Clinikally, Perplexity Sonar ile klinik inceleme süresini %75 kısaltıyor

Clinikally; sertifikalı dermatologlarla görüntülü muayenelerin yanı sıra yapay zekâ destekli cilt analizi araçları ve tedavi planı algoritmaları sunan kapsamlı bir tele-sağlık platformudur.

Özenle seçilmiş ürünlerden oluşan pazar yeri sayesinde Clinikally, ilk konsültasyon görüşmesinden ürün satın alımına kadar tüm tedavi süreci boyunca hastalara destek sağlıyor.

Sağlığı her şeyin önünde tutan Clinikally, dermatologları karar alma süreçlerine rehberlik eden gelişmiş yapay zekâ araçlarıyla donatıyor. Platformun pazar yeri tarafında ise Clinikally, yalnızca raflarda güzel görünen ürünler yerine etkinliği kanıtlanmış ürünler sunmak için titiz bir ürün inceleme süreci yürütüyor.

Sorun

Yanlış bilgiler ve temelsiz iddialarla dolu cilt bakımı sektöründe tüketicilerin güvenle yollarını bulması zordur. Yanıltıcı bileşen iddiaları, gerçekçi olmayan sonuçlar ve çelişkili veriler yalnızca tüketicinin parasını boşa harcamakla kalmaz, aynı zamanda olumsuz reaksiyonlara da yol açabilir — özellikle hassas cilde sahip hastalarda.

Clinikally, Hindistan’da dermatologlar tarafından önerilen, bileşen iddiaları doğrulanmış ve bilimsel olarak desteklenen cilt ve saç bakım ürünleri arayan, sağlık bilinci yüksek tüketiciler için tasarlandı.

En aktif kullanıcılarından bazıları şunlardır:

• Egzama gibi süregelen cilt rahatsızlıkları olan hastalar
• Bileşen şeffaflığına öncelik veren genç tüketiciler (Y ve Z kuşakları)
• Yerel pazarlarda bulunmayan en yüksek kaliteli ürünlere erişmeye meraklı güzellik tutkunları

Çözüm

Sonar Pro & Reasoning ile güçlendirildi

Clinikally, aşağıdakileri desteklemek amacıyla Sonar Pro ve Reasoning’i kalite güvence sisteminin ve otomasyonlarının temeli olarak kullanıyor:

1. Bilimsel İddiaların Doğrulanması: Sonar; yanlış iddiaları, gerçekçi olmayan sonuç sürelerini ve şüpheli bileşenleri belirlemek için ürün kataloglarının tamamını otomatik olarak tarar ve tüm önerilerin tıbbi standartları karşılamasını sağlar.
2. Ölçeklenebilir Uyumluluk: Sistem, her ürün için manuel denetime gerek kalmadan mevzuata uyumu sürdüren otomatik işaretleme ve raporlama mekanizmaları sunar.
3. Otomatik Önceliklendirme: Sonar çıktılarının Python betikleriyle bağlanması sayesinde işaretlenen öğeler; ayrıntılı doğruluk değerlendirmeleri, önerilen düzeltmeler ve öncelik seviyeleriyle birlikte özel Slack kanallarına otomatik olarak yönlendirilir ve klinik ekibin verimli bir inceleme yapmasına olanak tanır.

Sonuç

Clinikally, Sonar’ı kullanarak uygulayıcıların geniş ölçekte verimlilik elde etmesini sağlıyor; klinik inceleme süresini %75 azaltırken riskleri de hafifletiyor ve ürün kataloğu genelinde güçlü bir kalite güvencesi sunuyor. Bu uygulama, yapay zekâ destekli doğrulama sistemlerinin sağlık operasyonlarını nasıl dönüştürebileceğini ve platformların en yüksek tıbbi doğruluk ve mevzuat uyumluluğu standartlarını korurken nasıl sorumlu bir şekilde ölçeklenebileceğini gösteriyor.