Elicit, araştırmacıların bilimsel literatürle ilgili zaman alan görevlerini otomatikleştirmesine yardımcı olmak amacıyla geliştirilen bir yapay zekâ destekli araştırma asistanıdır. Sistematik derlemeler, klinik çalışma tasarımı, tıbbi bilgiler için literatür desteği ve sağlık ekonomisi gibi alanlarda kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Şirket, kamu yararına hizmet etmeyi amaçlayan bir “public benefit company” olarak faaliyet göstermektedir.

Kuruluş

Elicit’in kurucu ortakları Andreas Stuhlmüller (CEO) ve Jungwon Byun’dur. Andreas Stuhlmüller, Massachusetts Institute of Technology (MIT) kökenli bir bilim adamıdır ve Stanford Üniversitesi’nde Noah Goodman’ın laboratuvarında doktora sonrası araştırmalar yürütmüştür. Jungwon Byun ise Upstart adlı finansal teknoloji şirketinde büyüme direktörlüğü yapmıştır. Ekip ayrıca mühendislik, ürün geliştirme, tasarım, operasyon ve yapay zekâ araştırması gibi alanlarda deneyimli birçok uzmandan oluşmaktadır.

Teknoloji

Elicit, doğal dil işleme (NLP) ve büyük dil modelleri (LLM) kullanarak araştırmacılara bilimsel makaleleri özetleme, veri çıkarımı yapma, tematik analiz gerçekleştirme ve sistematik derlemeler hazırlama olanağı sunar. Platform, aralarında PubMed, JAMA, BMJ, Nature, Science ve arXiv’in de bulunduğu 125 milyondan fazla akademik makaleyi semantik olarak tarayabilmektedir. Kullanıcılar platform üzerinde sorular sorarak ilgili yayınlara ulaşabilmekte, her yayından seçilen 30’dan fazla ön tanımlı alanda veya kullanıcı tanımlı özel alanlarda veri çıkartımı yapılabilmektedir. Ayrıca, çıkarılan bilgilerle ilişkili doğrudan alıntılar ve kaynaklar sunularak kullanıcıların doğrulama yapabilmesi sağlanmaktadır.

Kullanım Alanları

Elicit aşağıdaki alanlarda kullanılmak üzere özel çözümler sunmaktadır:

• Sistematik literatür taramaları (Systematic Reviews)
• Klinik çalışma tasarımı (Clinical Trial Design)
• Tıbbi bilgi sorguları ve sağlık ekonomisi analizleri
• Bilimsel rapor üretimi ve hızlı alan keşifleri

Platformun “Elicit Reports” adlı özelliği, otomatik arama, tarama ve veri çıkarımı süreçlerini birleştirerek araştırmacılara hızlı ve düzenlenebilir bir ilk rapor sunar.

Fiyatlandırma Politikası

Elicit, kullanıcıların ihtiyaçlarına göre yapılandırılmış çok kademeli bir fiyatlandırma modeli sunmaktadır. Temel kullanım senaryoları için ücretsiz bir plan mevcut olup, bu plan belirli sayıda belge işleme ve sınırlı özelliklere erişim sağlar. Daha kapsamlı araştırma süreçleri için geliştirilmiş planlar, kullanıcıya daha fazla belgeyle çalışma, daha fazla veri çıkarımı yapma, gelişmiş dışa aktarma seçenekleri ve özel iş akışlarına erişim gibi ek imkânlar sunar. Araştırma ekipleri ve kurumlar için sunulan işbirliği odaklı planlar, çok kullanıcılı erişim, merkezi yönetim araçları ve canlı düzenleme özellikleri ile desteklenmektedir. Kurumsal düzeyde kullanım için özel fiyatlandırma, kullanım kotası yapılandırması ve eğitim ile destek hizmetleri içeren özel çözümler sağlanmaktadır. Her plan, kullanıcıların araştırma ölçeği ve uzmanlık düzeyine göre optimize edilmiştir.

Teknik Özellikler

Elicit, kullanıcıların araştırma sorularına yönelik otomatik özetler, tablo verileri içeren çıkarımlar ve doğal dilde hazırlanmış tematik analizler sağlar. Zotero entegrasyonu, RIS/CSV/BIB formatlarında dışa aktarım, canlı düzenleme özellikleri, yönetici panelleri ve çalışma gruplarına yönelik eşzamanlı düzenleme imkânı platformun sunduğu diğer özellikler arasındadır.

Kullanıcı Tabanı ve Yaygınlık

Elicit, 2025 yılı itibarıyla 170.000 aktif aylık kullanıcı ve 740.000 toplam kullanıcı sayısına ulaşmıştır. Kullanıcı tabanı, akademik araştırmacılardan klinik uzmanlara kadar geniş bir yelpazeyi kapsamakta ve kullanıcı sayısında aylık yaklaşık %38 oranında artış raporlanmaktadır.

Gelecek Vizyonu

Elicit’in uzun vadeli amacı, yapay zekâyı yalnızca kısa vadeli görevlerde değil, aynı zamanda düşünme ve yansıtma gibi bilişsel süreçlerde de etkili kılmaktır. Şirket, bilimsel akıl yürütmenin ölçeklenebilirliğini artırmak ve karar destek sistemlerini daha şeffaf ve yeniden üretilebilir hale getirmek için araştırma destekli teknolojiler geliştirmeye devam etmektedir. Özellikle sistematik derlemelerin otomasyonu, sürekli güncellenebilen "yaşayan inceleme" yapıları ve kullanıcı kontrollü şeffaf denetim izleri bu hedefin merkezinde yer almaktadır.