Publikationen

Lesen Sie die Mathematik selbst.

Alles, was DeepSensi™ öffentlich behauptet, ist schriftlich niedergelegt, referenziert und zur kritischen Prüfung freigegeben.

Zum Patent angemeldetVeröffentlicht als Beweis und Standard, nicht als technischer Bauplan.

Formale Zuverlässigkeitsanalyse der mehrschichtigen deterministischen Verifizierung in der klinischen KI

WP-001 · Reliability Engineering. Der Sicherheitsnachweis: 23 Barrieren gemäß IEC 61025, Worst-Case-Schranke 3,23 × 10⁻⁶, empirische NEJM CPC-Validierung (N=301) und das Gomola Framework.

Der fehlerhafte Maßstab: Warum statische medizinische Benchmarks die klinische Sicherheit benachteiligen

WP-002 · Evaluationswissenschaft. Das Safe-Triage-Paradoxon, dokumentierte Benchmark-Fehler und Auto-CSA validiert an N=301.

Das Hyper Consilium: Menschliche Ärzte als bewertete Knoten in einem fraktalen KI-Diagnostikschwarm

WP-003 · Diagnostische Architektur. Spezialisten-Agenten für jede Disziplin, Zwei-Wege-Schlussfolgerung, eine einheitliche Reputationsökonomie und ergebnisabhängige Arzttantiemen.

Der Global Clinical Performance Score

WP-004 · Reputationswissenschaft. Ein objektives, manipulationssicheres und verzerrungsresistentes Framework für die Arztreputation.

Autonome Bayes'sche Hypothesengenerierung und adversarielle Validierung

WP-005 · Autonome Forschung. Die AutoResearcher-HYPO-Architektur, verankert in deterministischer Validierung biologischer Netzwerke.

Golden Horizon: KI-gestützter Compassionate Access

WP-006 · Härtefallprogramme (Compassionate Access). Autonomer, grenzenloser Abgleich von Patienten mit experimentellen Therapien, per Architektur zwingend kostenfrei.

GERN: Datenschutzkonforme syndromische Überwachung aus Ambient Clinical Documentation

WP-007 · Digitale Epidemiologie. Zuverlässige Frühwarnung als datenschutzkonformes Nebenprodukt der klinischen Versorgung.

Das Gomola Framework: Ein quantitativer Sicherheitszertifizierungsstandard für klinische KI

DSS-001 · Standarddefinition. Vier Zertifizierungsstufen, fünf überprüfbare Säulen, herstellerneutral und lizenzfrei.

Ein quantitativer Sicherheitsstandard für klinische KI: Der DeepSensi™ Standard

Perspektive. Das Argument für abgestufte, quantitative Zuverlässigkeitsziele in der klinischen KI.

Kohorte: N=301 NEJM CPC-Fälle (2014 bis 2023), Entwicklungs-Kohorte; eine Bestätigungsstudie ist vorgesehen. Wir veröffentlichen den Beweis, den Standard und das Audit. Wir veröffentlichen nicht den Bauplan.