AnpherosAnpheros PlatformDevelopers

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

Anpheros Semptom Motoru: Metodoloji

Herhangi bir dildeki serbest metin semptomları nasıl DSÖ ICD-10 ve ICD-11 kavramlarına dönüşür: yapay zeka normalleştiricisi, varlık ve deneyimleyici tespiti, DSÖ tarafından kontrol edilen kelime dağarcığı, değerlendirme sonuçları, benzer vaka eşleştirmesi ve sınırlamalar.

Anpheros Semptom Motoru, bir kişinin ne hissettiği hakkında kendi kelimeleri ve diliyle yazdıklarını uluslararası klinik kavramlara dönüştürür: kararlı bir Anpheros tanımlayıcısı, bir WHO ICD-10 kodu, bir WHO ICD-11 kodu ve bir vücut sistemi, ayrıca semptomun mevcut, çözülmüş, varsayımsal olup olmadığı veya başka biriyle ilgili olup olmadığı. Anpheros Daily'nin arkasında üretimde çalışır, sonuçlarını Anpheros Platform'da HL7 FHIR R4 Observations olarak yayınlar ve aynı terminolojiyi bir REST ve FHIR API aracılığıyla herhangi bir uygulamaya sunar. Bu sayfa, nasıl çalıştığını, nasıl kontrol edildiğini, neyi ölçtüğünü ve sınırlamalarının nerede olduğunu açıklar.

Genel Bakış

Kavramlar 274 (197 semptom, 77 bulgu), tanımlayıcılar SYM-0001…, asla yeniden kullanılmaz
Sınıflandırmalar WHO ICD-10 (Sürüm 2019) ve WHO ICD-11 MMS (2025-01), her eşlemenin denkliği ile
Vücut sistemleri 13, ICD-11 bölüm 21 bloklarından alınmıştır (sinir, sindirim, solunum, deri…)
Diller 20 dilde isimler; kişinin kendi dilinde serbest metin
Uyarı işaretleri 32, 14 kavram için, CDC ve NIDDK'dan kelimesi kelimesine alıntı
Normalleştirici değerlendirmesi 5 dil (Romence, İngilizce, İspanyolca, Almanca, Fransızca): birincil kod %97,5–100, varlık ve konu %92,5–98, mevcut olarak bildirilen olumsuz semptomlar her dilde %0
Klinik inceleme henüz yok: her yanıtta clinical_review: false
Standartlar HL7 FHIR R4 (CodeSystem, ValueSet, ConceptMap, Observation), ICD-10, ICD-11, laboratuvar sonuçları için LOINC

1. İş akışı

Bir semptom dört adımdan geçer. Kişinin metni asla değiştirilmez; her adım yanına veri ekler.

  1. Yakala. Ham giriş, kaydedildiği an, telefonun saat dilimi, dil ve isteğe bağlı olarak yoğunluk (1–10), başlangıç ve bitiş ile birlikte yazıldığı gibi saklanır. Aşağı akışta hiçbir şey onu yeniden yazmaz.
  2. Normalleştirme (Yapay Zeka). Büyük bir dil modeli (Vertex AI üzerinde Google Gemini), metni okur ve bahsettiği her semptom için şunları döndürür: birincil bir ICD-10 kodu, isteğe bağlı ikincil kodlar, kısa bir etiket ve iki öznitelik: doğrulama (mevcut, yok, çözüldü, varsayımsal, belirsiz) ve konu (kişi veya başka biri). Model yalnızca Anpheros kelime dağarcığından kod seçebilir; başka herhangi bir yanıt, atlanan bir giriş veya geçersiz birincil kod, başarısız bir girişim olarak sayılır, asla "bilinmeyen semptom" olarak sayılmaz.
  3. Kavram eşleştirme (deterministik). ICD-10 kodu, Anpheros kavramına ve oradan da ICD-11 ve vücut sistemine eşlenir. Bu adım, yapay zeka değil, sabit tablolar kullanır, bu nedenle aynı kod her zaman aynı kavramı verir.
  4. Yayınlama. Yalnızca mevcut ve kişiyle ilgili semptomlar, yalnızca normalleştirme başarılı olduktan sonra kişinin kaydında FHIR Gözlemleri haline gelir. Daha sonraki bir düzenleme veya yeniden normalleştirme bunu değiştirirse, Gözlem geri çekilir; sürüm geçmişi kalır.

2. Mevcudiyet, zaman ve deneyimleyen

Klinik metinler sıklıkla kişinin sahip olmadığı semptomlardan bahseder. Klinik doğal dil işleme buna reddetme, zamansallık ve deneyimleyen tespiti (NegEx ve ConText yöntem ailesi) adını verir. Motor, modelin assertion ve subject öznitelikleriyle aynı üç soruyu ele alır:

Yazılı Assertion / subject Kişinin semptomu olarak yayınlandı mı?
"Salı gününden beri başım ağrıyor" present / self evet
"başım artık ağrımıyor" resolved / self hayır
"yarın ateşim çıkabilir" hypothetical / self hayır
"annemin öksürüğü var" present / other hayır

Bir akrabanın şikayeti asla otomatik olarak aile geçmişine dönüştürülmez.

3. Kelime Dağarcığı ve Nasıl Kontrol Edildiği

Kelime dağarcığı, ICD-10 bölüm XVIII'i (R00–R94 ve 2026.10.3 sürümünden bu yana R06.0 nefes darlığı gibi kalıntı olmayan alt kategorileri) ve DSÖ'nün bir semptomu başka bir bölümde sınıflandırdığı yerlerde DSÖ kodunu kapsar: kabızlık K59.0, kulak çınlaması H93.1, çift görme H53.2, bulanık görme H53.8, kaşıntı L29.9, eklem ağrısı M25.5, sırt ağrısı M54, uyku sorunları G47.

4. Değerlendirme

Normalleştirici, Rumen dilinde (mevcut kullanıcıların çoğunun dili) yazılmış 100 sentetik vaka üzerinde sabit bir küme üzerinde değerlendirilir; her vaka beklenen birincil kod, onay ve özne ile birlikte gelir. Vakaların 32'si kasıtlı olarak mevcut değildir: reddedilmiş, çözülmüş, varsayımsal, belirsiz veya başka bir kişiye ait. Mevcut istemle (sürüm 3, 15 Ekim 2026) sonuçlar:

Metrik Sonuç Hedef
Birincil kod doğru 100 % ≥ 85 %
Onay ve özne ikisi de doğru 98 % —
Reddedilen belirtiler mevcut olarak raporlandı 0 % ≤ 3 %

İki hata, varsayımsal olarak sınıflandırılan ancak mevcut olmayan idari girişlerdi ("salı günü kardiyolog randevusu", "5 kg vermek istiyorum"); hiçbiri belirti değildir. Test kümesi bir klinisyen tarafından incelenmemiştir, bu nedenle puanlar gösterge niteliğindedir.

Diğer diller (16 Ekim 2026). Her kategoriyi kapsayan 40 vaka, aynı beklenen cevaplarla İngilizce, İspanyolca, Almanca ve Fransızcaya çevrildi; gayri resmi vakalar her dilin kendi gayri resmi üslubunda yeniden yazıldı. Modele verilen talimatlar aynı kaldı.

Dil Vakalar Birincil kod Mevcudiyet ve özne Reddedilen mevcut olarak raporlandı
Rumence 100 100 % 98 % 0 %
İngilizce 40 100 % 97.5 % 0 %
İspanyolca 40 97.5 % 92.5 % 0 %
Almanca 40 100 % 97.5 % 0 %
Fransızca 40 100 % 95 % 0 %

Kalan hataların çoğu aynı idari girişlerdir ("salı günü kardiyolog randevusu", "kontrol, her şey yolunda") veya iki mevcut olmayan durum arasında bir seçimdir ("bugün ateş yok" çözülmüş olarak değil, mevcut değil olarak); hiçbiri bir belirti yayınlamaz. Tek kodlama farkı, İspanyolca "escalofríos y malestar" (titreme ve halsizlik) ifadesinin, tersinin yerine, ikincil kod olarak titreme (R68) ile halsizlik (R53) olarak kodlanmasıydı.

İnsanlara gösterilen isimler dillerini takip eder: uygulama, kavram adını kullanıcının dilinde (önce halk dilindeki ad) ve mevcudiyet notunu ("çözüldü", "başka biri") uygulamanın 20 dilinde görüntüler.

Üretimde (16 Ekim 2026), kelime hazinesi WHO'ya karşı kontrol edildikten sonra, depolanan her belirti yeniden normalleştirildi. Gerçek kullanıcıların kayıtlarında: tüm belirtiler normalleştirildi, "belirsiz" olarak bırakılan 0 mevcut belirti ve kişinin kendisine ait olarak yayınlanan 0 mevcut olmayan belirti (yayınlanan Gözlemlerin bağımsız denetimi).

5. Benzer vakalar (geliştirme aşamasında)

Bir sonraki bileşen, insanların semptomlarına ve anormal laboratuvar sonuçlarına göre karşılaştırılmasını sağlar ve yalnızca açık rıza ile çok benzer bir durumu bildiren kişileri önermeyi amaçlar.

Bir teşhis veya hastalık önermez.

6. Uygulamalar bunu nasıl kullanır

7. Sınırlamalar

İlgili Kaynaklar

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