Connected Evidence | チーム陸離

Features

約4000万本の医学論文のデータから
論文の意味と引用に基づくナレッジグラフデータベースを作成

一本一本の論文としての評価だけではなく、

文脈も考慮した時空間的なつながりを評価

生成されたサブグラフ内から

その領域において影響力を持ち、

議論の結節点となっている中核論文を特定する

ユーザーの質問に関連する論文サブグラフを
動的に生成する
既存のシステムでは不可能な質問領域における、

『知識の島』を俯瞰可能とする

中核論文をユーザーの質問に関連する

重要な論文としてAIに提供

確度の高い資料から回答を生成させ、

ハルシネーションのリスクを低減する

独自の論文選択アルゴリズム

当サービスにおいては引用関係に基づく独自のデータベースと論文選択アルゴリズムにより質問に正確に回答できる論文の抽出を可能にしている

Model-Agnosticな設計

我々はLLMと知識源を分離し、中心的な知識を抽出する検索アルゴリズムの開発により、特定のAIに依拠しない精度を確立。

俯瞰視点からの論文情報

関連する論文を一覧として提示するのではなく、その質問の専門領域における研究の時系列的な繋がりとその中で核心となっている論文を示すことが可能

日々更新される膨大な医学論文。最新の知見をキャッチアップしたくとも、その全てに目を通し、真偽を検証する時間を確保することはもはや物理的に不可能です。

汎用AIはハルシネーションやソースとなる情報源の不足により、信頼性に欠けています。多くのキーワード検索は語の一致や意味的な類似性のみの検索であり、ノイズとなるような情報が含まれます。

私たちは、キーワード検索では到達できない
『信頼できる情報』へ、最短時間でアクセスする
ソリューションを提供します。

私たちが提供するのは、単なる効率化ツールではありません

医学論文データベースから論文間のConnectivity（つながり）を解析することで、

人の主観に依存しない独自のKnowledge Graph Databaseを構築しています

システムはユーザーからの質問を元に、

この巨大なネットワークから必要な部分のみを有機的に再構成

ノイズを削ぎ落として、真に読むべき中核的な論文を抽出します

信頼できるエビデンスに基づいた回答を即座に生成します

「探す時間」を終わらせ、「知見を深める時間」を創出する

これが、私たちのテクノロジーによる解答です