医療研究者に、研究ライフサイクル全体で臨床文脈を保持するAIを提供

ある臨床研究者は、系統的レビューに3ヶ月取り組んでいます。彼らはAIを使用して文献を統合し、ギャップを特定し、セクションをドラフトしますが、毎回のセッションはゼロから始まります。彼らは以前の要約を再アップロードし、PICOフレームワークを再確立し、新しい作業を行う前に選定基準を再説明します。研究の途中でジュニア研究者が参加し、異なるAIモデルを使用すると、共有された研究文脈はありません。AI支援の文献作業の6ヶ月が、誰も検索できない閉じたチャットセッションに存在します。

40M以上の医学論文が組み込まれており、アップロードは不要 — MemoryLakeは、PubMed、arXiv、bioRxivへのインデックスアクセスを含んでいるため、AIセッションは手動インポートなしで最新の文献を利用できます。500K以上の臨床試験と200万以上のFDAおよびDrugBankの薬剤記録を、標準の研究ワークフローの一部として検索できます。

矛盾する結果のための対立検出 — Fact Memoryは、出典の帰属と組み込みの対立検出を伴う統合された研究結果を保存します。新しい研究が以前の記録された結果と矛盾する場合、MemoryLakeはその不一致をフラグ付けし、証拠が緊張している場所の明示的な記録を提供します。

研究ライフサイクル全体での研究の継続性 — Conversation Memoryは、すべてのAI支援の研究セッションを永続的に検索可能にします。2ヶ月目の文献統合、IRB準備からのプロトコル決定の根拠、または中間分析の議論を、いつでも、今後のセッションで取得できます。

1. 接続 — AIツール（Claude、ChatGPT、Gemini、またはAPIエンドポイント経由の任意のモデル）をMCPまたはREST APIを介してリンクします。MemoryLakeの組み込み医療データセットはすぐに利用可能で、PubMed、臨床試験、FDA記録のデータインポートは不要です。
2. 構造 — 研究プロトコルの決定と設計の根拠はFact Memoryにバージョン管理と共に保存されます。文献統合セッションはConversation Memoryに保存されます。重要な発見と証拠の要約は、対立検出と出典の帰属を伴ってFact Memoryに保存されます。
3. 再利用 — あなたや同僚が研究ライフサイクルの任意の時点で新しいAIセッションを開くと、以前の研究文脈がすぐに利用可能になります — プロトコルの履歴、統合された文献、フラグ付けされた矛盾、未解決の質問。

MemoryLakeは、長期的な研究、系統的レビュー、または臨床試験を行う医療研究者、臨床研究者、医療科学者のために構築されています — そして、AI研究文脈が数ヶ月、チームメンバー、モデルの切り替えを超えて持続する必要があります。特に、文献のボリュームがどの文脈ウィンドウでも保持できる量を超える系統的レビューを行うチーム、研究文脈を調査チーム間で共有する必要がある多地点研究、規制や出版目的のために文書化された出所と監査トレイルが必要な研究者にとって有用です。