KI-gestützte Plattform für systematische Literaturreviews im regulierten HEOR- und HTA-Umfeld. Wird laut Anbieter von über 70 % der 20 größten Pharma- und Medizinproduktehersteller weltweit genutzt. AI Rerank lernt in Echtzeit aus Reviewer-Entscheidungen und priorisiert ungesichtete Studien dynamisch; AI Classifiers kategorisieren nach Studiendesign, Intervention oder PICO-Elementen.
Kosten: Preise auf Anfrage; Enterprise-Preismodell nach Anzahl aktiver Reviews und Nutzerlizenzen. Marktführer im regulierten HEOR/HTA-Segment, typischerweise deutlich teurer als Rayyan oder Covidence.
Stärken
- Dedizierte HEOR/HTA-Workflows mit konfigurierbaren Extraktionsformularen für Nutzenbewertungen
- AI Rerank reduziert Screening-Aufwand im Median um 47 % bei 95 % Recall (validiert in 10 Reviews)
- Jedes KI-extrahierte Datenelement erfordert menschliche Validierung — regulatorisch akzeptabler Workflow
- Starkes Audit-Trail: alle Reviewer-Entscheidungen und KI-Vorschläge protokolliert und nachvollziehbar
- EU-MDR-Workflow-Templates verfügbar; HEOR- und HTA-Templates in Entwicklung (Stand 2025)
- Kollaboratives Screening mit Blind-Review, Konfliktlösung und PRISMA-konforme Dokumentation
Einschränkungen
- Preise nur auf Anfrage — typischerweise das teuerste Tool in diesem Segment
- Datenhaltung in den USA — kein EU-Hosting verfügbar
- Interface ausschließlich auf Englisch
- Für kleinere Unternehmen oder Einzelprojekte wirtschaftlich kaum tragbar
- Kein dauerhaft kostenloser Plan, kein öffentlicher Trial
Passt gut zu
So steigst du ein
Schritt 1: Demo über die DistillerSR-Website anfragen — ein Preisgespräch und Proof-of-Concept-Review ist der Standard-Einstieg für kommerzielle Kunden. Ohne Verkaufsgespräch gibt es keinen öffentlichen Plan-Einstieg.
Schritt 2: Erste Review-Konfiguration mit Evidence Partners durchführen: Extraktionsformulare für die spezifische PICO-Fragestellung aufbauen, AI Rerank aktivieren und Screening-Team einweisen. Für AMNOG-Reviews empfiehlt sich eine eigene Formularkonfiguration pro Dossierteil (Modul 4 vs. Modul 5).
Schritt 3: Pilotreview mit einer laufenden Fragestellung durchführen, Audit-Trail prüfen und bewerten, ob der KI-Assistenz-Workflow den Validierungsanforderungen der eigenen Regulatory-Affairs-Abteilung entspricht.
Ein konkretes Beispiel
Ein globales Pharma-Unternehmen bereitet drei parallele systematische Reviews für ein Onkologie-Dossier vor. DistillerSR bündelt alle drei in einer Plattform: AI Rerank priorisiert insgesamt 8.000 Treffer und reduziert das manuelle Screening auf ca. 4.200 Records — 47 % Aufwandsreduktion. Alle Extraktionsentscheidungen sind mit Zeitstempel und Reviewer-ID protokolliert. Das Audit-Trail wird dem G-BA als Methodenanlage zum Dossier beigelegt. Geschätzte Zeitersparnis gegenüber Excel-basiertem Workflow: sechs Wochen bei einem dreiköpfigen HEOR-Team.
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Empfohlen in 1 Use Cases
Pharmaindustrie
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Weitere Tools
ASReview LAB
Utrecht University (Open Source)
Kostenlose, lokal installierbare KI-Software für systematisches Literaturscreening, entwickelt von der Universität Utrecht. Das Active-Learning-Modell lernt aus jeder Reviewer-Entscheidung und priorisiert die verbleibenden Treffer dynamisch — laut Publikationen in Nature Machine Intelligence und Patterns kann es den Screening-Aufwand um bis zu 95 % reduzieren. Da alle Daten lokal verbleiben, ist ASReview die datenschutzfreundlichste Option für sensible Dossier-Kontexte.
Mehr erfahrenConnected Papers
Connected Papers Ltd.
Visualisiert Zitationsnetzwerke wissenschaftlicher Paper als interaktive Graphen. Ausgehend von einem bekannten Paper werden ähnliche und verwandte Arbeiten sichtbar gemacht — ideal zum Aufspüren von wichtigen Vorläuferarbeiten und aktuellen Ableitungen, die eine klassische Stichwortsuche übersieht.
Mehr erfahrenCovidence
Covidence Pty Ltd
Das von Cochrane empfohlene Standard-Tool für systematische Literaturreviews. Covidence bildet den gesamten PRISMA-Prozess ab — von Titelscreening über Volltextreview bis Datenextraktion und Risk-of-Bias — mit kollaborativem Dual-Reviewer-Workflow, automatischer Konflikterkennung und seit 2024 schrittweise eingeführten KI-Funktionen für Relevanz-Sortierung und Datenextraktion.
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