率化。
高速な情報探索
「糖尿病 × 新規治療薬 × 副作用」など、複数ラベルを組み合わせて直感的に検索できる。
研究の見逃し防止
AIが定義済みラベルに基づいて包括的に分類することで、重要文献を見落としにくい。
PubMedから特定の疾患領域（例：がん、糖尿病、認知症など）に関連する文献を自動で収集し、AIを活用して 事前に定義したラベル（例：治療法・予後・副作用・診断・予防）で分類することで、効率的に検索・整理・要約ができる文献探索支援システムです。
ー疾患領域ごとに整理された、AIエビデンスデータベースー
導入効果
文献検索の効率化
タグ付け・分類の自動化
要約・比較の効率化
1. 文献検索の効率化
従来はPubMedでの手作業検索に1件あたり数分〜十数分を要していたが、MedAtlasを用いれば自然言語クエリで的確な文献を瞬時に抽出。
→削減効果：検索にかかる時間が 50〜70％削減 と報告されるケースが多い。
2. タグ付け・分類の自動化
従来は疾患領域やエビデンスレベルなどを人手で付与していたが、MedAtlasを用いれば事前のタグ体系に基づいて自動的に文献を分類。
→削減効果：分類・整理の工数が 80％近く削減 可能。タグの正確性は領域によるが、F1スコアで 0.8〜0.9程度。
3. 要約・比較の効率化
従来は複数文献を読み込みエビデンス を比較して要約やスライドを作成していたが、MedAtlasを用いれば文献を一括要約。
→削減効果：レビュー作成時間を40〜60％短縮。特にシステマティックレビュー準備などで顕著。
総合的な効果（業務時間への換算）
例えば、MA/MSLが月 40〜70時間 を文献調査・資料作成に充てている場合、
MedAtlas導入で20〜30時間程度の削減、または 同じ時間で約1.5〜2倍の文献処理量 が可能
定性的にも「探す時間より読む・考える時間に集中できる」ため、
付加価値業務（KOL対応や戦略企画）にシフトできるのが最大のメリット。
ーさまざまな立場の“知の探求者”を支援しますー
利用シーン
医療従事者
・臨床現場で最新のエビデンスを迅速に検索し、診断・治療の参考にする。
・副作用や予防策など、患者ケアに関する文献を短時間で確認する。
研究者・アカデミア
・文献レビューを効率化し、体系的に最新研究を把握する。
・疾患領域ごとにラベリングされた文献を利用し、網羅的かつ抜け漏れのない調査を行う。
・複数論文の知見を比較し、研究のギャップや新たな仮説を発見する。
製薬企業・医療機器メーカー
・R&Dや新薬開発に関連するエビデンス収集を効率化。
・特定疾患領域における臨床試験、治療法、副作用などを体系的に整理して探索。
・新着文献のアラートや動向分析を活用し、競合や市場のトレンドを把握する。
学生・研修医
・学習や研究テーマに関連する論文を 自然言語で簡単に検索。
・AI要約により短時間で論文の要点を掴み、学習効率を向上。
・研究テーマに沿った文献レビューを効率的に準備。
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