DeepResearch 可以通过自动化耗时的任务、改进数据组织以及提高文献评估的准确性，简化进行荟萃分析或系统评价的过程。对于开发人员来说，它的工具和 API 可以与现有工作流程集成，减少手动工作并最大限度地减少错误。通过高效地处理大型数据集和复杂的查询，它可以让研究人员专注于分析而不是数据管理。
首先，DeepResearch 简化了文献搜索和检索。开发人员可以使用其 API，通过自定义搜索字符串以编程方式查询多个学术数据库（例如 PubMed、arXiv），从而自动收集相关研究。例如，Python 脚本可以获取符合特定纳入标准的文章，过滤重复项，并将结果以 CSV 或 JSON 等结构化格式存储。该平台还可以使用自然语言处理 (NLP) 来建议相关的关键字或识别具有相似方法的研究，从而降低错过关键论文的风险。这种自动化确保了全面的覆盖，同时节省了数小时的手动搜索。
其次，该平台有助于数据提取和质量评估。在检索研究后，开发人员可以使用 DeepResearch 的注释工具将标准化数据点（例如，样本大小、效应大小）提取到电子表格或数据库中。例如，自定义模板可以使用光学字符识别 (OCR) 和预定义的规则从 PDF 自动填充“研究设计”或“p 值”等字段。此外，可以以编程方式应用内置的检查表（例如，Cochrane 的偏倚风险评估），标记未能满足质量阈值的研究。这确保了审查人员之间的一致性，并减少了研究选择中的主观偏差。
最后，DeepResearch 支持统计分析和可视化。开发人员可以将清理后的数据集导出到 R 或 Python 等工具进行荟萃分析，或者使用内置模块来计算汇总效应大小、异质性指标（例如，I²）并生成森林图。例如，API 端点可能会返回一个包含预计算统计数据的 JSON 对象，该对象可以集成到 Jupyter Notebook 中以进行进一步分析。该平台还可以自动创建 PRISMA 流程图来记录审查过程，确保符合报告标准。通过集中这些步骤，DeepResearch 减少了文献审查和统计建模之间的碎片化，使该过程更具可重复性和效率。