Nasıl Çalışır

Metodoloji

Ülseratif Kolit İçgörüleri'nin bulgularını oluşturmak için hasta bildirilen verileri ve bilimsel literatürü nasıl topladığı, işlediği ve analiz ettiğine dair şeffaf bir açıklama.

01
Veri Toplama

Çok Kaynaklı Veri Derleme

Ülseratif Kolit İçgörüleri iki tamamlayıcı kaynaktan beslenmektedir. Topluluk katmanı; Reddit r/UlcerativeColitis, özel IBD forumları ve kamuya açık hasta kayıtlarından derlenen 15.600 hasta bildirilen deneyimi kapsamaktadır. Tüm tanımlayıcı bilgiler alım sırasında silinir, yalnızca semptom açıklamaları, besin referansları, ilaç atıfları ve duygu sinyalleri saklanır.

Bilimsel katman; dünya genelindeki araştırma kurumları tarafından yayımlanan klinik çalışmalar, epidemiyolojik araştırmalar ve sistematik derlemeler dahil olmak üzere yalnızca PubMed'den derlenen 20.000'den fazla hakemli özet ve tam metin makaleyi kapsamaktadır.

Reddit r/UlcerativeColitis IBD Forums PubMed API Hasta Kayıtları
02
İşleme ve Sınıflandırma

Anonimleştirme ve Kategorilendirme

Her hasta raporu çok adımlı bir temizleme sürecinden geçer. Adlandırılmış varlıklar (kullanıcı adları, konumlar, kişisel isimler) kaldırılır. Raporlar daha sonra şunlara göre etiketlenir: bahsedilen birincil semptom, atıfta bulunulan besin maddeleri, adı geçen ilaç ve genel duygu polaritesi (pozitif / negatif / nötr).

Bilimsel özetler MeSH terimleri, çalışma türü, örneklem büyüklüğü ve sonuç ölçütlerine göre dizine eklenir. Kaynaklar arasındaki çelişkili bulgular sessizce ortalanmak yerine işaretlenir.

NER Anonimleştirme MeSH Indexing Duygu Sınıflandırması Çelişki Tespiti
03
Yapay Zeka Analizi

Doğal Dil İşleme ve Örüntü Tanıma

Özel eğitilmiş LLM dil modelimiz; semptomlar, besinler, ilaçlar ve yaşam tarzı faktörleri arasında duygu analizi, birlikte görülme tespiti ve istatistiksel korelasyon gerçekleştirir. Tespit edilen her örüntü için rapor sayısı ve varyansa dayalı bir güven aralığı hesaplanır. 50'den az destekleyici rapora sahip örüntüler kamuya yönelik verilerden çıkarılır.

Semptom korelasyon matrisi, ikili birlikte görülme vektörleri üzerinde Pearson korelasyonu kullanır. Besin güvenlik puanları, pozitif duygu içeren atıfların toplam atıflara oranı olarak hesaplanır ve seyrek verileri işlemek için Laplace düzeltmesi uygulanır.

Custom Trained LLM Pearson Korelasyonu Birlikte Görülme Analizi Güven Aralıkları
04
Kişiselleştirme

Kişisel Semptom Özeti

Kullanıcı uygulamaya veri kaydettiğinde, kişisel girişleri çok faktörlü bir semptom örüntüsü modeline aktarılır. Model; stres düzeyi (1,5), bağırsak sıklığı, semptom şiddeti, diyet girdileri ve uyku süresini kapsar. Kişisel izleme referansı sağlamak için her gün basitleştirilmiş bir Mayo Skoru (UCAI) hesaplanır, bu klinik bir skor değildir ve tıbbi karar alma için kullanılmamalıdır.

Çok Faktörlü Model Basitleştirilmiş Mayo Skoru Cihaz Üzerinde İşleme

Güncelleme Sıklığı

Topluluk veri seti rakamları üç ayda bir yeniden hesaplanır. PubMed dizini aylık olarak yenilenir. Kişisel örüntü verileriniz tüm cihazlarınızda gerçek zamanlı olarak senkronize edilir.

Minimum Eşikler

En az 50 benzersiz rapor tarafından desteklenmedikçe hiçbir istatistik görüntülenmez. İlaç sonuç oranları, veri seti genelinde minimum 200 atıf gerektirir.

Korelasyon ve Nedensellik

Ülseratif Kolit İçgörüleri tarafından bildirilen tüm ilişkiler korelasyoneldir. Herhangi bir nedensellik iddiasında bulunulmaz. Topluluk verileri nedensellik tespit edemez.

Tasarımda Gizlilik

Kişisel verileriniz şifrelenerek hesabınızda güvenle saklanır. Topluluk verileri analiz öncesinde toplu hale getirilir ve anonimleştirilir. Hiçbir kişi yeniden tanımlanamaz.

Bilinen sınırlamalar

Etik not: Ülseratif Kolit İçgörüleri herhangi bir kişisel tanımlayıcı bilgiyi kazımaz veya saklamaz. Tüm topluluk verileri kamuya açık gönderilerden elde edilmektedir. Proje, tüm veri kaynaklarının kullanım koşullarına uymakta ve sorumlu yapay zeka kullanım yönergelerini takip etmektedir.