AI per Cosmetica e Biotech — Hikari Solutions

Q: Come vengono generati i riassunti? Sono affidabili?

I riassunti vengono generati con tecniche di NLP che estraggono le informazioni chiave dall'articolo originale. Non sono generazioni creative: sono estrazioni strutturate dai dati reali dell'articolo.

Problemi tipici del settore

Common industry challenges

Le sfide che rallentano la ricerca e lo sviluppo in cosmetica e biotech.

The challenges slowing down R&D in cosmetics and biotech.

Troppi articoli, poco tempo

Too many papers, too little time

Migliaia di nuovi studi pubblicati ogni settimana su PubMed. Il team R&D non riesce a restare aggiornato sulle tematiche chiave.

Thousands of new studies published weekly on PubMed. R&D teams can't keep up with key topics.

Ricerca manuale e dispersiva

Manual and scattered research

Giorni spesi a cercare, leggere e sintetizzare articoli. Informazioni rilevanti perse tra centinaia di PDF non organizzati.

Days spent searching, reading and synthesising papers. Relevant info lost among hundreds of unorganised PDFs.

Silos informativi tra team

Information silos between teams

Ogni ricercatore ha le proprie fonti e i propri appunti. Nessun sistema condiviso per insight e scoperte recenti.

Each researcher has their own sources and notes. No shared system for recent insights and findings.

Errori di selezione

Selection bias

Rischio di perdere studi rilevanti o concentrarsi su fonti già note. Bias cognitivo nella selezione della letteratura.

Risk of missing relevant studies or focusing on familiar sources. Cognitive bias in literature selection.

Il nostro approccio

Our approach

Un assistente IA che tiene il vostro R&D sempre aggiornato, senza sforzo.

An AI assistant that keeps your R&D always up to date, effortlessly.

Monitoraggio automatico PubMed

Automatic PubMed monitoring

Recupero continuo di articoli su topic predefiniti. Sempre aggiornati sulle tematiche di ricerca, senza cercare manualmente.

Continuous retrieval of papers on predefined topics. Always up to date on research themes, without manual searching.

Riassunti strutturati automatici

Automatic structured summaries

NLP per generare riassunti ed estrarre chiavi di interesse predefinite. Subito al punto rilevante dell’articolo.

NLP to generate summaries and extract predefined keys of interest. Straight to the relevant point of each paper.

App cloud per il team

Cloud app for the team

Piattaforma condivisa dove tutto il team R&D accede agli stessi insight. Fine dei silos informativi.

Shared platform where the entire R&D team accesses the same insights. End of information silos.

Integrazione nei flussi R&D

Integration into R&D workflows

Output compatibile con i vostri strumenti. Nessun cambio di processo, solo accelerazione.

Output compatible with your tools. No process change, just acceleration.

10x

Time-to-insight più veloce

Faster time-to-insight

Silos informativi

Information silos

−90%

Tempo di review letteratura

Literature review time

Caso d’uso reale

Real use case

Risultati concreti in un’azienda italiana di cosmetica e biotech.

Concrete results in an Italian cosmetics and biotech company.

Azienda italiana cosmetica & biotech — team R&D 10–30 persone — Italia

Italian cosmetics & biotech company — R&D team 10–30 people — Italy

Assistente IA per la Ricerca Scientifica

AI Assistant for Scientific Research

Con l’aiuto di information retrieval e NLP, recuperiamo automaticamente informazioni da articoli scientifici per creare riassunti ed estrarre chiavi di interesse predefinite. Articoli scientifici da PubMed su topic predefiniti: sempre aggiornati sulle tematiche di ricerca e subito al punto di interesse dell’articolo. App cloud che recupera e analizza articoli PubMed generando riassunti strutturati per il team R&D.

Using information retrieval and NLP, we automatically retrieve information from scientific articles to generate summaries and extract predefined keys of interest. Scientific articles from PubMed on predefined topics: always up to date on research themes and straight to the point of interest. Cloud app that retrieves and analyses PubMed articles, generating structured summaries for R&D teams.

Da giorni a minuti per review letteratura

~€80k/anno di tempo R&D riallocato

Zero silos informativi · Time-to-insight ridotto 10x

Days to minutes for literature review

~€80k/year of R&D time reallocated

Zero information silos · Time-to-insight reduced 10x

NLPInfo RetrievalPubMedCloud

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Hikari Solutions ha portato un approccio estremamente efficace all’uso di AI e bioinformatica nel nostro processo di ricerca. Automatizzare l’analisi della letteratura scientifica e integrare strumenti avanzati di data analysis ha ridotto drasticamente il tempo necessario per individuare insight rilevanti per il nostro team R&D. Di fatto, l’integrazione tra AI, NLP e bioinformatica avanzata ha dato al nostro team R&D uno strumento concreto per accelerare l’innovazione.

Siamo veramente soddisfatti dei risultati ottenuti grazie all’intervento di Hikari Solutions nell’ultimo anno di attività di ExoLabItalia.

Hikari Solutions has brought an extremely effective approach to the use of AI and bioinformatics to our research process. Automating the analysis of scientific literature and integrating advanced data analysis tools has dramatically reduced the time needed to identify relevant insights for our R&D team. Indeed, the integration of AI, NLP, and advanced bioinformatics has given our R&D team a concrete tool to accelerate innovation.

We are truly satisfied with the results achieved thanks to Hikari Solutions’ involvement in ExoLabItalia’s last year of operations.

Domande frequenti

Frequently asked questions

Risposte alle domande più comuni sull’AI per cosmetica e biotech.

Answers to the most common questions about AI for cosmetics and biotech.

Da quali fonti vengono recuperati gli articoli scientifici?

La fonte principale è PubMed, il database di riferimento per la letteratura biomedica e scientifica. Il sistema può essere esteso anche ad altre fonti come Scopus, Google Scholar o database proprietari, in base alle vostre esigenze di ricerca.

Possiamo definire noi i topic e le chiavi di interesse da monitorare?

Assolutamente sì. I topic di ricerca e le chiavi di interesse vengono definiti insieme al vostro team R&D in fase di configurazione. Potete aggiornarli in qualsiasi momento — il sistema si adatta immediatamente alle nuove priorità.

Come vengono generati i riassunti? Sono affidabili?

I riassunti vengono generati con tecniche di NLP (Natural Language Processing) che estraggono le informazioni chiave dall’articolo originale. Non sono generazioni creative: sono estrazioni strutturate dai dati reali dell’articolo. Ogni riassunto include il riferimento diretto alla fonte, così il ricercatore può sempre verificare l’originale.

È possibile integrarlo con i nostri strumenti di ricerca interni?

Sì. L’applicazione è cloud-based e può essere integrata con i vostri strumenti esistenti tramite API.

Quanti articoli riesce ad analizzare al giorno?

Il sistema può analizzare centinaia di articoli al giorno in modo automatico. La velocità dipende dalla profondità di analisi richiesta: un monitoraggio rapido per abstract processa migliaia di paper, mentre un’analisi full-text approfondita gestisce comunque centinaia di articoli senza intervento manuale.

What sources are used to retrieve scientific articles?

The primary source is PubMed, the reference database for biomedical and scientific literature. The system can be extended to other sources like Scopus, Google Scholar or proprietary databases, based on your research needs.

Can we define the topics and keys of interest to monitor?

Absolutely. Research topics and keys of interest are defined together with your R&D team during setup. You can update them at any time — the system adapts immediately to new priorities.

How are summaries generated? Are they reliable?

Summaries are generated using NLP (Natural Language Processing) techniques that extract key information from the original article. They are not creative generations: they are structured extractions from real article data. Each summary includes a direct reference to the source so the researcher can always verify the original.

Can it be integrated with our internal research tools?

Yes. The application is cloud-based and can be integrated with your existing tools via API.

How many articles can it analyse per day?

The system can analyse hundreds of articles per day automatically. Speed depends on the depth of analysis required: a quick abstract monitoring processes thousands of papers, while an in-depth full-text analysis still handles hundreds of articles without manual intervention.

Intelligenza Artificiale per Cosmetica & Biotech

Artificial Intelligence for Cosmetics & Biotech