이번에는 좀더 균형된 review, guideline 저작과 관련된 문헌 탐색에 더 촛점이 맞추어진 것이라 생각하는 에이전트를 살펴보고자 한다.
1. Consensusu.app
2. Covidence - 전문적인 systematic review를 작성하려고 할 때
3. Elicit.org - systematic review
4. EvidenceHunt - 빠른 문헌 탐색
5. LitSuggest - NIH에서 제공하는 웹기반 literature recommendation and curation
6. rayyan - systematic literature reviews
1. Concensus.app
이 에이전트는 우선 매우 필요한 필터 기능이 제공되고 있다. 출판연도, preprint 포함여부, 인용지수, 문헌 유형, 연구 세부사항, 저널 퀄러티 (Q1 - Q4), domain 등 균형잡힌 문헌을 탐색하는데 매우 도움이 되었다.
다음과 같이 검색 결과를 보여주었다. 단순히 문헌리스트만 제시하는 것이 아니라, 질문에 대한 정확한 답변으로 요점을 작성하는 특징을 보여주었다.
기본적으로 보여주는 결과는 10개이며 추가적으로 더 로딩이 가능하도록 버튼이 추가되어 있으며 관련된 질문을 자동 생성하여 추가 검색도 가능한 장점이 있었다.
다음 'load more results 버튼을 클릭하면 아래와 같이 10개씩 또 리스트를 해주고 있다. 게다가 좋은 점은 비록 유료이긴하지만, 추가 정보를 추출할 수 있다는 점이다.
주제 관련성, 편의성, 품질 등 다양한 측면에서 매우 우수한 에이전트이다.
무엇보다 필요한 연구 유형, 문헌의 품질등을 조절하거나 쉽게 파악 할 수 있다는 점이 유사 에이전트와 차별성을 갖는다.
2. Covidence - systematic review tool
https://www.covidence.org
Covidence - Better systematic review management
The world's leading software for managing and streamlining your systematic review. Discover how to do a systematic review in less time, while maintaining quality and accuracy.
www.covidence.org
이 에이전트는 정말 전문적인 systematic review 작성을 위한 포맷을 갖추고 있다. 특정 주제에 대해 함께 리뷰할 사람을 초대도 가능하다. systematic review를 작성하려고 한다면 이 에이전트를 이요하면 좋을 것 같다.
나의 목적에 적합하지 않아 일단 여유가 있을 때 기능을 더 알아보는 것이 좋겠다.
3. Elicit.org
Elicit.org
첫 화면은 다음과 같다.
질문에 대한 첫 작성 완료 화면은 다음과 같은데 직관적이지 않아 이해하는데 약간 어려움이 있었다.
일단 무료 버전이라 4개의 저널에 대해서 두서 없이 간단히 기술한 상태인 것 같다(관련성 높은 순으로 나열된 4개의 저널을 요약정리). 아래 검색된 페이퍼들에 대해 컬럼형식으로 정리되어 있으며 필터를 통해 추가적인 검색옵션 선택이 가능했다.
매번 4개의 저널을 요약해주는 형태라 최종적으로 보고서 형태로 글을 쓰기 위해서는 따로 정리하는 것이 필요한 것 같다.
한번에 보여주는 저널의 수는 매우 제한적이지만, (우측 옵션) 추가 컬럼을 통해 자동으로 주요 findings, 방법, 중재, outcome등을 정리할 수 있는 장점이 있었다.
하지만 outcome결과들이 제대로 불러와지지 않는등 아직 미흡한 점들이 많았다.
4. EvidenceHunt
이 에이전트는 pubmed 검색 또는 구글 검색을 하는 방식과 유사하였다. 좌측 필터 기능을 통해 검색조건을 입력하면 즉시 결과물을 그냥 보여주는 형식이다.
장점이라면 지금까지 에이전트 중에서는 가장 많은 문헌을 한번에 제시한다는 점이다.
또한 검색된 저널에 대해 조건에 대한 하이라이트를 색상으로 쉽게 확인할 수 있게 되어 있고, export를 했을 경우 이들 annotation 컬럼들도 함께 추출되어 CSV로 저장할 수 있다는 점이다.
하지만 아쉽게도 역시 outcome 정보가 중요한데 이들 정보가 정확히 추출되지 않았다.
5. LitSuggest
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/research/litsuggest/
이를 이용하려면 일단 모델 학습을 해야하는 것 같다. 원하는 문헌과 원하지 않는 문헌을 입력하여 모델 학습을 시키는 화면이 있다.
제대로 사용하려면 약간 수고가 필요할 것 같고, 내가 원하는 그런 목적에 잘 맞지 않는 것 같다.
6. rayyan - systematic literature reviews
https://www.rayyan.ai
설정 화면에서 다음과 같이 입력하면 파일을 10개까지 업로드를 해야한다.
게다가 처음부터 유료버전을 구매해야 파일을 업로드가 가능해서 더 이상 진행을 하지 않았다.