AnpherosAnpheros PlatformDevelopers

Try it free in the sandbox · first FHIR call in 5 minutesFree · 30 synthetic patients · no card

Anpheros Tünetelemző: módszertan

Hogyan válnak a szabad szöveges tünetek bármilyen nyelven WHO ICD-10 és ICD-11 koncepciókká: az AI normalizáló, jelenlét és tapasztaló felismerés, a WHO által ellenőrzött szókincs, értékelési eredmények, hasonló esetek egyeztetése és korlátok.

Az Anpheros Symptom Engine azt alakítja át, amit egy személy leír arról, hogyan érzi magát, saját szavaival és nyelvével, nemzetközi klinikai koncepciókká: egy stabil Anpheros azonosító, egy WHO ICD-10 kód, egy WHO ICD-11 kód és egy testrendszer, együtt azzal, hogy a tünet jelen van-e, megszűnt-e, hipotetikus-e vagy másról szól-e. Ez a funkció az Anpheros Daily mögött fut a termelésben, eredményeit HL7 FHIR R4 Observations-ként teszi közzé az Anpheros Platformon, és ugyanazt a terminológiát teszi elérhetővé bármely alkalmazás számára egy REST és FHIR API-n keresztül. Ez az oldal ismerteti, hogyan működik, hogyan ellenőrizték, mit mér, és hol vannak a korlátai.

Áttekintés

Fogalmak 274 (197 tünet, 77 lelet), azonosítók SYM-0001…, soha nem kerülnek újra felhasználásra
Osztályozások WHO ICD-10 (2019-es verzió) és WHO ICD-11 MMS (2025-01), az egyes megfelelések ekvivalenciájával
Testrendszerek 13, az ICD-11 21. fejezetének blokkjai alapján (idegrendszer, emésztőrendszer, légzőrendszer, bőr stb.)
Nyelvek nevek 20 nyelven; szabad szöveg a személy saját nyelvén
Figyelmeztető jelek 32, 14 fogalomhoz, szó szerint idézve a CDC és az NIDDK forrásaiból
Normalizáló kiértékelés 5 nyelv (román, angol, spanyol, német, francia): elsődleges kód 97,5–100%, jelenlét és alany 92,5–98%, tagadott tünetek 0%-ban jelentve jelenként minden nyelven
Klinikai felülvizsgálat még nincs: clinical_review: false minden válaszra
Szabványok HL7 FHIR R4 (CodeSystem, ValueSet, ConceptMap, Observation), ICD-10, ICD-11, LOINC laboreredményekhez

1. A folyamat

Egy tünet négy lépésen megy keresztül. A személy szövege soha nem változik; minden lépés adatokat ad hozzá mellette.

  1. Rögzítés. A nyers bejegyzés úgy tárolódik, ahogy le lett írva, a rögzítés pillanatával, a telefon időzónájával, a nyelvvel, és opcionálisan az intenzitással (1–10), az onsettel és az enddel. Semmi sem írja át utólag.
  2. Normalizálás (AI). Egy nagy nyelvi modell (Google Gemini a Vertex AI-n) elolvassa a szöveget, és minden említett tünetre a következőket adja vissza: egy elsődleges ICD-10 kódot, opcionális másodlagos kódokat, egy rövid címkét, és két attribútumot, az assertion-t (jelen, hiányzik, feloldva, hipotetikus, bizonytalan) és a subject-ot (a személy, vagy valaki más). A modell csak az Anpheros szókészletéből választhat kódokat; bármilyen más válasz, kihagyott bejegyzés vagy érvénytelen elsődleges kód sikertelen kísérletnek számít, soha nem "ismeretlen tünetnek".
  3. Koncepció-hozzárendelés (determinisztikus). Az ICD-10 kód hozzárendelődik az Anpheros koncepcióhoz, és abból az ICD-11-hez és a testrendszerhez. Ez a lépés rögzített táblázatokat használ, nem AI-t, így ugyanaz a kód mindig ugyanazt a koncepciót adja.
  4. Publikálás. Csak azok a tünetek, amelyek jelen vannak és a személyre vonatkoznak, válnak FHIR Observation-né a személy rekordjában, és csak a normalizálás sikere után. Ha egy későbbi szerkesztés vagy újra-normalizálás ezt megváltoztatja, az Observation visszavonásra kerül; a verziótörténet megmarad.

2. Jelenlét, idő és tapasztaló

A klinikai szövegek gyakran említenek olyan tüneteket, amelyekkel a személy nem rendelkezik. A klinikai természetesnyelv-feldolgozás ezt negációnak, temporalitásnak és tapasztaló detektálásának nevezi (a NegEx és ConText módszercsalád). A motor ugyanazt a három kérdést kezeli a modell assertion és subject attribútumaival:

Írott szöveg Assertion / subject A személy tüneteként jelent meg?
"I've had a headache since Tuesday" present / self igen
"my head doesn't hurt any more" resolved / self nem
"I might get a fever tomorrow" hypothetical / self nem
"my mother has a cough" present / other nem

Egy rokon panaszát soha nem alakítjuk át automatikusan családi kórtörténetté.

3. A szókincs és annak ellenőrzése

A szókincs az ICD-10 XVIII. fejezetét (R00–R94, és a 2026.10.3-as kiadás óta annak nem-maradvány alcsoportjait, mint például az R06.0 dyspnoea) fedi le, és ahol a WHO egy tünetet más fejezetben osztályoz, ott a WHO kódját: székrekedés K59.0, fülzúgás H93.1, kettős látás H53.2, homályos látás H53.8, viszketés L29.9, ízületi fájdalom M25.5, hátfájás M54, alvási problémák G47.

4. Értékelés

A normalizáló 100 szintetikus, román nyelvű (a legtöbb jelenlegi felhasználó nyelve) esetből álló rögzített készleten lett értékelve, mindegyikhez tartozik egy elvárt elsődleges kód, állítás és alany. A 32 eset szándékosan nincs jelen: tagadott, feloldott, hipotetikus, bizonytalan, vagy más személyre vonatkozik. Eredmények a jelenlegi prompttal (3. verzió, 2026. október 15.):

Metrika Eredmény Cél
Elsődleges kód helyes 100 % ≥ 85 %
Állítás és alany is helyes 98 % —
Tagadott tünetek jelenként jelentve 0 % ≤ 3 %

A két hiba adminisztratív bejegyzés volt ("találkozó a kardiológussal kedden", "5 kg-ot akarok fogyni"), amelyeket jelenkénti helyett hipotetikusnak minősítettek; egyik sem tünet. A tesztkészletet nem vizsgálta orvos, így az eredmények tájékoztató jellegűek.

Más nyelvek (2026. október 16.). A 40 eset, amely minden kategóriát lefed, le lett fordítva angolra, spanyolra, németre és franciára, ugyanezekkel az elvárt válaszokkal; az informális eseteket az adott nyelv saját informális stílusában írták át. A modellnek adott utasítások változatlanok maradtak.

Nyelv Esetek Elsődleges kód Jelenlét és alany Tagadott jelenként jelentve
Román 100 100 % 98 % 0 %
Angol 40 100 % 97.5 % 0 %
Spanyol 40 97.5 % 92.5 % 0 %
Német 40 100 % 97.5 % 0 %
Francia 40 100 % 95 % 0 %

A legtöbb fennmaradó hiba ugyanazok az adminisztratív bejegyzések ("találkozó a kardiológussal kedden", "ellenőrzés, minden rendben") vagy két nem jelenlévő állapot közötti választás ("ma nincs láz" feloldottként a hiányzó helyett); egyik sem publikál tünetet. Az egyetlen kódolási különbség a spanyol "escalofríos y malestar" (hidegrázás és rossz közérzet) volt, amelyet rossz közérzetként (R53) kódoltak, a hidegrázás (R68) pedig másodlagos kódként, a fordítottja helyett.

Az embereknek megjelenített nevek követik a nyelvüket: az alkalmazás a koncepció nevét a felhasználó nyelvén (először a laikus név) és a jelenléti megjegyzést ("feloldott", "valaki más") az alkalmazás 20 nyelvén jeleníti meg.

Élesben (2026. október 16.), miután a szókincset ellenőrizték a WHO-val, minden tárolt tünetet újra normalizáltak. Valós felhasználók rekordjain: minden tünet normalizálva, 0 jelenlévő tünet maradt "tisztázatlan"-ként, és 0 nem jelenlévő tünet lett publikálva a személy sajátjaként (független audit a publikált megfigyelésekről).

5. Hasonló esetek (fejlesztés alatt)

A következő komponens tünetek és kóros laboreredmények alapján hasonlítja össze az embereket, hogy explicit hozzájárulással javasoljon olyan személyeket, akik nagyon hasonló tüneteket jelentenek.

Nem javasol diagnózist vagy betegséget.

6. Hogyan használják az alkalmazások

7. Korlátok

Kapcsolódó

Try it free in the sandbox · first FHIR call in 5 minutesFree · 30 synthetic patients · no card

Product updates by email

New features, guides and the end of the beta. One email a month at most.

Send me occasional Anpheros Platform updates by email (new features, API changes, guides). I'll confirm by email and can unsubscribe in one click from any email. Privacy