Fizyomed
Sektördeki 25 yıllık tecrübesiyle kendi AR-GE çalışmaları sonucu yerli üretim robotik rehabilitasyon cihazları geliştirmesi, onu Türkiye'nin en inovatif rehabilitasyon teknolojisi sağlayıcılarından biri yapıyor. Ürün yelpazesinin genişliği ve akademik kurumlarla iş birliği, tasarım ve mühendislik kalitesini somut olarak kanıtlıyor.
- Yerli robotik rehabilitasyon üretimi
- Uluslararası standartlarda AR-GE süreci
- Geniş klinik referans ağı

Fizyomed, akademik tasarım denetiminde 65/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri görsel kararlılık (94) ve akıcılık (94); görece geliştirilebilir alanları içerik (47) ve marka kimliği (50).
Fizyomed, tarafından tasarlanan bu Rehabilitasyon Teknolojisi platformu olarak 65/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Fizyomed, teknoloji dijital alan içinde güçlü bir temel üzerine inşa edilmiş olmakla birlikte etkileşim ve dönüşüm oranını sınırlayan belirli tasarım kararları dikkat çekmektedir. Renk kontrastı, tipografik hiyerarşi ve etkileşim yoğunluğu alanlarında odaklanmış iyileştirmeler kullanıcı deneyimini belirgin ölçüde ilerletecektir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Sarı iyimserlik ve yeniliği simgeler. Yüksek parlaklığı kontrast yönetimini kritik kılar; arka plan kullanımında okunabilirlik titizlik gerektirir. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Rehabilitasyon Teknolojisi
Fizyomed bu kategoride 7 puan üzerinde — sektör ortalaması 58/100. En iyi %53 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için öncelik CrUX (Chrome User Experience Report — gerçek kullanıcıların canlı saha verisi); CrUX verisi yoksa Lighthouse(kontrollü lab/test ortamı) kullanılır. Bu iki ortam farklı koşullarda ölçtüğü için bazı metrikler birbirinden ayrışabilir — örneğin sunucu yanıtı (TTFB) lab'da hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların içerik boyaması (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha yavaş çıkabilir. Her iki değer de doğrudur; yalnızca farklı pencerelerden bakar.

