Healthcare
D-Risk - Yapay Zeka Destekli Şirket Profillemesiyle MedTech Pazaryeri
Medtech girişimlerini yatırımcılar ve uzman freelancer'larla buluşturan üç taraflı pazaryeri - eşleştirme yapay zekâ belge profillemesiyle yapılıyor.
3 Taraflı · Pazaryeri modeli
Zorluk
Erken aşamadaki medtech girişimleri aynı anda iki kaynak sıkıntısı yaşar: sermaye ve pazara açılmak için gereken uzmanlık. Bir tıbbi cihazı ya da tanı çözümünü hastalara ulaştırmak, küçük bir kurucu ekibin şirket içinde nadiren barındırdığı kıt ve maliyetli bir bilgi birikimi gerektirir.
Yardımcı olabilecek kişiler - güvenilir yatırım fırsatları arayan yatırımcılar ile düzenleyici işler, klinik çalışmalar ve pazara açılma konusunda uzman freelancer'lar - dağınık ve ulaşılması güç bir haldedir. Doğru uzmanı belirli bir talep ile eşleştirmek genellikle manuel tanıştırmalara ve elle hazırlanan şirket profillerine bağlıdır; bu da hem yavaştır hem de ölçeklenmez.
Yaklaşımım
D-Risk platformunu; yatırımcıları, freelancer'ları ve medtech girişimlerini tek bir çatı altında buluşturan üç taraflı bir pazaryeri olarak geliştirdim. Girişimler sermaye toplayabilir ve büyümek için uzman freelancer'lar işe alabilirken, yatırımcılar yapılandırılmış ve karşılaştırılabilir yatırım fırsatlarına, freelancer'lar ise alanlarına özgü, nitelikli iş akışına düzenli bir kanaldan erişim kazanır.
Platformun merkezinde, girişim profili üzerinde çalışan bir yapay zekâ bilgi çıkarım modülü yer alıyor. Kurucu, şirketin belgelerini - sunum dosyası, ürün dokümantasyonu, düzenleyici yazışmalar - yüklüyor. Sistem bu belgeleri okuyup [cihaz sınıfı, geliştirme aşaması, hedef pazar, düzenleyici durum] gibi nitelikleri çıkarıyor ve yapılandırılmış bir şirket profiline dönüştürüyor - elle profil hazırlamanın yavaş ve hataya açık adımı ortadan kalkıyor.
Çıkarılan bu nitelikler daha sonra eşleştirme motorunu besliyor: bir girişim, örneğin düzenleyici onay desteği veya klinik çalışma tasarımı gibi bir talep paylaştığında platform, profili kullanarak pazara giriş, düzenleyici onay, klinik çalışmalar ve iş geliştirme alanlarında bu spesifik ihtiyaca uygun uzmanlığa sahip freelancer'ları öne çıkarıyor.
Sonuç
Fark yaratan sonuçlar.
- 3 Taraflı
-
Pazaryeri modeli
Yatırımcılar, freelancer'lar ve medtech girişimleri tek platformda
- AI
-
Otomatik şirket profilleme
Belgeler manuel veri girişi olmadan yapılandırılmış bir profile dönüştürülüyor
- 4
-
Büyüme destek alanı
Pazara giriş, düzenleyici onay, klinik çalışmalar ve iş geliştirme
Projeniz için benzer sonuçlar mı istiyorsunuz?
Yukarıdaki her proje bir görüşmeyle başladı. Sizinkinin neye ihtiyacı olduğunu birlikte bulalım.
Keşfetmeye devam edin
Daha fazla proje.
Demiryolu katener direği yerleşimi otomasyonu
Haftalar süren uzman mühendislik işi, saniyelere indi.
Entegre LoRa Sensör İzleme ve Analitik Sistemi
Ağaçlara takılı LoRa sensörlerinden gelen ham veriyi, bir hafta içinde sulama ve büyüme kararına dönüşen canlı panolara çevirdik.
Gelir İdaresi MCP Sunucusu
Türk vergi mevzuatını soru anında resmi kaynağından okuyup cevabı maddesiyle veren asistan - bir mali müşavirin günlük işinde kullandığı bir sistem.
Güvenlik Kritik Gereksinim Mühendisliğinde LLM'lerin Güvenilirliği
Kaynağa bağlanmamış sıradan bir sohbet botunun güvenlik kritik mühendisliğe ne kattığını kontrollü bir deneyle ölçtüm.
DSGENAI - Yapay Zekâ Güvenlik Gereksinimleri Mühendisliği Platformu
Yapay zekâ destekli güvenlik gereksinimleri platformunu modernize etme - Flask'tan Streamlit'e, GPT-5.1 ve kritik veri sızıntısı düzeltmeleri.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) Dokümantasyon Asistanı
PDF yığınlarını, her cevabı kaynak belgeye dayanan aranabilir bir bilgi tabanına çeviren RAG asistanı.
Hukuki Madde Sınıflandırması için LLM Prompt Optimizasyonu
Kullanım Koşulları maddelerini sınıflandırmada, modeli hiç yeniden eğitmeden yalnızca prompt'u otomatik optimize ederek F1'i 0,62'den 0,76'ya çıkaran karşılaştı
NLP ile Akıllı Sözleşme Analizi
Siemens hukuk ekibinin geçmiş sözleşme revizyonlarından öğrenip yeni bir sözleşmede aynı maddeleri işaretleyen, daha önce yapılmış düzeltmeyi öneren bir sistem.
Futbolcu Potansiyeli Tahmin Modeli
Gözlemcilerin verdiği 39 nitelik puanından bir oyuncunun "öne çıkan" olarak işaretlenip işaretlenmeyeceğini tahmin eden, ROC-AUC 0,86 alan sınıflandırma modeli.
Futbolcu Sıralama Sistemi
Bir oyuncuyu toplam puanına göre değil, kaç nitelikte kendi mevkisinin istatistiksel ortalamasının üstüne çıktığına göre sıralayan puanlama motoru.
Futbolcu Mevki Öneri Sistemi
Bir oyuncunun nitelik profilini diğer mevkilerin profilleriyle karşılaştırıp, başka bir rolde daha değerli olabilecek oyuncuları öne çıkaran öneri sistemi.
Otomatik Aktarma Uçuşu Optimizasyonu
Bir uçuşun saati kaydırıldığında hub üzerinden kurulabilecek tüm bağlantıları, gün gün ve yolcu sayısıyla birlikte yeniden hesaplayan araç.
Uçuş Yolcu Sayısı Tahmini
Tek aktarmalı rotalarda rezerve yolcu sayısını uçuşun kendi özelliklerinden tahmin eden, 11 regresyon modelinin karşılaştırılmasıyla seçilmiş bir talep modeli.
MS COCO 2014 Üzerinde Türkçe Görsel Altyazılama Kıyaslaması
MS COCO'nun tamamı için insan doğrulamalı Türkçe altyazı veri seti ve üzerinde eğitilen beş modelle Türkçe görsel altyazılamada yeni bir referans noktası.
ESG Çeşitlilik ve Duygu Analizi Çözümü - CFA Poland Hackathonu
Cinsiyet çeşitliliğini ve haber duygu durumunu puanlayan bir ESG prototipi - 28 üniversiteden 44 takım arasında 2.'lik.
Otomatik ESG Puanlama Sistemi - HackBoğaziçi
Dört kazınmış veri kaynağından geliştirilen otomatik bir ESG puanlama motoru - 14 hackathon takımı arasında 2.'lik.