Proporcione a los Investigadores en Salud AI que Retenga el Contexto Clínico a lo Largo de Todo el Ciclo de Vida del Estudio
Los investigadores clínicos que realizan estudios de varios años pierden el contexto de investigación asistido por AI cada vez que se cierra una sesión. La síntesis de literatura, las decisiones del protocolo del ensayo, los hallazgos contradictorios de trabajos anteriores: nada de esto se conserva. MemoryLake proporciona a los investigadores de salud y clínicos una memoria AI persistente a través de cada modelo y sesión, respaldada por acceso integrado a más de 500K ensayos clínicos, más de 40M artículos médicos de PubMed, arXiv y bioRxiv, y más de 2M registros de la FDA y DrugBank. Clasificado como el #1 en el benchmark de LoCoMo con un 94.03%, MemoryLake recupera el contexto clínico con precisión, no aproximadamente.
Proporcione a los Investigadores en Salud AI que Retenga el Contexto Clínico a lo Largo de Todo el Ciclo de Vida del Estudio
Empezar gratisGratis para siempre · Sin tarjeta de crédito
El Problema de la Memoria
Un investigador clínico está a tres meses de una revisión sistemática. Utiliza AI para ayudar a sintetizar literatura, identificar lagunas y redactar secciones, pero cada sesión comienza desde cero. Vuelve a subir resúmenes anteriores, restablece el marco PICO y vuelve a explicar los criterios de inclusión antes de realizar cualquier nuevo trabajo. Cuando un investigador junior se une a mitad del estudio y utiliza un modelo de AI diferente, no hay contexto de investigación compartido del cual extraer. Seis meses de trabajo de literatura asistido por AI viven en sesiones de chat cerradas que nadie puede buscar.
Lo que MemoryLake Hace de Manera Diferente
Más de 40M de Artículos Médicos Integrados, Sin Carga Requerida
MemoryLake incluye acceso indexado a PubMed, arXiv y bioRxiv para que las sesiones de AI se basen en la literatura actual sin importación manual. Busque entre más de 500K ensayos clínicos y más de 2M de registros de medicamentos de la FDA y DrugBank como parte de su flujo de trabajo de investigación estándar.
Detección de Conflictos para Hallazgos Contradictorios
Fact Memory almacena hallazgos de investigación sintetizados con atribución de fuente y detección de conflictos integrada. Cuando un nuevo estudio contradice un hallazgo anterior que ha registrado, MemoryLake señala la discrepancia, dándole un registro explícito de dónde la evidencia está en tensión en lugar de sobrescribirla silenciosamente.
Continuidad en la Investigación a lo Largo de Todo el Ciclo de Vida del Estudio
Conversation Memory hace que cada sesión de investigación asistida por AI sea permanentemente buscable. Recupere la síntesis de literatura del mes dos, la justificación de la decisión del protocolo de la preparación del IRB, o la discusión del análisis interino, en cualquier momento, en cualquier sesión futura.
Gratis para siempre · Sin tarjeta de crédito
Cómo Funciona
- Conectar — Enlace sus herramientas de AI (Claude, ChatGPT, Gemini, o cualquier modelo a través de un endpoint API) a través de MCP o REST API. Los conjuntos de datos médicos integrados de MemoryLake están disponibles de inmediato, sin necesidad de importar datos para PubMed, ensayos clínicos o registros de la FDA.
- Estructurar — Las decisiones del protocolo del estudio y la justificación del diseño se ingresan en Fact Memory con versionado. Las sesiones de síntesis de literatura se ingresan en Conversation Memory. Los hallazgos clave y los resúmenes de evidencia se ingresan en Fact Memory con detección de conflictos y atribución de fuente.
- Reutilizar — Cuando usted o un colega abre una nueva sesión de AI en cualquier momento del ciclo de vida del estudio, el contexto completo de investigación anterior está disponible de inmediato: historial del protocolo, literatura sintetizada, contradicciones señaladas y preguntas abiertas.
Antes y Después
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Continuing a literature review | Re-establish search strategy, prior findings, and inclusion criteria every session | Full review context, synthesis history, and flagged gaps load automatically |
| Identifying contradictory evidence | Manual cross-referencing or missed conflicts in large literature sets | Fact Memory with conflict detection surfaces evidence tensions explicitly |
| Collaborating with junior researchers | No shared AI context; each researcher re-briefs separately | Shared team memory gives any researcher immediate access to full study history |
| Accessing current trial data | Manual PubMed searches outside the AI workflow | 500K+ clinical trials and 40M+ papers accessible directly in every session |
Construido Para
MemoryLake está diseñado para investigadores en salud, investigadores clínicos y científicos médicos que realizan estudios prolongados, revisiones sistemáticas o ensayos clínicos, y necesitan que el contexto de investigación AI persista a lo largo de meses, miembros del equipo y cambios de modelo. Es particularmente útil para equipos que realizan revisiones sistemáticas donde el volumen de literatura excede lo que cualquier ventana de contexto puede contener, estudios multicéntricos donde el contexto de investigación necesita ser compartido entre equipos de investigadores, y investigadores cuyo trabajo requiere un origen documentado y trazabilidad para propósitos regulatorios o de publicación.
Prueba este caso de uso en tu propia cuenta
Un centro de investigación guarda sus documentos de estudio en una memoria compartida para que el asistente responda «¿cuál es el eGFR mínimo en la selección?» mientras un coordinador preselecciona a un paciente. El promotor marca cada enmienda del protocolo a mano en Word: el texto eliminado tachado y el nuevo en negrita y subrayado, sin control de cambios. El índice lee las palabras sin su formato, así que el valor antiguo y el nuevo quedan uno junto al otro, y en dos líneas solo queda el valor tachado. MemoryRouter adjunta ese texto y el asistente responde con criterios que la enmienda eliminó. Los mismos archivos, sin el texto tachado antes de subirlos, responden bien siempre.
Lo que verás
- Dos enmiendas de protocolo en Word (11 cambios marcados a mano: fragmentos tachados seguidos de fragmentos en negrita y subrayado) y un manual de farmacia sin marcas como control, guardados dos veces: tal cual, y tras
apply_redline()(unas 20 líneas de biblioteca estándar que quitan los fragmentos tachados), un proyecto y un boundary cada uno; el asistente esrouter chat --boundary(gpt-4o-mini, temperature 0) search --types documentmuestra cada línea modificada tal como la guarda el índice: los dos valores en 9 de 11 (week 12 24,60 45) y solo el valor eliminado en 2 (within 90 days, el nuevo 30 desaparece), el mismo texto en cada ejecución;accept_changes(), la solución para el control de cambios, no encuentra ninguna revisión que aceptar- Nueve preguntas, 3 respuestas cada una, en 7 ejecuciones: en las líneas modificadas, tal cual 42 de 146 correctas (63 dieron el valor eliminado, como «Answer: 90 days» y «Answer: 12 weeks»; 41 dieron ambos, como «every 2 to 4 weeks»), sin tachado 147 de 147; las dos preguntas de control, correctas siempre en ambos
- Además, los subcomandos
docyredlinesy una interfaz web local que muestra los documentos como los ve Word
Necesitas: una clave de API de MemoryLake · la CLI memorylake · Python 3.9+
Ejecútalo
git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git cd memorylake-usecases/protocol-redline-memory export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-… python3 demo.py # or: python3 web/server.py
Míralo en marcha · grabaciones reales, sin editar
Casos de uso relacionados
Preguntas frecuentes
¿Cómo maneja MemoryLake la escala de la literatura médica? Estos conjuntos de datos son enormes.
¿Cómo maneja MemoryLake la escala de la literatura médica? Estos conjuntos de datos son enormes.
MemoryLake opera a 10,000 veces la escala de enfoques de contexto directo con latencia de recuperación en milisegundos. Los conjuntos de datos integrados — más de 40M de artículos académicos, más de 500K ensayos clínicos, más de 2M de registros de la FDA y DrugBank — están indexados para búsqueda semántica, por lo que no está recuperando documentos completos en una ventana de contexto. Está recuperando hallazgos, citas y datos de ensayos precisamente relevantes en el momento en que su sesión de investigación los necesita.
¿Qué sucede cuando un nuevo estudio contradice hallazgos que ya he sintetizado y almacenado?
¿Qué sucede cuando un nuevo estudio contradice hallazgos que ya he sintetizado y almacenado?
Fact Memory incluye detección de conflictos integrada. Cuando nueva evidencia contradice un hallazgo registrado, MemoryLake señala el conflicto explícitamente con atribución de fuente en ambos lados. No sobrescribe silenciosamente el registro anterior. Esto le proporciona un rastro de evidencia documentado que muestra dónde la ciencia cambió, lo cual es particularmente importante para revisiones sistemáticas y presentaciones regulatorias.
¿Cumple MemoryLake con los estándares de seguridad y cumplimiento requeridos en contextos de investigación en salud?
¿Cumple MemoryLake con los estándares de seguridad y cumplimiento requeridos en contextos de investigación en salud?
Sí. MemoryLake está certificado por ISO 27001, SOC 2 Tipo II, GDPR y CCPA, con cifrado AES-256 y protección de datos de extremo a extremo. La procedencia completa de la memoria y las trazas de auditoría están integradas: cada hallazgo almacenado tiene atribución de fuente rastreable y un historial versionado de actualizaciones, lo que apoya tanto la documentación del IRB como los requisitos de transparencia en la publicación.