Elicit 대 SciSpace: 논문에서 데이터를 더 정확하게 추출하는 것은 무엇일까요?

동일한 저녁 시간에 몇 분 간격으로 두 도구에 동일한 실험 문장이 입력되었습니다. Elicit는 2021년 NEJM 보고서가 첫 번째로 있는 3행 테이블을 반환했으며, 추출 열에는 논문과 일치하게 0.1 mg/kg에 52%, 0.3 mg/kg에 87%로 표시되었습니다.

상위 5개 논문(그중 해당 보고서는 없음)을 바탕으로 답변한 SciSpace의 요약본은 87%를 0.7 mg/kg으로 기재했습니다. 기본 임상 시험을 인용해야 하는 문헌 검토의 경우, Elicit에서 시작하고 범위 설정을 위해 더 넓은 SciSpace 테이블을 유지하는 것이 좋습니다.

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Elicit 대 SciSpace: 사전 의사결정

• Elicit 선택하기 - 초안이 특정 주장을 하고 그 이면의 1차 논문을 찾아 인용해야 할 때 적합합니다. 임상 시험을 첫 번째에 배치하고 두 용량 수치 모두 올바르게 추출해 냈습니다.

• SciSpace 선택하기 - 어떤 주제에 대해 폭넓은 1차 조사를 수행할 때 적합합니다. 100개 논문 중 10개를 보여주고 요약을 작성했으며, 결론(Conclusions), 사용된 방법(Methods Used), 한계점(Limitations)과 같이 미리 작성된 열을 제공합니다.

• 어떤 쪽이든 - 장(chapter)에 들어가기 전에 추출된 모든 수치를 논문과 대조하여 확인하십시오. SciSpace의 한 셀에는 해당 논문에 없는 수치가 포함되어 있었습니다.

단계별 실행 과정

입력값은 이러한 도구 리뷰 전반에 사용된 CRISPR 문단에서 가져온 한 문장이었습니다. "LNP로 전달된 CRISPR 요법의 최초 인간 대상 전신 임상 시험에 따르면, 단일 주입 후 더 높은 용량에서 혈청 트랜스티레틴의 평균 감소율이 87%로 보고되었습니다."

PubMed 기록에 따르면, 이면의 논문은 New England Journal of Medicine에 실린 Gillmore et al. (2021)로, 28일째에 킬로그램당 0.1mg에서 평균 52% 감소, 킬로그램당 0.3mg에서 평균 87% 감소했다고 보고했습니다.

둘 다에서 동일한 문장 사용

Elicit - Find papers 칩을 선택한 다음 문장을 입력했습니다. 첫 번째 상태 줄에는 "보고된 TTR 감소 뒤에 있는 임상 시험 논문을 검색했습니다"라고 표시되었습니다.

30.5초 시점의 확인 단계에서는 여전히 데이터를 가져오는 중이었고, 66.9초 시점의 확인 단계에서 테이블이 완성되었습니다.

요약(Summary) 및 관련성(Relevance) 열이 있는 3개의 행으로 구성되어 있었습니다.

• 행 1 - 2021 NEJM 임상 보고서, 피인용 수 1,204회, Full text available(전체 텍스트 이용 가능) 표시. 관련성: "보고된 87% 결과에 직접 일치함."

• 행 2 - Fontana et al. (2024), 심근병증 환자 대상의 동일한 치료법에 대한 최신 NEJM 연구, 후속 임상 추적 관찰로 라벨이 지정됨.

• 행 3 - Molecular Therapy에 게재된 임상 시험에 대한 2021년 논평, Abstract only(초록만 가능) 표시. 관련성: "기존 임상 시험에 대한 2차적 관점; 결과는 primary NEJM 논문을 사용할 것."

SciSpace - 3가지 모드 중 하나인 Standard 모드에서 Literature Search라는 제목의 Literature Review 페이지입니다. High Quality 및 Deep Review는 실행하지 않았습니다. 클릭 후 약 16초가 지난 첫 번째 확인 시점에 답변과 테이블이 화면에 표시되었습니다.

테이블은 100개 논문 중 10개를 보여주었습니다. 2021 NEJM 보고서는 상위 10개에 포함되지 않았으며, 기업 보도자료인 'Intellia and Regeneron Announce Updated Phase 1 Data'가 첫 번째로 배치되었습니다. 두 번째 보도자료는 5위에 위치했습니다.

나머지에는 2023년 Kotit 논문, 2024년 Fontana 연구, 2025년 다발신경병증에 대한 NEJM 후속 연구, 도서 챕터, 다른 2개의 논문 및 다른 유전자 표적에 대한 학회 초록이 포함되었습니다.

각 행에는 해당 논문이 검색어와 어떻게 관련되는지 알려주는 Insights 셀이 있습니다. 프리클리닉 지질 연구인 행 2에는 다음과 같이 표시되었습니다. "논문 제목은 검색어와 일치하지만 특정 질문을 다루지 않습니다."

테이블 위의 도구 모음은 Open Access, Top papers, Filters 및 관련성 정렬을 제공하며, Load more papers를 통해 나머지 90개 논문을 페이지별로 확인할 수 있습니다.

<ProTip title="🏛️ Ask for the journal article:" description="If the top result is a press release, search again with the trial name and the journal. The 2021 NEJM report is the citation a supervisor expects for this figure" />

각 도구가 작성한 답변

Elicit의 채팅 답변은 논문과 용량을 다음과 같이 정확하게 지칭했습니다. "해당 진술은 Gillmore et al.의 2021년 1차 보고서와 일치함" 및 "단일 용량 후 0.3 mg/kg 코호트에서 28일째에 평균 혈청 TTR이 87% 감소했다고 보고함."

그런 다음 2021년 논문의 전체 텍스트 및 DOI를 찾기 위한 후속 질문과 첫 번째 임상 시험을 이후의 NTLA-2001 결과와 비교하기 위한 후속 질문 등 두 가지 후속 조치를 제안했습니다.

상위 5개 논문을 바탕으로 작성된 SciSpace의 답변에 따르면, 해당 임상 시험에서 "최고 용량인 1.0 mg/kg에서 혈청 TTR의 평균 감소율이 93%로 보고되었습니다". 그런 다음 용량 반응 글머리 기호에는 업데이트된 데이터 자료를 인용하여 "더 낮은 용량에서도 유의미한 감소를 보였으며, 0.7 mg/kg에서 87%였습니다"라고 기재되어 있었습니다.

87%를 0.7 mg/kg에 매칭한 문장이 포함된 SciSpace 답변

2022년 2월 28일 자 해당 보도자료 자체에서는 0.1, 0.3, 0.7 mg/kg 그룹에 대해 각각 52%, 87%, 86%를 제공하고 1.0 mg/kg에 대해 93%를 제공합니다. 따라서 87%는 0.3 mg/kg에 해당하며 0.7 mg/kg은 86%였습니다.

Insights 열은 행 1에서 한 걸음 더 나아가, 작성자에게 해당 임상 시험이 1.0 mg/kg에서 "87%가 아닌" 93%를 보고했다고 안내했습니다. 87%는 NEJM 논문의 더 높은 용량에 대한 수치이며, 1.0 mg/kg에서의 93%는 추가 용량 그룹에 대한 이후의 업데이트에서 가져온 것입니다.

<ProTip title="📏 Check the dose, not just the percent:" description="A figure can be right and still sit against the wrong dose group. Match each percentage to its dose in the paper before it goes into a sentence" />

추출 열

Elicit의 New column 패널은 자리 표시자 텍스트에서 추출 예시를 요청하므로 가이드라인에 예시가 하나 포함되어 있었습니다. SciSpace의 안내 상자는 선택 사항이며 150 단어 제한이 있었고, 동일한 텍스트를 그대로 사용했습니다.

두 도구 모두 동일한 이름인 'TTR reduction by dose'와 동일한 명령을 가진 열을 생성했습니다. "각 용량 그룹에 대해 28일째 혈청 TTR의 평균 감소 백분율을 입력하십시오(예: "1.0 mg/kg: 40%"). 논문에 용량 수준별 수치가 제공되지 않은 경우 "not reported"라고 작성하십시오."

Elicit - 'Add a column'을 클릭하면 'New column' 패널이 열렸고, 30.4초 시점의 확인 단계에서 열이 채워졌습니다. 임상 시험 행에는 초록과 일치하는 "0.1 mg/kg: 52%; 0.3 mg/kg: 87%"가 기록되었으며, Fontana 및 논평 행에는 'not reported'로 기록되었습니다.

채팅 노트에서는 이 두 행이 'not reported'로 기록된 이유를 설명했습니다. 이후 임상 시험 논문과 논평의 "소스 텍스트에 용량 수준별 28일 평균 수치가 보고되어 있지 않기 때문입니다." Fontana 초록에서도 취합된 수치만 제공하고 있어 이를 뒷받침합니다.

임상 시험 행과 추출 셀이 포함된 Elicit 테이블

SciSpace - Add a Column 패널은 'Create new column'과 TL;DR, Conclusions, Results, Methods Used, Limitations를 포함한 추천 열 목록을 제공합니다. 행 1부터 3은 20.1초 시점의 확인 단계에서 채워졌고, 나머지는 테이블을 스크롤하면서 채워졌습니다.

SciSpace 테이블의 행 1(Insights 셀 및 추출 셀 포함)

SciSpace의 6개 셀을 소스 소스와 비교하여 확인했습니다.

• 업데이트된 데이터 보도자료 - 네 가지 용량에 대해 52%, 87%, 86%, 93%로, 보도자료와 일치합니다.

• Onuma et al. (2024) - 최적 지질의 단일 용량 후 98% 이상의 감소율로, 프리클리닉 연구의 초록에서 인용되었으며 28일째 용량 수치가 아님을 명시했습니다.

• Kotit (2023) - NYHA I/II에서 0.7 mg/kg에 92%, 1.0 mg/kg에 92%, NYHA III에서 0.7 mg/kg에 94%로, 초록과 일치합니다.

• Fontana et al. (2024) - 용량별로 보고되지 않음. 초록에는 28일에 -89%, 12개월에 -90%라는 취합된 수치만 나와 있습니다.

• Gillmore et al. (2025) - 28일째에 -90%(취합됨), 초록과 일치합니다.

• Brannagan et al. (2022) - "1.0 mg/kg: 40%". PubMed Central의 전체 텍스트에는 40% 수치가 없습니다. 수치 없이 용량 의존적 감소만 보고하고 있으며, 표 1에는 용량이 최대 1 mg/kg 단일 용량으로 기재되어 있습니다.

Brannagan 셀은 명령어 내부의 예시와 글자 하나 틀리지 않고 똑같았습니다. 다른 두 행(2024년 도서 챕터 및 2026년 논문)은 수치 없이 대시(-)로 채워져 반환되었습니다.

<ProTip title="🧩 Watch for cells that echo the example:" description="One SciSpace cell matched the example in the instruction word for word. Check any cell that repeats your example against the paper before it goes into a table" />

문헌 검토 매트릭스 템플릿은 동일한 열들을 수동으로 배치할 수 있는 방법입니다.

나란히 비교하기

SciSpace가 더 빨랐고 더 넓은 그물을 던졌습니다. Elicit은 더 적은 수의 논문을 반환했지만, 테이블은 해당 문장이 주제로 삼고 있는 바로 그 논문으로 시작했습니다.

<ProTip title="🎯 Search with the sentence from the draft:" description="The first Elicit status line searched for the trial paper behind the figure, and that paper came back first. Paste the sentence as it stands in the draft when the job is finding its source" />

각 도구의 요금

가격 출처: elicit.com/pricing 및 scispace.com/pricing.

Elicit은 Plus 등급이 없는 기업용 요금(Industry prices)도 나열하고 있습니다: Pro는 월 $75 또는 연 $588, Scale은 월 $279 또는 연 $2,028입니다. Academic Plus 등급은 RIS, CSV, BIB, PDF, DOCX 내보내기와 한 번에 5개의 테이블 열 생성을 제공하며, Pro는 이를 20개 열로 늘려줍니다.

SciSpace는 사용량을 크레딧 단위로 계산하며, 크레딧 가이드에 따르면 Literature Review 및 Extract Data 도구는 크레딧을 소비하지 않습니다. Premium 요금제는 매월 1,200 크레딧과 무제한 Literature Reviews를 제공합니다.

두 도구 함께 활용하기

이번 실행에서 두 도구는 각기 다른 장점을 보여주었으므로, 다음과 같이 순차적으로 활용하여 문헌 검토를 수행할 수 있습니다.

• Elicit에서 1차 논문 찾기 - 주장을 작성된 대로 입력하고 'direct matches'로 표시된 행을 유지합니다.

• SciSpace에서 주제 범위 설정하기 - 주제를 질문 형식으로 실행하고, 사용된 방법(Methods Used) 및 한계점(Limitations)과 같은 추천 열을 추가하여 다른 어떤 내용이 있는지 확인합니다.

• 논문과 대조하여 모든 수치 확인하기 - 각 논문을 열어보고 복사하기 전에 숫자와 해당 용량을 다시 확인합니다.

• 저널 논문 인용하기 - 동일한 수치가 나와 있더라도 보도자료가 아닌 저널 논문을 인용하십시오.

전체 프로토콜의 경우, 체계적 문헌 검토 가이드가 단계별로 안내하며, 문헌 검토를 위한 소스 정리 가이드에서는 검토를 마친 논문들을 다루고, 1차 자료로 인정되는 기준에 대한 자체 가이드도 마련되어 있습니다.

<ProTip title="✍️ Cite the paper you checked:" description="Once a figure is confirmed against its paper, cite that paper from the draft itself. In Jenni the Cite button searches at the cursor and files the in-text citation and the reference together" />

최종 판정: Elicit인가 SciSpace인가?

주장 이면의 기본 임상 시험을 인용해야 하는 논문 작성에는 Elicit을 추천합니다. 주장만으로 해당 논문을 가장 먼저 찾아냈으며, 답변과 추출 셀 모두 논문 내용과 동일하게 87%를 0.3 mg/kg에 매칭시켰습니다.

추천 열들과 탐색할 수 있는 100개의 논문을 통해 빠르고 폭넓게 첫 조사를 하려면 SciSpace를 추천합니다. 단, 여기서는 요약과 추출 열의 용량이 서로 일치하지 않았으므로 답변을 자체 소스와 대조하여 읽어야 합니다.

논문을 찾고 수치를 확인했다면 글쓰기는 Jenni에서 진행할 수 있으며, 여기서는 뒷받침하려는 문장에 각각의 인용구가 입력됩니다.

<CTA title="Put the citation in where the claim sits" description="Open Cite at the cursor, find the paper, and the in-text citation and its reference entry go in together" buttonLabel="Start Writing Free" link="https://app.jenni.ai/register" />

의학 연구 데이터베이스 가이드에서는 동일한 검색을 실행할 수 있는 다른 플랫폼들을 나열하고 있으며, 도구 리뷰 허브에는 동일한 문단으로 테스트한 더 많은 도구들이 소개되어 있습니다.