Trinity konfrontuje wiele modeli AI, wykrywa rozbieżności diagnostyczne i eskaluje alarmy — zanim błąd dotrze do pacjenta.
Systemy AI w medycynie generują odpowiedzi pewnie — nawet gdy halucynują. Pojedynczy model nie ma mechanizmu samokontroli i nie sygnalizuje granic swojej wiedzy.
W środowisku klinicznym błąd AI przekłada się bezpośrednio na ryzyko dla pacjenta. Brak audytowalności uniemożliwia spełnienie wymogów FDA dla systemów AI/ML.
„Bez zewnętrznej walidacji nie możemy odróżnić pewnej odpowiedzi od pewnie brzmiącej halucynacji. W medycynie ta różnica kosztuje życie."
Równoległe zapytania do wielu modeli AI. Rozbieżności wykrywane automatycznie, zanim dotrą do lekarza.
Automatyczna identyfikacja red flags wymagających natychmiastowej eskalacji klinicznej.
Pomiar spójności przy minimalnych zmianach zapytania — wykrywanie wrażliwości na sformułowanie.
Liczbowa klasyfikacja pewności odpowiedzi. ORS < 0.5 automatycznie wyzwala eskalację do lekarza.
Każda analiza kliniczna zapisywana z pełnym uzasadnieniem — gotowe do inspekcji regulacyjnej.
Architektura spełniająca wymogi audytowalności dla urządzeń medycznych z komponentem AI/ML.
Migrena z aurą, ewentualnie grypa.
Nadciśnienie tętnicze, możliwy epizod naczyniowy.
Triada nadciśnienia śródczaszkowego. Natychmiastowa diagnostyka obrazowa (TK/MRI).
ESKALACJA — objawy alarmowe wykryte. Wymagana natychmiastowa ocena lekarska.
Wstępna ocena przed wizytą — identyfikacja przypadków wymagających pilnej interwencji.
Klasyfikacja pilności przypadków z audytowalnym uzasadnieniem AI.
Wsparcie lekarzy przy złożonych przypadkach z wieloma możliwymi rozpoznaniami.
Audytowalne uzasadnienie — pełna ścieżka decyzyjna dostępna dla lekarza i regulatora.
Analiza przypadków klinicznych z ekspozycją różnic między modelami AI.
Gotowa architektura pod wymogi regulacyjne dla urządzeń medycznych z AI.
Omówimy, jak Trinity wpisuje się w Państwa środowisko kliniczne lub telemedyczne.
🏥 Umów rozmowę wstępną orchestrator.trinity@gmail.com