📝 Editoryal Not:
Bu haber, sağlık teknolojileri alanında akademi, girişimcilik ve özel sektör arasındaki iş birliklerinin görünürlüğünü artırması açısından önem taşıyor. Metindeki temel bilgiler büyük ölçüde kurumsal inovasyon ve girişimcilik ekosistemine ilişkin olduğundan, klinik etkinlik veya hasta sonuçları hakkında doğrudan çıkarım yapılmaması gerekiyor. Ayrıca ICH-GCP, klinik araştırmaların iyi klinik uygulama ilkelerini düzenleyen bir standart olduğundan AZLAB gibi bir inovasyon programının değerlendirilmesinde doğrudan ölçüt değildir. BEETECH 2026 kapsamındaki ödülün adı İTÜ ARI Teknokent kaynaklarında “Dikey Paydaşlar Özel Ödülü” olarak yer alıyor ve AstraZeneca Türkiye ödül alan paydaşlar arasında bulunuyor.
Sağlık teknolojileri alanındaki girişimleri desteklemek amacıyla AstraZeneca Türkiye ve İTÜ ARI Teknokent iş birliğiyle hayata geçirilen AZLAB, BEETECH 2026 kapsamında “Dikey Paydaşlar Özel Ödülü”ne layık görüldü.
Bilimsel bilgi birikimini teknoloji, veri ve yapay zekânın sunduğu olanaklarla buluşturmayı hedefleyen AstraZeneca Türkiye, sağlık alanındaki inovasyon ekosistemini destekleyen çalışmalarını sürdürüyor. Bu yaklaşımın örneklerinden biri olan AZLAB programı, AstraZeneca Türkiye ile İTÜ ARI Teknokent iş birliğiyle sağlık teknolojileri alanında faaliyet gösteren girişimlerin desteklenmesini ve farklı paydaşlar arasında yeni iş birliği fırsatlarının değerlendirilmesini amaçlıyor.
Program kapsamında yürütülen çalışmalar, İTÜ ARI Teknokent tarafından düzenlenen BEETECH 2026’da verilen “Dikey Paydaşlar Özel Ödülü” kapsamında takdir edildi. AstraZeneca Türkiye, ödülün verildiği paydaşlar arasında yer aldı.
Sağlık inovasyonunda farklı disiplinler bir araya geliyor
AZLAB, sağlık teknolojileri alanında çalışan girişimleri AstraZeneca Türkiye’nin bilgi ve deneyimiyle buluştururken; girişimlerin geliştirdiği teknoloji ve çözümlerin değerlendirilmesine, potansiyel uygulama alanlarının belirlenmesine ve olası iş birliklerinin geliştirilmesine zemin hazırlıyor.
Program, üniversite, özel sektör ve girişimcilik ekosistemi arasındaki etkileşimin güçlendirilmesine odaklanıyor. Bu kapsamda yapay zekâ, veri ve sağlık teknolojileri gibi alanlarda geliştirilen çözümlerin ilgili paydaşlarla bir araya getirilmesi hedefleniyor.
Girişimler çözümlerini sektör paydaşlarıyla buluşturuyor
AZLAB kapsamında gerçekleştirilen AI Startup Demo Day etkinliklerinde, sağlık alanında yenilikçi çözümler geliştiren girişimler çalışmalarını AstraZeneca Türkiye ekipleriyle paylaşma fırsatı buldu.
Program kapsamında son iki yılda toplam 15 girişimin bu etkinliklerde yer aldığı ve bazı girişimlerin geliştirdiği çözümlerin AstraZeneca Türkiye’nin farklı etkinliklerinde kullanıldığı belirtiliyor. Bu çalışmalar, girişimlerin geliştirdiği çözümlerin kurumsal paydaşlarla buluşmasına ve potansiyel uygulama alanlarının değerlendirilmesine olanak sağlıyor.
BEETECH 2026’da AZLAB’ın ekosistem katkısına ödül
İTÜ ARI Teknokent tarafından düzenlenen BEETECH 2026 kapsamında, teknoloji ve girişimcilik ekosisteminin gelişimine katkı sağlayan farklı paydaşlara çeşitli özel ödüller verildi. AstraZeneca Türkiye de İstanbul Teknik Üniversitesi, İSEK, Medipol Üniversitesi, Boğaziçi Üniversitesi Hedefli Tedavi Teknolojileri Merkezi, TTGV, Plug and Play ve InnotalentPlus ile birlikte “Dikey Paydaşlar Özel Ödülü” kapsamında ödüllendirilen kurumlar arasında yer aldı.
Ödül, AZLAB kapsamında yürütülen çalışmaların sağlık teknolojileri alanında girişimcilik ve sektörler arası iş birliğine yönelik katkısının görünürlüğünü artıran bir gelişme olarak öne çıkıyor.
İnovasyon ve iş birliklerinin sürdürülmesi hedefleniyor
AstraZeneca Türkiye, önümüzdeki dönemde de teknoloji, veri ve yapay zekâdan yararlanan sağlık inovasyonu çalışmalarını farklı paydaşlarla iş birlikleri geliştirerek sürdürmeyi hedefliyor.
Bu çalışmalar kapsamında girişimciler, akademisyenler, teknoloji ekosistemi ve sağlık sektöründeki farklı paydaşların bir araya getirilmesi; geliştirilen çözümlerin ihtiyaçlar doğrultusunda değerlendirilmesi ve uygun görülen alanlarda iş birliği fırsatlarının oluşturulması amaçlanıyor.