Die Wissenschaft
DeepSensi™ verlangt nicht von Ihnen, ihm zu vertrauen. Es liefert Ihnen die Ableitung, die Daten und das Audit. Das Sicherheitskonzept ist so aufgebaut, wie es in der Luftfahrt und der Nukleartechnik üblich ist: mit einer quantifizierten Worst-Case-Grenze.
Acht Ideen, rigoros umgesetzt
Dreiundzwanzig unabhängige Barrieren, modelliert nach IEC 61025, mit einem begründeten Common-Cause-Faktor und Worst-Case-Degradation. Die Grenze auf Systemebene wird abgeleitet, nicht behauptet. WP-001 →
Statische Benchmarks belohnen das bloße Erinnern und bestrafen Vorsicht. Auto-CSA bewertet das sichere Eingeständnis von Ungewissheit und deckt Benchmark-Defekte offen auf. WP-002 →
Das Gomola Framework gibt der klinischen KI das, was die Luftfahrt seit Jahrzehnten hat: quantitative Zuverlässigkeitsstufen, fünf auditierbare Säulen, lizenzgebührenfrei. DSS-001 →
Ein Spezialisten-Agent für jede medizinische Fachrichtung berät unter herstellerübergreifender Verifizierung, und Ärzte treten als bewertete Knotenpunkte bei. Verifizierte Erkenntnisse erzielen ergebnisabhängige Tantiemen: das erste formelle Wirtschaftsmodell für klinische Expertise innerhalb einer KI. WP-003 → WP-004 →
DeepSensi™ wurde entwickelt, um einen Kliniker schneller und sicherer zu machen, niemals um seine Unterschrift zu ersetzen. Das Urteilsvermögen bleibt menschlich; die Maschine übernimmt den Abruf, die Gegenprüfung und das gerichtsfeste Protokoll. WP-003 →
Dieselbe Engine erreicht Patienten, die kein Spezialist erreichen kann: grenzenlose Zuordnung zu Compassionate-Use-Therapien und Epidemie-Frühwarnung auf Arztniveau als privates Nebenprodukt der regulären Versorgung. WP-006 → WP-007 →
Ein zeitlicher Gesundheitsgraph, der niemals vergisst, und ein digitaler Zwilling, der auch nach dem Besuch weiterbeobachtet. Wenn die Realität von der erwarteten Entwicklung abweicht, wird der Fall von selbst neu aufgerollt. Selbst die Stimme wird zu einem Vitalzeichen.
Vom Klinik-Gateway bis zum Krankenhausknoten mit gekappter Verbindung: das gesamte Konsilium und die Sicherheitsebene vor Ort (on-premises). Nationen behalten ihre Daten. Das Feld behält sein Radar.
Der Benchmark, im Kontext
DeepSensi: 86,0 % Top-1, 93,7 % Top-3 bei 301 NEJM CPC-Fällen (2014 bis 2023), Entwicklungs-Kohorte, mit einer 0,0 % Rate an übersehenen kritischen Fällen. Andere, bei NEJM CPC-Fällen via SDBench: Nori et al. 2025 (304 Fälle, 21 US- und UK-Ärzte). 1 IEC 61508 SIL-4 Demand-Mode-Ziel. 2 Entwicklungs-Kohorte; eine Bestätigungsstudie ist konzipiert.