1
연구 주제 입력
주제, 질문 또는 탐구 영역으로 시작하세요. 표준 체계적 문헌고찰 또는 메타분석을 선택할 수 있으며, 필요하면 연도 필터로 검색 범위를 좁힐 수 있습니다.
더 빠르고 더 엄밀한 근거 종합을 위한 AI 체계적 문헌고찰 및 메타분석 자동화
Gatsbi Reviewer로 체계적 문헌고찰(SLR)과 메타분석 워크플로를 자동화하세요. 지능형 연구 선별, 데이터 추출, 편향 평가, 통계적 종합, 구조화된 원고 생성까지 한 흐름으로 지원합니다. 수작업 부담 없이 엄밀한 결과가 필요한 연구자, 학생, 임상의, 학술 전문가를 위해 설계되었습니다.
작동 방식
2
Gatsbi가 검색과 선별 수행
Gatsbi Reviewer가 주요 학술 데이터베이스를 검색하고 관련 연구를 선별하여 검토할 후보 목록을 준비합니다.
3
포함 연구 검토 및 정제
연구를 선택하거나 제외할 수 있고, 자동으로 검색되지 않은 논문을 포함하려면 PDF를 직접 업로드할 수 있습니다.
4
종합 실행 또는 원고 생성
리뷰 목적에 따라 워크플로 경로를 선택하세요.
- SLR의 경우 Gatsbi는 바로 종합 및 초안 생성으로 진행할 수 있습니다.
- 메타분석의 경우 데이터 추출 단계를 거친 뒤, 원고 작성 전에 핵심 통계 결과와 시각화 출력을 생성합니다.
5
내보내기 및 마무리
추출된 원시 데이터와 핵심 결과를 내보낸 후, 제출·보고·내부 활용을 위해 원고를 계속 다듬을 수 있습니다.
몇 주의 리뷰 작업을 구조화된 첫 초안으로
체계적 문헌고찰과 메타분석은 검색, 선별, 효과크기 추출, 편향 점검, 도표 생성, 결과 작성 같은 반복 수작업 때문에 자주 지연됩니다. Gatsbi Reviewer는 이 단계를 하나의 워크플로로 통합해 주제 설정부터 근거 종합까지 훨씬 효율적으로 진행할 수 있게 합니다.
Gatsbi Reviewer로 할 수 있는 일:
- 관련 연구 자동 검색 및 선별
- 효과크기, 신뢰구간, 표본 수 등 정량 데이터 추출
- 고정효과 또는 랜덤효과 메타분석 실행
- 포리스트 플롯, 퍼널 플롯, I²·Q 같은 이질성 지표 생성
- RoB(편향 위험) 또는 GRADE 유사 품질 평가 수행
- 인용·방법·결과·도표가 포함된 구조화 초안 생성
Gatsbi Reviewer가 생성한 SLR 초안 예시를 살펴보세요.
핵심 기능
스마트 연구 선별
연구 주제를 입력하면 Gatsbi Reviewer가 주요 학술 데이터베이스를 자동 검색하고 관련 논문을 식별해 포함 후보 연구를 선별합니다. 빈 스프레드시트에서 시작하는 대신 AI가 보조한 후보 목록으로 시작할 수 있습니다.
이럴 때 특히 유용:
- 체계적 문헌고찰
- 구조화된 근거 수집이 필요한 스코핑 리뷰
- 논문, 연구비 제안서, 정책 브리프용 신속 근거 종합
자동 데이터 추출
적격 연구에 대해 Gatsbi Reviewer는 효과크기, 신뢰구간, 표본 수 등 핵심 정량 항목과 후속 종합에 필요한 구조화 데이터를 추출할 수 있습니다. 메타분석 준비 과정에서 가장 시간이 많이 드는 작업을 크게 줄여줍니다.
도움이 되는 점:
- 여러 논문에서 추출 기준 표준화
- 반복적인 수동 복사·붙여넣기 감소
- 논문 선택에서 종합까지 속도 향상
내장 메타분석 엔진
Gatsbi Reviewer는 고정효과 모델, 랜덤효과 모델, 포리스트 플롯, 퍼널 플롯, 이질성 지표(I², Q), 출판 편향 평가를 지원하는 통합 메타분석 워크플로를 제공합니다. 여러 외부 도구를 이어 붙이지 않아도 해석 가능한 정량 결과를 만들 수 있습니다.
편향 및 품질 평가
RoB(편향 위험)와 GRADE 유사 품질 점수로 포함 연구를 평가하고, AI 제안을 통해 평가 워크플로를 체계화할 수 있습니다.
중요한 이유:
- 더 투명한 리뷰 방법론 지원
- 종합 결과의 신뢰성 강화
- 리뷰 의사결정 문서화를 일관되게 유지
구조화 원고 생성
근거 기반이 준비되면 Gatsbi Reviewer가 몇 분 안에 구조화된 리뷰 원고를 생성합니다.
워크플로에 따라 다음을 포함할 수 있습니다:
- 초록
- 서론
- 방법
- 결과
- 논의
- 표와 그림
- 인용 및 참고문헌
인용 인지형 작성
Gatsbi Reviewer는 작성 중 인용을 보존하고 형식을 맞춰, 근거 자료와 초안 원고 사이의 추적 가능성을 유지하도록 돕습니다. 제품 페이지에서는 Google Scholar 데이터 직접 접근도 강조해 인용 중심 워크플로를 지원합니다.
연구자들이 Gatsbi Reviewer를 선택하는 이유
엔드투엔드 리뷰 워크플로
연구 식별부터 원고 생성까지, 하나의 플랫폼에서 전체 근거 종합 파이프라인을 다룰 수 있습니다.
AI 기반 연구 선별
연구 주제에 따라 관련 연구를 자동 수집·순위화·선별해 수동 분류 시간을 줄입니다.
내장 메타분석 엔진
외부 코딩 워크플로 없이 정량 종합을 수행하고, 통합 결과·포리스트 플롯·퍼널 플롯·이질성 통계를 플랫폼 내에서 바로 생성합니다.
구조화 원고 생성
서론·방법·결과·논의를 포함한 명확한 출판 지향 초안을 만들고, 필요 시 표·그래프·참고문헌도 함께 생성합니다.
방법론적 엄밀성
Gatsbi Reviewer는 PRISMA 지향 구조, 표준화 지표, 재현 가능한 출력을 강조해 투명한 학술 보고를 지원합니다.
코딩 불필요
통계 소프트웨어나 프로그래밍 경험 없이도 고급 근거 종합 워크플로를 활용하고 싶은 사용자를 위해 설계되었습니다.
Gatsbi Reviewer의 차별점
대부분의 도구는 검색, 선별, 분석, 작성 중 한 부분만 지원합니다. Gatsbi Reviewer는 다음을 연결하는 통합 워크플로를 제공합니다:
주제 입력 -> 연구 선별 -> 데이터 추출 -> 메타분석 -> 원고 생성
도구 전환은 줄이고 수동 조율은 최소화하며, 활용 가능한 초안까지 도달하는 시간을 단축합니다.
Gatsbi Reviewer가 적합한 사용자
연구자 방법론 구조와 추적 가능한 산출물을 유지하면서 근거 종합 속도를 높일 수 있습니다.
대학원생 및 박사과정생 전체 워크플로를 직접 구축하지 않아도 문헌고찰과 정량 종합의 더 탄탄한 첫 초안을 만들 수 있습니다.
임상의 및 보건 연구자 구조화된 선별·추출·종합 워크플로로 리뷰 기반 연구 프로젝트를 가속화할 수 있습니다.
정책 및 연구비 제안서 작성자 정책 브리프, 연구 제안서, 펀딩 신청을 위한 근거 기반 리뷰 산출물을 만들 수 있습니다.
활용 사례
AI 체계적 문헌고찰
연구 주제에서 출발해 자동 연구 선별과 주제 종합으로 구조화된 SLR 초안을 생성합니다.
AI 메타분석
정량 데이터를 추출하고 통합 분석을 수행하며, 플롯과 이질성 통계를 포함한 결과 섹션을 생성합니다.
학술 작성용 근거 종합
리뷰 결과를 저널 원고, 학위논문, 학회 논문의 기반으로 활용할 수 있습니다.
신속 리뷰 지원
일정이 촉박할 때 근거 수집·종합의 초기 단계를 가속합니다.
자주 묻는 질문
- 네. 표준 체계적 문헌고찰과 메타분석을 모두 지원하며, 설정 단계에서 전용 메타분석 옵션을 선택할 수 있습니다.
- 네. 내장 메타분석 엔진에는 포리스트 플롯, 퍼널 플롯, I²·Q 같은 이질성 지표가 포함됩니다.
- 아니요. Gatsbi Reviewer는 접근성 높은 리뷰·종합 도구를 원하는 연구자를 위한 노코드 워크플로입니다.
- 네. 자동으로 검색되지 않은 연구를 포함하려면 PDF를 직접 업로드할 수 있습니다.
- 네. 메타분석용 추출 원시 데이터와 핵심 결과를 내보낼 수 있습니다.