Bu sayfa Deznova'nın altını açıyor: veri, mimari, ölçüm. Pazarlama diliyle değil, mühendislik diliyle.
Katmanlara in →Hekim vakayı yazdığında görünen tek şey bir cevap. Arada, her sorgunun sırayla geçtiği dört katman çalışır.
Üç uluslararası tıbbi ontoloji — MONDO, HPO ve Orphanet — 55.380 hastalık ve fenotip kaydıyla tek çatı altında. Yanında, on binlerce gerçek klinik vakadan damıtılmış, SOAP yapısında indekslenmiş, aranabilir bir klinik hafıza.
Türkçe vaka özeti önce uluslararası tıbbi terimlere köprülenir. Çok dilli embedding modeli 30 aday kanıt getirir; cross-encoder yeniden sıralayıcı en güçlü 5'ini seçip muhakemeye taşır.
Cihazda çalışan dil modeli kanıtları fenotip-güdümlü tartar. Hastanın kişisel hafızası — kronik hastalıkları, ilaçları, alerjileri ve aile öyküsü — salt-okunur bağlam olarak katılır: aile öyküsünden gelen kalıtsal ve genetik risk sinyalleri yakalanır, ama sistem önceki tanıya demir atmadan yeni tabloyu bağımsız değerlendirir.
Çıktı kural tabanlı bir ağdan geçer: atlanması tehlikeli tanılar ekartasyon listesine eklenir, ilaç önerileri alerjilerle çarpıştırılır, sistem emin olmadığında çekimser kalır.
Klinik karar anını güçlendiren, her adımı açıklanabilir ve baştan sona cihazda çalışan bir yapay zeka mimarisi — buluta değil, hastanın yanındaki karara özel tasarlandı.
55.380+ tıbbi kavram, MONDO ve HPO ontolojileriyle eşlenmiş bir bilgi grafiği üzerinde akıl yürütür.
Semptom, laboratuvar ve anamnez verisini birleştirerek kanıta dayalı, anlık bir ayırıcı tanı listesi üretir.
Her öneri, izlenebilir bir gerekçe zinciri ve kaynak referansıyla gelir — kara kutu değil, şeffaf yapay zeka.
Hasta verisi cihazdan asla çıkmaz. Tümüyle çevrimdışı yerel model mimarisiyle uçtan uca KVKK uyumu.
Hastanın kronik hastalıkları, ilaçları, alerjileri ve aile öyküsü salt-okunur bağlam olur; aile öyküsünden gelen kalıtsal ve genetik riskleri HPO fenotip eşlemesiyle nadir tablolarda yakalar.
Hekim iş akışına entegre ikinci görüş; anchoring biasına karşı korumalı klinik karar desteği.
Kardiyolojiden nadir genetik hastalıklara, geniş tıbbi kapsam
Her kritik değişiklikte 55 vinyetlik klinik test bataryası baştan koşulur. Aşağıdaki skorlar cilalanmadı — olduğu gibi.
Sayıların bağlamı
Bu sonuçlar iç değerlendirme bataryasına aittir — klinik çalışma değildir.
Bilinçli bir takasla, buluttaki dev modeller yerine cihaz içinde çalışan kompakt bir model kullanıyoruz: hasta verisi asla dışarı çıkmaz. Güvenlik ağı katmanı tam da bu yüzden var — model yanılsa bile sistem yakalasın diye.
Fikir 2024'ün sonunda bir soruyla başladı; yoğun geliştirme 2026 Şubat'ında hız kazandı. Kestirme yok — her adım bir öncekinin ölçümünden doğdu.
İlk konuşmalar 2024'ün sonunda: iyi bir hekime ulaşmak neden bu kadar zor? Aylara yayılan planlama ve fikir olgunlaştırma, bu soruyu somut bir ürün hedefine dönüştürdü.
Yoğun geliştirme 2026 Şubat'ında başladı. İlk yol, modeli klinik veriyle yeniden eğitmekti. Denedik ve ölçtük: bu boyuttaki modellerde ezber ve halüsinasyon artıyor. Rotayı değiştirdik — bilgi modelin içinde değil, yanında durur. Bugünkü RAG mimarisi bu kararın ürünü.
On binlerce gerçek klinik vaka, klinik akışı bozmayan SOAP yapısında binlerce aranabilir parçaya ayrıştırıldı ve indekslendi.
MONDO, HPO ve Orphanet tek indekste birleşti. Ayırıcı tanılar artık serbest metin değil — uluslararası hastalık kimlikleriyle konuşuyor.
Embedding araması tek başına yetmedi. Cross-encoder yeniden sıralama eklendi; muhakemeye giden kanıtın isabeti belirgin biçimde sıçradı.
Kural tabanlı red-flag ağı, alerji kontrolü ve çekimserlik davranışı eklendi: tek bir modelin yanılgısı, sistemin yanılgısı olmasın.
Hastanın kişisel hafızası — kronik hastalık, ilaç, alerji ve aile öyküsü — salt-okunur bağlam olarak muhakemeye katıldı; aile öyküsünden gelen kalıtsal ve genetik riskleri yakalayan fenotip-güdümlü analizle birleşti. Sırada: daha derin vaka literatürü ve çok turlu klinik diyalog.