
Asistente de investigación con IA para literatura médica, hipótesis y diseño experimental

Medd AI ha cerrado permanentemente y redirige a un dominio muerto.
Enlace directo desactivado porque medd.ai no estaba disponible durante la verificación.
Herramientas verificadas y operativas en Herramienta de investigación con IA, ordenadas por tráfico y evaluación editorial.

Asistente de investigación con IA para literatura médica, hipótesis y diseño experimental

Analítica de probabilidad de éxito con IA para el desarrollo clínico de fármacos
Respuestas médicas con citas y guiadas por guías clínicas
Asistente de investigación con IA para revisión y síntesis de evidencia

Semantic Scholar is a free, non-commercial academic search engine built by the Allen Institute for AI (Ai2). It indexes more than 240 million papers from every field of science and uses machine learning to extract meaning from abstracts, citations, figures and tables, so researchers find relevant work faster than with keyword-only search.


Unlearn.AI builds AI-generated digital twins of clinical trial participants — forecasts of how each individual patient's outcomes would evolve — and uses them to sharpen design, interim, and readout decisions in drug development.
Medd AI aceleraba la investigación biomédica y el descubrimiento de fármacos con aprendizaje automático.
¿Busca herramientas de investigación biomédica? Explore plataformas activas.
Asistente de investigación con IA para literatura médica, hipótesis y diseño experimental
Analítica de probabilidad de éxito con IA para el desarrollo clínico de fármacos
Respuestas médicas con citas y guiadas por guías clínicas
Semantic Scholar is a free, non-commercial academic search engine built by the Allen Institute for AI (Ai2). It indexes more than 240 million papers from every field of science and uses machine learning to extract meaning from abstracts, citations, figures and tables, so researchers find relevant work faster than with keyword-only search.
Unlearn.AI builds AI-generated digital twins of clinical trial participants — forecasts of how each individual patient's outcomes would evolve — and uses them to sharpen design, interim, and readout decisions in drug development.