Iris.ai
AI驱动文献语义分析，数分钟内筛选数千篇论文，构建领域知识图谱。
30 秒判断
先看这四点，再决定要不要继续读完整评测。
Iris.ai在文献探索早期阶段表现出色，尤其适合快速摸清一个陌生领域或进行大规模文献预筛选。
医学研究生、临床医生、PI及生信/组学/影像/系统综述研究者，在需要快速掌握新研究领域、进行大规模文献初筛（如系统综述前期）、探索潜在研究方向或进行背景调研时。
需要对少量文献进行深度阅读、精细化数据提取和质量评估（如PRISMA流程中的完整数据提取和偏倚风险评估），或主要处理非英文文献的研究者。
访问 Iris.ai 官网 (https://iris.ai/)，点击“Sign up for free”注册账号。
医学研究生、临床医生、PI及生信/组学/影像/系统综述研究者，在需要快速掌握新研究领域、进行大规模文献初筛（如系统综述前期）、探索潜在研究方向或进行背景调研时。
需要对少量文献进行深度阅读、精细化数据提取和质量评估（如PRISMA流程中的完整数据提取和偏倚风险评估），或主要处理非英文文献的研究者。
把 Iris.ai 和同类工具各试一个低风险任务，再比较输出质量、可追溯性和上手成本。
适合谁用
需要快速掌握新领域、进行系统综述预筛选或寻找特定技术方案的医学研究生、临床医生、PI、生信/组学/影像/系统综述研究者。
用它完成一个小范围科研试跑
先用低风险任务验证工具价值，再决定是否放进课题组主流程。
输入材料
一个真实但范围较小的科研任务
应该得到
可比较的结果、耗时记录、风险点和是否继续使用的判断
- 1选一个 30 分钟内能完成的小任务作为测试。
- 2记录输入材料、工具设置、操作步骤和输出结果。
- 3把结果和人工流程对照，判断节省了哪里、增加了哪里。
- 4只把通过核验的部分纳入长期工作流。
人工核验点
- 是否真的节省时间
- 是否增加隐私或版权风险
- 是否能被团队其他成员复用
更适合
医学研究生、临床医生、PI及生信/组学/影像/系统综述研究者，在需要快速掌握新研究领域、进行大规模文献初筛（如系统综述前期）、探索潜在研究方向或进行背景调研时。
不太适合
需要对少量文献进行深度阅读、精细化数据提取和质量评估（如PRISMA流程中的完整数据提取和偏倚风险评估），或主要处理非英文文献的研究者。
数据与隐私
Iris.ai作为一款云端AI工具，在处理用户上传的文献数据时，通常会进行匿名化处理和加密传输。用户应查阅其官方隐私政策，了解数据存储、使用和共享的具体条款，特别是涉及敏感研究数据时。建议避免上传未公开发表的、高度机密的或包含患者隐私信息的文献全文。
相关科研场景
查看全部场景快速上手
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登录后，选择“Start a new project”，上传你的文献文件（支持RIS、BibTeX、PubMed ID列表等格式），或直接输入关键词进行检索。
等待系统处理（根据文献数量，可能需要几分钟到十几分钟），文献分析完成后，在“Map”视图中查看主题聚类图谱。
点击图谱中的聚类或单个文献，在右侧面板查看文献摘要、关键词和提取的关键信息。
利用左侧的筛选器（如“Keywords”、“Concepts”）进一步精炼你的文献集。
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