Rayyanai

O que é Rayyanai?

Rayyanai é uma plataforma inovadora impulsionada por IA, projetada para transformar a pesquisa baseada em evidências e a tomada de decisões. Ela se especializa na gestão de revisões sistemáticas da literatura, aprimorando a colaboração entre equipes de pesquisa com automação avançada de revisões e gerenciamento de dados simplificado. Ao simplificar o processo de revisão sistemática, Rayyanai permite que os pesquisadores gerem revisões abrangentes e de alta qualidade de forma eficiente.

Como usar o Rayyanai?

1. Inscreva-se para uma conta gratuita no site do Rayyanai.
2. Crie um novo projeto de revisão sistemática inserindo seu tópico de pesquisa e objetivos.
3. Importe seus dados de pesquisa de várias ferramentas como Mendeley ou PubMed.
4. Utilize a triagem impulsionada por IA do Rayyanai para identificar rapidamente estudos relevantes.
5. Colabore com sua equipe compartilhando o acesso à revisão e usando as ferramentas de comunicação integradas.

Quais são os principais recursos do Rayyanai?

• Triagem impulsionada por IA que reduz o tempo de revisão em até 90%.
• Recurso avançado de deduplicação para remover automaticamente referências duplicadas.
• Filtros personalizáveis para acesso rápido a estudos relevantes.
• Ações em massa para gerenciamento eficiente de múltiplos itens.
• Integração do framework PICO para perguntas de pesquisa estruturadas.
• Ferramentas de colaboração para membros da equipe trabalharem juntos de forma integrada.

Para quem é o Rayyanai?

Rayyanai é direcionado principalmente a pesquisadores, acadêmicos e profissionais envolvidos em revisões sistemáticas da literatura. É ideal para aqueles que precisam gerenciar grandes conjuntos de dados, colaborar com equipes e simplificar o processo de revisão. A plataforma é adequada para indivíduos de diversas áreas, incluindo saúde, ciências sociais e educação, que necessitam de ferramentas eficientes para a tomada de decisões baseadas em evidências.

Quais são os casos de uso do Rayyanai?

1. Realização de revisões sistemáticas para publicações acadêmicas nas áreas de saúde e ciências sociais.
2. Colaboração em revisões da literatura entre equipes de pesquisa para aumentar a produtividade.
3. Utilização de recursos impulsionados por IA para acelerar a triagem e seleção de estudos relevantes.