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एंफ़ेरोस सिम्पटम इंजन: कार्यप्रणाली

किसी भी भाषा में फ्री-टेक्स्ट लक्षण WHO ICD-10 और ICD-11 अवधारणाओं में कैसे बदल जाते हैं: AI सामान्यीकरणकर्ता, उपस्थिति और अनुभवकर्ता का पता लगाना, WHO-जांचित शब्दावली, मूल्यांकन परिणाम, समान-मामले का मिलान और सीमाएं।

Anpheros Symptom Engine किसी व्यक्ति द्वारा अपने शब्दों और भाषा में अपनी भावनाओं के बारे में लिखी गई बातों को अंतर्राष्ट्रीय नैदानिक अवधारणाओं में बदलता है: एक स्थिर Anpheros पहचानकर्ता, एक WHO ICD-10 कोड, एक WHO ICD-11 कोड और एक शारीरिक प्रणाली, साथ ही यह भी कि लक्षण मौजूद है, हल हो गया है, काल्पनिक है या किसी और के बारे में है। यह Anpheros Daily के पीछे उत्पादन में चलता है, Anpheros Platform पर HL7 FHIR R4 Observations के रूप में अपने परिणाम प्रकाशित करता है, और REST और FHIR API के माध्यम से किसी भी एप्लिकेशन के लिए समान शब्दावली को उजागर करता है। यह पृष्ठ बताता है कि यह कैसे काम करता है, इसकी जाँच कैसे की गई, यह क्या मापता है, और इसकी सीमाएँ कहाँ हैं।

एक नज़र में

अवधारणाएँ 274 (197 लक्षण, 77 निष्कर्ष), पहचानकर्ता SYM-0001…, कभी भी पुनः उपयोग नहीं किए जाते
वर्गीकरण WHO ICD-10 (संस्करण 2019) और WHO ICD-11 MMS (2025-01), प्रत्येक मैपिंग की समानता के साथ
शारीरिक प्रणालियाँ 13, ICD-11 अध्याय 21 ब्लॉक (तंत्रिका, पाचन, श्वसन, त्वचा…) से लिए गए
भाषाएँ 20 भाषाओं में नाम; व्यक्ति की अपनी भाषा में मुक्त पाठ
चेतावनी संकेत 32, 14 अवधारणाओं के लिए, CDC और NIDDK से शब्दशः उद्धृत
सामान्यीकरण मूल्यांकन 5 भाषाएँ (रोमानियाई, अंग्रेजी, स्पेनिश, जर्मन, फ्रेंच): प्राथमिक कोड 97.5–100 %, उपस्थिति और विषय 92.5–98 %, अनुपस्थित लक्षण 0 % के रूप में रिपोर्ट किए गए हर भाषा में
नैदानिक ​​समीक्षा अभी तक कोई नहीं: हर प्रतिक्रिया पर clinical_review: false
मानक HL7 FHIR R4 (CodeSystem, ValueSet, ConceptMap, Observation), ICD-10, ICD-11, प्रयोगशाला परिणामों के लिए LOINC

1. पाइपलाइन

एक लक्षण चार चरणों से गुजरता है। व्यक्ति का पाठ कभी नहीं बदला जाता है; हर चरण उसके बगल में डेटा जोड़ता है।

  1. कैप्चर। कच्ची प्रविष्टि वैसे ही संग्रहीत की जाती है जैसे वह लिखी गई थी, उस क्षण के साथ जब उसे नोट किया गया था, फोन का समय क्षेत्र, भाषा, और वैकल्पिक रूप से तीव्रता (1-10), शुरुआत और अंत। डाउनस्ट्रीम में कुछ भी इसे फिर से नहीं लिखता है।
  2. सामान्यीकरण (AI)। एक बड़ा भाषा मॉडल (Vertex AI पर Google Gemini) पाठ को पढ़ता है और प्रत्येक लक्षण के लिए जिसे वह उल्लेख करता है, उसे लौटाता है: एक प्राथमिक ICD-10 कोड, वैकल्पिक द्वितीयक कोड, एक संक्षिप्त लेबल, और दो विशेषताएँ, कथन (उपस्थित, अनुपस्थित, हल, काल्पनिक, अनिश्चित) और विषय (व्यक्ति, या कोई और)। मॉडल केवल Anpheros शब्दावली से कोड चुन सकता है; कोई भी अन्य उत्तर, एक छोड़ी गई प्रविष्टि या एक अमान्य प्राथमिक कोड को एक असफल प्रयास माना जाता है, कभी भी "अज्ञात लक्षण" नहीं।
  3. अवधारणा मैपिंग (निर्धारक)। ICD-10 कोड को Anpheros अवधारणा में मैप किया जाता है और उससे, ICD-11 और शरीर प्रणाली में। यह चरण AI का उपयोग नहीं करता है, बल्कि निश्चित तालिकाओं का उपयोग करता है, इसलिए एक ही कोड हमेशा एक ही अवधारणा देता है।
  4. प्रकाशन। केवल वे लक्षण जो उपस्थित हैं और व्यक्ति के बारे में हैं, व्यक्ति के रिकॉर्ड में FHIR Observations बन जाते हैं, और केवल सामान्यीकरण सफल होने के बाद। यदि बाद का संपादन या पुनः सामान्यीकरण इसे बदलता है, तो Observation वापस ले लिया जाता है; संस्करण इतिहास बना रहता है।

2. उपस्थिति, समय और अनुभवकर्ता

क्लिनिकल टेक्स्ट में अक्सर ऐसे लक्षण बताए जाते हैं जो व्यक्ति को नहीं होते हैं। क्लिनिकल नेचुरल-लैंग्वेज प्रोसेसिंग इसे निगेशन, टेम्पोरैलिटी और एक्सपीरिएंसर डिटेक्शन (NegEx और ConText विधियों का परिवार) कहती है। इंजन मॉडल के असर्शन (assertion) और सब्जेक्ट (subject) एट्रीब्यूट्स के साथ उन्हीं तीन सवालों को संभालता है:

लिखा हुआ असर्शन / सब्जेक्ट व्यक्ति के लक्षण के रूप में प्रकाशित?
"I've had a headache since Tuesday" present / self yes
"my head doesn't hurt any more" resolved / self no
"I might get a fever tomorrow" hypothetical / self no
"my mother has a cough" present / other no

किसी रिश्तेदार की शिकायत को कभी भी स्वचालित रूप से पारिवारिक इतिहास में नहीं बदला जाता है।

3. शब्दावली और उसकी जाँच कैसे की गई

शब्दावली में ICD-10 अध्याय XVIII (R00–R94, और रिलीज़ 2026.10.3 से इसके गैर-अवशिष्ट उपश्रेणियाँ जैसे R06.0 साँस फूलना) और जहाँ WHO किसी लक्षण को दूसरे अध्याय में वर्गीकृत करता है, वहाँ WHO कोड शामिल है: कब्ज K59.0, टिनिटस H93.1, डबल विजन H53.2, धुंधली दृष्टि H53.8, खुजली L29.9, जोड़ों का दर्द M25.5, पीठ दर्द M54, नींद की समस्याएँ G47।

4. मूल्यांकन

सामान्यक (normalizer) का मूल्यांकन 100 सिंथेटिक मामलों के एक निश्चित सेट पर किया जाता है, जो रोमानियाई (अधिकांश वर्तमान उपयोगकर्ताओं की भाषा) में लिखे गए हैं, प्रत्येक में अपेक्षित प्राथमिक कोड, अभिकथन (assertion) और विषय (subject) शामिल हैं। 32 मामले जानबूझकर अनुपस्थित हैं: निरुद्ध (negated), हल किए गए (resolved), काल्पनिक (hypothetical), अनिश्चित (uncertain) या किसी अन्य व्यक्ति के बारे में। वर्तमान प्रॉम्प्ट (संस्करण 3, 15 अक्टूबर 2026) के साथ परिणाम:

मीट्रिक परिणाम लक्ष्य
प्राथमिक कोड सही 100 % ≥ 85 %
अभिकथन और विषय दोनों सही 98 % —
निरुद्ध लक्षण उपस्थित के रूप में रिपोर्ट किए गए 0 % ≤ 3 %

दो त्रुटियाँ प्रशासनिक प्रविष्टियाँ थीं ("कार्डियोलॉजिस्ट के साथ मंगलवार को अपॉइंटमेंट", "मैं 5 किलो वजन कम करना चाहता हूं") जिन्हें उपस्थित के बजाय काल्पनिक के रूप में वर्गीकृत किया गया था; दोनों में से कोई भी लक्षण नहीं है। परीक्षण सेट की समीक्षा एक चिकित्सक द्वारा नहीं की गई है, इसलिए स्कोर सांकेतिक हैं।

अन्य भाषाएँ (16 अक्टूबर 2026)। 40 मामलों, जिनमें हर श्रेणी शामिल है, को अंग्रेजी, स्पेनिश, जर्मन और फ्रेंच में समान अपेक्षित उत्तरों के साथ अनुवादित किया गया था; अनौपचारिक मामलों को प्रत्येक भाषा की अपनी अनौपचारिक शैली में फिर से लिखा गया था। मॉडल के लिए निर्देश वही रहे।

भाषा मामले प्राथमिक कोड उपस्थिति और विषय निरुद्ध उपस्थित के रूप में रिपोर्ट किए गए
रोमानियाई 100 100 % 98 % 0 %
अंग्रेजी 40 100 % 97.5 % 0 %
स्पेनिश 40 97.5 % 92.5 % 0 %
जर्मन 40 100 % 97.5 % 0 %
फ्रेंच 40 100 % 95 % 0 %

अधिकांश शेष त्रुटियाँ वही प्रशासनिक प्रविष्टियाँ हैं ("मंगलवार को कार्डियोलॉजिस्ट अपॉइंटमेंट", "चेक-अप, सब ठीक है") या दो अनुपस्थित स्थितियों के बीच एक विकल्प ("आज बुखार नहीं है" को अनुपस्थित के बजाय हल किया गया के रूप में); उनमें से कोई भी लक्षण प्रकाशित नहीं करता है। एक कोडिंग अंतर स्पेनिश "escalofríos y malestar" (ठंड लगना और बेचैनी) था जिसे बेचैनी (R53) के रूप में कोडित किया गया था जिसमें ठंड लगना (R68) एक द्वितीयक कोड के रूप में था, बजाय इसके विपरीत।

लोगों को दिखाए गए नाम उनकी भाषा का पालन करते हैं: ऐप उपयोगकर्ता की भाषा में अवधारणा नाम (पहले सामान्य नाम) और उपस्थिति नोट ("हल किया गया", "कोई और") ऐप की 20 भाषाओं में प्रदर्शित करता है।

उत्पादन में (16 अक्टूबर 2026), WHO के खिलाफ शब्दावली की जाँच के बाद, हर संग्रहीत लक्षण को फिर से सामान्य किया गया। वास्तविक उपयोगकर्ताओं के रिकॉर्ड पर: सभी लक्षण सामान्य किए गए, 0 उपस्थित लक्षण "अस्पष्ट" के रूप में छोड़े गए, और 0 लक्षण जो उपस्थित नहीं हैं उन्हें व्यक्ति के अपने के रूप में प्रकाशित किया गया (प्रकाशित अवलोकनों का स्वतंत्र ऑडिट)।

5. समान मामले (विकास में)

अगला घटक लोगों की तुलना उनके लक्षणों और असामान्य लैब परिणामों से करता है, ताकि स्पष्ट सहमति से, बहुत समान रिपोर्ट करने वाले लोगों का सुझाव दिया जा सके।

यह निदान या बीमारी का सुझाव नहीं देता है।

6. एप्लिकेशन इसका उपयोग कैसे करते हैं

7. सीमाएँ

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