Ryght ist eine generative KI-Plattform, die speziell für Biopharma- und Life-Sciences-Unternehmen entwickelt wurde, um wissenschaftliche und klinische Daten aus unstrukturierten Quellen in strukturierte, analysierbare Erkenntnisse umzuwandeln. Sie richtet sich an Forschungsteams, Datenwissenschaftler und Entscheidungsträger in der pharmazeutischen Industrie – insbesondere in den Bereichen Wirkstoffforschung, klinische Entwicklung und Wettbewerbsbeobachtung.

Die Plattform kombiniert Large Language Models (LLMs) mit biomedizinischen Wissensgraphen, um den Zugang zu relevanten Informationen zu beschleunigen, manuelle Datenverarbeitung zu reduzieren und datenbasierte Entscheidungen effizienter und nachvollziehbarer zu gestalten.

Was sind die Hauptfunktionen von Ryght?

Automatisierte Erfassung und Strukturierung wissenschaftlicher Inhalte

Ryght ermöglicht es, wissenschaftliche Dokumente in großem Umfang zu verarbeiten, um unstrukturierte Inhalte in strukturierte, semantisch verknüpfte Daten umzuwandeln.

• Import von PDFs, Tabellen, proprietären Formaten und Webinhalten.

• Extraktion von Fachbegriffen wie Gene, Krankheiten, Arzneimittel, Targets oder Studienphasen.

• Umwandlung in strukturierte Wissenseinheiten mit Verlinkung zu biomedizinischen Ontologien.

Dies minimiert manuellen Aufwand und sorgt für eine konsistente Datenbasis für Analysen.

Frage-Antwort-System mit generativer KI

Ryght verwendet feinjustierte Sprachmodelle für biomedizinische Kontexte, um kontextbezogene, belegbare Antworten auf komplexe wissenschaftliche Fragen zu liefern.

• Nutzer können Fragen in natürlicher Sprache stellen.

• Antworten sind durch Quellen belegt, mit Zitaten und Vertrauenswerten.

• Generiert Zusammenfassungen, Vergleiche von Wirkstoffen oder identifiziert relevante Biomarker.

So wird die Literaturauswertung beschleunigt, ohne an wissenschaftlicher Tiefe zu verlieren.

Anpassbarer biomedizinischer Wissensgraph

Die Plattform erstellt einen organisationsspezifischen Wissensgraphen, der interne und externe Informationen in einem semantischen Netzwerk vereint.

• Verknüpfung unternehmensinterner Daten mit öffentlich zugänglichen biomedizinischen Quellen.

• Erweiterbar mit eigenen Taxonomien oder therapeutischen Ontologien.

• Ermöglicht explorative Analysen und visuelle Beziehungssuche zwischen Konzepten.

Ein solides Fundament für Forschung, Analyse und Hypothesengenerierung.

Kollaboration und Integration in bestehende Workflows

Ryght unterstützt teamübergreifende Zusammenarbeit und ist auf die Integration in bestehende pharmazeutische IT-Landschaften ausgelegt.

• Gemeinsame Projekträume, Benutzerrechteverwaltung und Versionskontrolle.

• Schnittstellen zu Data Lakes, Laborjournalen und Dokumentenmanagementsystemen.

• Export strukturierter Daten in BI-Tools oder Analyseumgebungen.

Das erleichtert die teamweite Nutzung von Wissen bei gleichzeitiger Sicherstellung der Datenintegrität.

Anpassung und Compliance auf Unternehmensebene

Ryght erfüllt die Anforderungen von regulierten biopharmazeutischen Umgebungen, mit Fokus auf Sicherheit, Anpassbarkeit und Nachvollziehbarkeit.

• Konfigurierbare Sprachmodelle für spezifische Therapiebereiche.

• Einsetzbar in privaten Cloud-Umgebungen oder On-Premises.

• Unterstützung für Standards wie GxP, FAIR und Audit-Trails.

Somit ist Ryght bereit für den Einsatz in forschungs- und compliancekritischen Bereichen.

Warum Ryght?

• Beschleunigter Zugang zu biomedizinischem Wissen: Reduziert die Zeit für Recherche, Analyse und Erkenntnisgewinn.

• Fachspezifische KI für Biowissenschaften: Minimiert Halluzinationen durch domänenspezifisches Training.

• Weniger manuelle Datenarbeit: Automatisierte Erfassung und Strukturierung komplexer Inhalte.

• Nahtlose Integration: Anbindung an bestehende pharmazeutische Systeme und Datenquellen.

• Regelkonforme Nutzung in F&E: Transparenz, Rückverfolgbarkeit und Compliance im gesamten Analyseprozess.

Ryght kombiniert modernste Sprachmodelltechnologie mit biomedizinischem Kontextverständnis – eine leistungsstarke Lösung für datengetriebene Forschung und Entwicklung in der Life-Sciences-Branche.