DeepSensi™

Nauka

Zweryfikowane, nie tylko prawdopodobne.

DeepSensi™ nie prosi Cię o zaufanie. Dostarcza wyliczenia, dane oraz audyt. Przypadek bezpieczeństwa budowany jest w taki sam sposób, jak w lotnictwie i inżynierii jądrowej: ze skwantyfikowanym ograniczeniem dla najgorszego scenariusza.

23
niezależne bariery weryfikacji, trzy poziomy
3.23×10⁻⁶
granica błędu w najgorszym scenariuszu na asercję1
SIL-4
cel dla trybu żądania (demand-mode target), spełniony z 31-krotnym marginesem1
301
przypadków NEJM CPC, walidowanych empirycznie2

Osiem koncepcji, zrealizowanych rygorystycznie

W jaki sposób maszyna zyskuje prawo do wspierania decyzji klinicznych.

Niezawodność

Drzewo błędów, nie nadzieja

Dwadzieścia trzy niezależne bariery modelowane zgodnie z normą IEC 61025, z uzasadnionym współczynnikiem wspólnej przyczyny i najgorszym scenariuszem degradacji. Systemowa granica błędu jest wyprowadzona, a nie jedynie założona. WP-001 →

Ewaluacja

Mierzenie bezpieczeństwa, nie pamięci

Statyczne benchmarki nagradzają odtwarzanie wiedzy i karzą za ostrożność. Auto-CSA ocenia bezpieczne przyznanie się do niepewności i otwarcie obnaża wady benchmarków. WP-002 →

Certyfikacja

Gradacyjny, otwarty standard

Gomola Framework daje sztucznej inteligencji klinicznej to, co lotnictwo posiada od dekad: ilościowe poziomy niezawodności, pięć audytowalnych filarów, bez opłat licencyjnych. DSS-001 →

Zbiorowa inteligencja

Hyper Consilium i nowa ekonomia

Dla każdej dziedziny medycyny obraduje agent-specjalista poddawany weryfikacji krzyżowej (cross-vendor), a lekarze dołączają jako punktowane węzły. Zweryfikowane spostrzeżenia przynoszą tantiemy uzależnione od wyników pacjenta: to pierwszy formalny model ekonomiczny dla ekspertyzy klinicznej wewnątrz sztucznej inteligencji. WP-003 →  WP-004 →

Augmentacja

Egzoszkielet lekarza

DeepSensi™ stworzono, aby lekarz mógł pracować szybciej i bezpieczniej, a nie po to, by zastąpić jego podpis. Osąd pozostaje po stronie człowieka; maszyna odpowiada za przypominanie, weryfikację krzyżową oraz dokumentację na poziomie dowodowym. WP-003 →

Dostępność

Służąc tym, którzy są pozbawieni opieki

Ten sam silnik dociera do pacjentów, do których żaden specjalista nie jest w stanie: to bezgraniczne dobieranie terapii w ramach wczesnego dostępu (compassionate-access) oraz wczesne ostrzeganie epidemiologiczne na poziomie eksperckim jako prywatny produkt uboczny rutynowej opieki. WP-006 →  WP-007 →

Ciągłość

Medycyna, która pamięta

Graf zdrowia oparty na wymiarze czasu (temporal health graph), który nigdy nie zapomina, oraz cyfrowy bliźniak (digital twin), który czuwa po zakończeniu wizyty. Kiedy rzeczywistość odbiega od oczekiwanej trajektorii, przypadek otwiera się ponownie automatycznie. Nawet głos staje się parametrem życiowym.

Suwerenność danych

Działa nawet w środowisku odizolowanym (air-gapped)

Od bramy kliniki po węzeł szpitalny z odciętym dostępem do sieci: kompletne konsylium i warstwa bezpieczeństwa działające lokalnie (on-premises). Państwa zachowują swoje dane. Sektor medyczny zachowuje swój radar.

Benchmark w szerszym kontekście

Najtrudniejsze przypadki w medycynie. Ranking.

DeepSensi, Cognitive Medical OS86.0%
Microsoft MAI-DxO (o3)85.5%
OpenAI o378.6%
OpenAI GPT-4o49.3%
Praktykujący lekarze (bez asysty AI)19.9%

DeepSensi: 86.0% top-1, 93.7% top-3 dla 301 przypadków NEJM CPC (2014 - 2023), kohorta rozwojowa, przy 0.0% wskaźniku pominiętych stanów krytycznych (missed-critical rate). Inne systemy, dla przypadków NEJM CPC poprzez SDBench: Nori i in. 2025 (304 przypadki, 21 lekarzy z USA i Wielkiej Brytanii). 1 Cel dla trybu żądania (demand-mode target) zgodnie z IEC 61508 SIL-4. 2 kohorta rozwojowa; przewidziano badanie potwierdzające.

Przeczytaj publikacje