Revisiones reales
Aplica Vetra a proyectos activos de revisión sistemática, scoping review o revisión rápida.
Diseña, busca, criba, extrae y redacta con agentes de IA especializados, mientras cada decisión queda documentada y validada por el investigador.
Hacer una revisión sistemática en salud suele implicar meses de trabajo manual: diseñar la estrategia de búsqueda, replicarla en varias bases de datos, cribar cientos o miles de referencias, aplicar checklists de calidad, extraer datos y redactar el informe final.
Solo las búsquedas y el cribado inicial consumen semanas enteras de dedicación.
Horas de personal investigador altamente cualificado dedicadas a tareas repetitivas.
La falta de tiempo, la diversidad de guías y la ausencia de un estándar común aumentan el riesgo de decisiones inconsistentes.
Cuando aparece nueva evidencia, repetir el proceso es casi tan costoso como empezar de cero.
Una herramienta de IA diseñada específicamente para acompañar al investigador, paso a paso, en cada fase de la revisión, combinando automatización inteligente con control humano y metodología robusta.
Reduce meses de trabajo a unas pocas horas de dedicación efectiva.
Se apoya en guías reconocidas como Cochrane, JBI y Campbell; reporta según directrices PRISMA e incorpora principios RAISE para un uso responsable de IA.
Permite que varios investigadores trabajen en paralelo, con cegamiento cuando es necesario.
La IA sugiere, prioriza y automatiza, pero las decisiones finales siempre las toma el investigador.
Desde la formulación de la pregunta hasta la síntesis de resultados y la redacción del informe.
Mediante un flujo conversacional con la IA, el investigador va estructurando la pregunta, el diseño de la revisión, los criterios de selección, objetivos secundarios, periodo, idiomas y tipos de estudio.
Ver cómo se diseña el protocoloVetra sugiere términos a partir de todo el diseño de la revisión, combina tesauros y palabras clave, adapta la sintaxis a cada base de datos y mantiene coherencia entre queries.
Ver cómo se construye la búsquedaVetra criba y clasifica registros teniendo en cuenta el diseño completo de la revisión, primero por título y resumen y después por texto completo, justificando cada decisión y su porcentaje de seguridad.
Ver cómo se realiza el cribadoLa herramienta guía en el uso de checklists reconocidas según el tipo de estudio, como Cochrane, QUADAS, JBI y otras, registrando respuestas y juicios de manera estructurada.
Ver cómo se evalúa el riesgo de sesgoVetra realiza la extracción de datos de manera estructurada, teniendo en cuenta los outcomes de la revisión sistemática y referenciando cada anotación en el paper original.
Ver cómo se extraen los datosFacilita la síntesis de resultados, tablas y figuras siguiendo la metodología GRADE cuando corresponde, siempre con revisión e interpretación final del investigador.
Ver cómo se sintetizan los resultadosAyuda a preparar borradores, apartados metodológicos y textos de soporte a partir de decisiones documentadas, sin sustituir la autoría ni la revisión crítica del investigador.
Ver cómo se apoya la redacciónPensada para equipos que necesitan hacer revisiones sistemáticas de forma rigurosa, pero no pueden permitirse procesos eternos y poco eficientes.
Equipos de investigación en ciencias de la salud que realizan revisiones sistemáticas como parte de su actividad científica.
Unidades de enfermería o medicina que investigan para mejorar la práctica clínica basada en evidencia.
Organizaciones que elaboran guías de práctica clínica y necesitan sintetizar evidencia de forma sistemática.
Estudiantes de máster y doctorado que realizan revisiones sistemáticas como parte de su formación e investigación.
No es solo un buscador ni un "chat de IA": guía la revisión de principio a fin, con contexto global en todo momento, como lo haría un investigador.
Cada decisión queda documentada: qué sugirió la IA, qué aceptó o modificó el investigador y bajo qué criterio metodológico.
Diseñada desde la práctica clínica e investigadora, no solo desde la ingeniería.
Pensada para que los resultados sean publicables en revistas científicas, no solo "orientativos".
Vetra ya está operativa y estamos incorporando los primeros equipos para utilizarla en revisiones reales, con acompañamiento metodológico y recogida de métricas de uso.
Estamos seleccionando universidades, hospitales, sociedades científicas y grupos de investigación para probar Vetra en revisiones reales.
Aplica Vetra a proyectos activos de revisión sistemática, scoping review o revisión rápida.
Soporte durante el diseño, búsqueda, cribado, análisis y redacción.
Medición de tiempos, trazabilidad, precisión del cribado y calidad del registro metodológico.
Registro ordenado para PRISMA, auditoría metodológica y declaración del uso de IA.
Buscamos reducir tiempos, mejorar la trazabilidad y mantener una experiencia consistente para el investigador.
Programa dirigido a sociedades científicas, universidades, hospitales y grupos de investigación en salud.
Solicitar pilotoCobertura completa del flujo PRISMA: pregunta, búsqueda, cribado, calidad, extracción y síntesis.
Módulos para ayudar a formular hipótesis y diseños de estudios a partir de la evidencia sintetizada.
Apoyo en la redacción de manuscritos, integración con ORCID, gestores bibliográficos y posibles marketplaces de revisiones para instituciones.
Cofundador y CEO
Estrategia, validación científica y desarrollo de negocio
Enfermero especialista en Enfermería Familiar y Comunitaria, máster en úlceras y heridas y doctorando. Lidera la visión estratégica de Vetra, su alineación con las necesidades reales de investigadores e instituciones, y la validación metodológica de la plataforma.
Cofundador y CTO
IA, producto y arquitectura técnica
Ingeniero de IA especializado en convertir modelos avanzados en soluciones operativas. Lidera la arquitectura tecnológica de Vetra, el desarrollo de agentes de IA y la transformación del prototipo en un producto robusto, fiable y usable.
Cofundador y COO
Operaciones, cloud e industrialización
Ingeniero y consultor especializado en soluciones cloud para telecomunicaciones. Coordina la ejecución operativa de Vetra, la infraestructura cloud y los procesos necesarios para convertir la plataforma en una solución segura, estable y preparada para crecer.
Vetra nace de la combinación de tres capacidades clave: inteligencia artificial aplicada, rigor metodológico en investigación y capacidad de ejecución técnica. Carlos lidera la arquitectura de IA y producto; Fernando conecta la plataforma con las necesidades reales de investigadores, revisores e instituciones; y Javier asegura que la solución pueda operar de forma segura, estable y preparada para crecer.
Esta combinación nos permite ir más allá de una demo de IA: construir una plataforma diseñada para acelerar revisiones sistemáticas reales, manteniendo trazabilidad, rigor metodológico y viabilidad técnica.
Estamos buscando partners estratégicos y organizaciones con las que validar y escalar Vetra. Si te interesa explorar cómo Vetra puede ayudar a tu universidad, servicio clínico o sociedad científica, estaremos encantados de hablar.