Cómo importar colecciones de PDF y configurar etiquetas de conceptos en Lateral para acelerar el cribado sistemático de literatura

Los investigadores académicos, doctorandos y profesionales que llevan a cabo revisiones sistemáticas de la literatura (Systematic Literature Reviews) se enfrentan con frecuencia a un obstáculo metodológico común: los gestores bibliográficos tradicionales (como Zotero, Mendeley o EndNote) gestionan eficazmente las citas y los metadatos, pero resultan insuficientes cuando se trata de extraer, contrastar y sintetizar hallazgos concretos entre decenas o cientos de artículos en PDF. Con frecuencia, los investigadores se ven obligados a abrir los documentos uno a uno, realizar repetitivas búsquedas manuales con Ctrl+F y copiar y pegar citas en complejas hojas de cálculo.

Lateral fue diseñado específicamente para resolver este desafío de síntesis cruzada. En lugar de tratar cada PDF como un bloque de texto indivisible con etiquetas genéricas de documento, Lateral descompone los archivos en fragmentos de texto o párrafos operativos (snippets) y los organiza dentro de una matriz comparativa interactiva denominada Table View. Al sustituir las etiquetas rígidas por «Conceptos» semánticos dinámicos, el motor de inteligencia artificial de Lateral aprende de los primeros extractos seleccionados para localizar y sugerir de forma proactiva pasajes equivalentes en todo el corpus documental.

(Nota: Lateral anunció el cierre de su servicio SaaS comercial el 26 de junio de 2025, orientando los esfuerzos de su equipo hacia la iniciativa de ciencia abierta y descentralizada coordination.network. No obstante, su modelo funcional basado en fragmentación semántica, etiquetado conceptual y matrices de cribado comparativo sigue siendo un estándar de referencia en la aceleración de revisiones académicas mediante IA.)

1. Configuración del espacio de trabajo e importación masiva de colecciones PDF

El punto de partida de una revisión sistemática en Lateral consiste en crear un proyecto e importar el conjunto de artículos que integrarán la muestra. Lateral ofrece dos mecanismos de incorporación documental adaptados a la práctica científica:

Carga masiva de archivos PDF locales

Cuando el investigador ya dispone de los textos completos descargados desde bases de datos bibliográficas como Web of Science, Scopus, PubMed, IEEE Xplore o Google Scholar:

1. En el panel principal del proyecto, haga clic en el botón Add documents (situado en el área central o en la barra superior).
2. Arrastre y suelte el lote de archivos PDF en la ventana emergente, o utilice el explorador de archivos para seleccionarlos simultáneamente.
3. Pulse el botón azul Upload para iniciar el procesamiento y la indexación.

Durante la ingesta, Lateral ejecuta de forma automatizada las siguientes operaciones:

• Descomposición en fragmentos (Snippets): El sistema segmenta el texto completo del artículo en unidades coherentes de nivel de párrafo. Esta granularidad es la base que permite ejecutar búsquedas globales instantáneas y recibir recomendaciones semánticas contextuales.
• Extracción de metadatos bibliográficos: Lateral identifica automáticamente el título del estudio, los autores, el año de publicación y el nombre de la revista. Estos datos pueden verificarse o editarse en cualquier momento haciendo clic sobre el nombre del documento en la vista de tabla.
• Reconocimiento óptico de caracteres (OCR): Si un documento procede de un escaneo antiguo o carece de capa de texto seleccionable, el sistema notifica la incidencia. El usuario puede pulsar el botón Use OCR en la esquina inferior izquierda de Document View para convertir las páginas escaneadas en texto procesable utilizando los créditos OCR de la cuenta.
• Consumo de cuota de páginas: La ingesta consume páginas del saldo disponible en la suscripción (por ejemplo, el plan estándar Premium proporcionaba 1.800 páginas mensuales o 21.600 páginas en la modalidad anual). Dado que la segmentación por aprendizaje automático implica un procesamiento computacional no recuperable, eliminar artículos de la biblioteca no restituye las páginas consumidas.

Incorporación directa mediante «Find Papers»

Para ampliar el corpus documental directamente desde Lateral sin descargar archivos de forma externa:

1. Seleccione la pestaña Find Papers.
2. La herramienta consulta de manera nativa la base de datos Unpaywall (que reúne más de 30 millones de artículos académicos de acceso abierto). Introduzca las palabras clave de su línea de investigación.
3. Aplique operadores booleanos estándar para afinar la búsqueda:
   • Comillas "Quoted text": Limita los resultados a coincidencias exactas en el título.
   • Operador OR: Permite localizar cualquiera de los términos especificados (el espacio actúa por defecto como AND).
   • Signo menos - (NOT): Excluye términos no deseados del título.
4. Tras examinar el resumen y los datos del artículo, haga clic en el icono + para que Lateral descargue el PDF en acceso abierto, lo procese y lo incorpore al proyecto.

2. Conceptos frente a etiquetas: la ventaja del etiquetado semántico

En los flujos tradicionales de revisión, se suele asignar etiquetas a nivel de archivo completo, tales como #metodología, #tamaño_muestral o #efectos_adversos. Esta práctica plantea dos limitaciones críticas:

1. Falta de resolución: Asignar una etiqueta global a un artículo de 35 páginas no ayuda a localizar rápidamente los dos renglones exactos que especifican los criterios de inclusión o las dosis administradas.
2. Rigidez de las palabras clave: Los filtros basados en concordancia léxica exacta pasan por alto sinónimos y variaciones terminológicas (por ejemplo, buscar «efectos secundarios» omite pasajes que aluden a «toxicidad farmacológica» o «reacciones adversas»).

Cómo funcionan los «Concepts» en Lateral

En Lateral, un Concept actúa como un resaltador semántico inteligente y como un patrón de aprendizaje para el sistema:

• Anclaje a nivel de párrafo: Los conceptos no se aplican al documento en bloque, sino a fragmentos específicos de texto (snippets) o pasajes destacados.
• Motor de IA semántica propio (LIP API): Lateral opera con su propio motor Lateral Intelligence Platform (LIP) API, sin recurrir a envoltorios genéricos de modelos GPT ni utilizar los documentos de los usuarios para entrenar modelos públicos externos. El sistema evalúa campos semánticos, analogías conceptuales y sinónimos académicos.
• Definición mediante descripciones completas: El nombre de un concepto no se limita a un término aislado. Es posible formularlo como una frase descriptiva o un criterio explícito (por ejemplo: «Criterios de exclusión en pacientes adultos con patologías cardiovasculares previas»). Lateral emplea toda la carga semántica de la descripción para rastrear coincidencias.
• Reutilización interproyectos: Los conceptos configurados y refinados pueden guardarse en la biblioteca global del espacio de trabajo y reutilizarse en revisiones sistemáticas posteriores.

3. Tres métodos para configurar y asignar etiquetas de conceptos

Según la etapa del análisis en que se encuentre el investigador, Lateral permite definir y asignar conceptos a través de tres vías complementarias:

Método A: Configuración desde Super Search (Exploración global)

Al iniciar la revisión, para identificar con rapidez en qué documentos del corpus se aborda un determinado subtema:

1. Abra la barra de búsqueda global Super Search en su proyecto.
2. Escriba la pregunta de investigación, variable o constructo teórico.
3. Lateral mostrará simultáneamente los fragmentos coincidentes de todos los documentos.
4. Localice el resultado más representativo, abra el menú desplegable de la tarjeta, escriba el nombre del nuevo concepto deseado y haga clic en Create.
5. El concepto quedará creado y el fragmento quedará vinculado automáticamente al mismo.

Método B: Configuración en Document View (Lectura analítica y calibración)

Al estudiar en detalle un artículo de referencia en el visor integrado:

1. Abra el documento deseado en Document View.
2. Seleccione con el ratón el pasaje que contiene el dato metodológico, la evidencia empírica o el hallazgo clave.
3. En la barra lateral derecha, abra el menú desplegable Create or select concept.
4. Escriba el nombre del concepto (o elija uno existente) y haga clic en Save.
5. Ese extracto se convierte en un ancla semántica que el motor de IA utilizará como referencia comparativa para el resto de los artículos.

Método C: Configuración en Table View (Definición previa de la matriz de extracción)

Cuando los protocolos de revisión sistemática (como PRISMA o PICO) ya tienen dimensiones analíticas predeterminadas:

1. Acceda a la vista principal Table View (donde las filas representan los documentos).
2. Haga clic en el botón + en la cabecera de la tabla o en el botón Concepts.
3. Añada las variables del estudio como columnas de conceptos independientes (por ejemplo: Población y muestra, Diseño de la intervención, Medidas de resultado primarias, Riesgo de sesgo y limitaciones).
4. La matriz de comparación queda estructurada y lista para iniciar el cribado.

4. Aceleración del cribado sistemático mediante sugerencias semánticas

Una vez definidos los conceptos y guardados 1 o 2 fragmentos de muestra en cada uno, el motor de recomendación activa de Lateral optimiza el cribado en toda la colección restante.

La estructura de la matriz Table View

La vista de tabla organiza el trabajo en una cuadrícula bidimensional:

• Filas: Todos los artículos académicos en PDF incorporados al proyecto.
• Columnas: Los conceptos configurados por el investigador.
• Celdas: Los fragmentos de evidencia de un artículo concreto para un concepto determinado.

Sugerencias semánticas celda por celda (Suggested Snippets)

En lugar de leer linealmente cada nuevo artículo de 30 páginas:

1. Haga clic en una celda vacía de la matriz (por ejemplo, la intersección entre el Artículo 4 y el concepto Diseño de la intervención).
2. El panel lateral mostrará al instante la sección Suggested Snippets. Estos párrafos son candidatos que la IA extrajo del Artículo 4 basándose en la proximidad contextual con los fragmentos guardados previamente en otros estudios.
3. El investigador evalúa los párrafos sugeridos y, si confirman el criterio buscado, hace clic en Save; en caso contrario, los descarta.
4. Asimismo, en Document View, el panel derecho muestra de forma dinámica las sugerencias de cada concepto, permitiendo saltar de inmediato a la sección relevante del PDF sin revisar secciones accesorias.

Clasificación cualitativa con banderas y notas

Para asegurar la rigurosidad científica exigida en revisiones formales:

• Banderas de color (Flags): Cada extracto guardado puede identificarse con banderas de color verde, amarillo o rojo. En revisiones en equipo, esto permite clasificar los hallazgos en «Cumple criterios de inclusión (verde)», «Requiere discusión adicional (amarillo)» y «Criterio de exclusión (rojo)».
• Notas de síntesis (Notes): Cada fragmento admite comentarios libres para registrar anotaciones críticas, datos numéricos o paráfrasis directas junto a la cita literal.

5. Exportación de resultados e integración en el flujo académico

Una vez completada la extracción y el cribado de evidencia, los resultados estructurados deben trasladarse a procesadores de texto, herramientas estadísticas o gestores de referencias. Lateral ofrece varias opciones de exportación desde Table View:

1. Microsoft Word (.docx):
   • Estructura un informe organizado por conceptos.
   • En cada concepto se detalla el texto literal de cada fragmento, los metadatos de citación y las notas cualitativas añadidas.
   • Incluye una bibliografía consolidada al final del documento, lista para servir de base en la redacción del marco teórico.
2. Microsoft Excel (.xlsx) y CSV:
   • Genera una hoja de cálculo bidimensional que replica exactamente la matriz de extracción.
   • Resulta idóneo para sintetizar tamaños del efecto en metanálisis, documentar el diagrama de flujo PRISMA o importar los datos a plantillas de bases de datos en Notion.
3. BibTeX (.bib) para gestores bibliográficos:
   • Exporta la relación depurada de referencias en formato estándar .bib.
   • Permite una importación directa en Zotero o Mendeley para asegurar la coherencia de las claves de citación durante la escritura.
4. Enlace público para supervisión (Public Table):
   • Facilita la generación de un enlace web de solo lectura a la matriz del proyecto.
   • Permite que directores de tesis, evaluadores o coautores inspeccionen los datos extraídos y las citas de respaldo sin necesidad de distribuir los archivos PDF originales.

Evaluación práctica y balance de uso

Al transformar colecciones masivas de PDF en fragmentos de texto accionables, articular las preguntas de investigación mediante conceptos semánticos y validar las evidencias celda a celda con el respaldo de la IA, los investigadores pueden convertir semanas de búsqueda manual en un proceso estructurado, transparente y reproducible.

Referencias

• Lateral
• Lateral - Help Pages
• 2. Add Documents
• 3. Search across all your Documents
• 4. Save text to concepts
• 5. Get text suggestions
• Forget tags. Use Concepts to find text fast.
• How can I export my findings?
• What is Lateral?
• Terminology
• Does Lateral use GPT? No.
• How can I get more pages?
• Can I pay monthly? Yes.