trend · 1.1.0
क्या यह ऊपर जा रहा है या नीचे?
Theil–Sen स्लोप के साथ Mann–Kendall टेस्ट, प्रति दिन एक मान पर। घने वॉच डेटा को साप्ताहिक मीडियन में घटाया जाता है। टेस्ट को तब ठीक किया जाता है जब पड़ोसी दिन एक जैसे दिखते हैं (Yue–Wang)।
Anpheros रिसर्च · हेल्थ पैटर्न इंजन
स्वास्थ्य एक समय श्रृंखला है।
हम इसे उन नियमों से पढ़ते हैं जिन्हें आप परख सकते हैं।
किसी मेडिकल रिकॉर्ड को आमतौर पर एक बार में एक मान पढ़ा जाता है। सबसे महत्वपूर्ण चीज़ें, जैसे कि धीमी गिरावट, एक हफ़्ता जो दूसरों जैसा नहीं है या बार-बार होने वाला लक्षण, महीनों बाद ही सामने आते हैं। Anpheros उन्हें निश्चित, संस्करण-नियंत्रित आँकड़ों से ढूंढता है, और हर खोज के पीछे उसका डेटा होता है।
चित्र 0 · सिंथेटिक मरीज़, 180 दिनों का सिस्टोलिक ब्लड प्रेशर। बिंदु: दैनिक मान। रेखा: Theil–Sen ट्रेंड।
01 · समस्या
एक स्नैपशॉट बदलाव को छिपा देता है।
आमतौर पर रिकॉर्ड क्या दिखाता है
128 mmHg
नवीनतम सिस्टोलिक रीडिंग। सामान्य दिखता है, और यह नहीं बताता कि यह किस दिशा में जा रहा है।
इंजन क्या रिपोर्ट करता है
−7.7 mmHg / 6 महीने
छह महीनों में 8 mmHg की गिरावट के साथ सिंथेटिक मरीज़। ढलान (स्लोप) अपने अवधि, अनिश्चितता और जिन रीडिंग पर यह टिका है, उनके साथ ठीक हो जाता है।
अब AI मॉडल से मेडिकल रिकॉर्ड पढ़ने के लिए कहा जा रहा है। कुछ संख्याओं के आधार पर, एक मॉडल ट्रेंड का अनुमान लगाता है। हमारा मानना है कि ट्रेंड की गणना की जानी चाहिए, अनुमान नहीं लगाया जाना चाहिए, और फिर सबूतों के साथ मॉडल को सौंप दिया जाना चाहिए।
02 · तरीका
चार सवाल, चार तरीके।
हर सवाल का एक सांख्यिकीय तरीका है, जिसे छोटे, अनियमित, व्यक्तिगत डेटा के लिए चुना गया है। हर तरीके में एक संस्करण संख्या होती है, ताकि उसके परिणामों को दोहराया जा सके।
baseline_deviation · 1.1.0
क्या यह हफ़्ता इस व्यक्ति के लिए असामान्य है?
पिछले 7 दिनों की तुलना 8-60 दिनों से की जाती है, Mann–Whitney या AR(1) ऑटोकोरिलेशन के लिए समायोजित माध्य के अंतर का उपयोग करके। तुलना व्यक्ति के अपने सामान्य से की जाती है, न कि जनसंख्या के औसत से।
event_rate_change
क्या कोई लक्षण ज़्यादा बार दर्ज किया गया है?
व्यक्ति द्वारा लॉग किए गए किसी भी दिन के मुकाबले लक्षण वाले दिन: पिछले 30 दिनों की तुलना पिछले 90 दिनों से, एक सटीक टेस्ट के साथ। प्रविष्टि के बिना एक दिन को लक्षण के बिना एक दिन के रूप में नहीं गिना जाता है।
recurrence
क्या यह एक लय पर वापस आता है?
एपिसोड की शुरुआत के बीच के अंतराल का परीक्षण बेतरतीब ढंग से रखे गए एपिसोड के मोंटे कार्लो सिमुलेशन के विरुद्ध किया जाता है। सिमुलेशन डेटा के अपने फ़िंगरप्रिंट से शुरू होता है, इसलिए एक ही रिकॉर्ड हमेशा एक ही p-मान देता है।
"समर्थित" के लिए नियम
q < 0.05 और |बदलाव| ≥ सीमा
एक ही रन में सभी टेस्ट Benjamini–Hochberg के साथ एक साथ ठीक किए जाते हैं। कोई खोज केवल तभी सांख्यिकीय रूप से समर्थित होती है जब ठीक किया गया q-मान छोटा हो और बदलाव उस माप के लिए पर्याप्त बड़ा हो। बाकी सब कुछ एक विवरण के रूप में रिपोर्ट किया जाता है, जिसे 'कमजोर' या 'परीक्षण नहीं किया गया' के रूप में लेबल किया जाता है।
03 · सत्यापन
शांत रहने के लिए बनाया गया।
एक पैटर्न इंजन जो हर किसी में कुछ न कुछ ढूंढता है, वह कुछ न होने से भी बदतर है। हमने इसे बिना किसी पैटर्न वाले सिंथेटिक मरीज़ों पर, और ज्ञात आकार के ज्ञात पैटर्न वाले दूसरों पर परीक्षण किया।
0%
of 600 runs on synthetic records with no pattern produced any supported finding. Target: at most 5%.
0%
वॉच डेटा पर हमारे पहले बेसलाइन परीक्षण की झूठी अलार्म दर थी। पड़ोसी दिन एक जैसे दिखते हैं, और टेस्ट को यह पता नहीं था। हमने कुछ भी शिप करने से पहले ऑटोकोरिलेशन के लिए सुधार किया।
0 ms
एक व्यक्ति के रिकॉर्ड के एक विशिष्ट वर्ष पर एक पूर्ण रन के लिए। एक भारी पांच-वर्षीय रिकॉर्ड 236 ms लेता है।
चित्र 1 · संवेदनशीलता: लगाए गए पैटर्न का वह हिस्सा जो समर्थित पाया गया, सीमा से दोगुना प्रभाव पर
लक्षण आवृत्ति डिटेक्टर सबसे कमजोर है: यह लगभग एक बार में चार बार तिगुना होने का पता लगाता है। इंजन एक चूक को "कमजोर" या "परीक्षण नहीं किया गया" के रूप में रिपोर्ट करता है, कभी भी "कोई बदलाव नहीं" के रूप में नहीं।
04 · सीमाएँ
यह क्या कहने से इनकार करता है।
एक निदानखोजें रिकॉर्ड का वर्णन करती हैं। वे कभी भी किसी स्थिति का नाम नहीं बतातीं या उपचार परिवर्तन का सुझाव नहीं देतीं।एक कारणनई दवा के बाद होने वाला बदलाव इस बात का सबूत नहीं है कि दवा के कारण ऐसा हुआ, और हर खोज में ऐसा कहा जाता है।एक AI की रायकोई AI मॉडल डेटा का विश्लेषण नहीं करता है। हर संख्या निश्चित सांख्यिकीय नियमों से आती है।चिकित्सकीय रूप से समीक्षितसार्थक बदलाव के लिए सीमाएँ AI सहायता से निर्धारित की गई थीं और अभी तक किसी चिकित्सक द्वारा समीक्षित नहीं की गई हैं। हर खोज में यह अपने स्वयं के फ़ील्ड में कहता है।दिन का समयदिन केवल व्यक्ति के स्थानीय समय का अनुसरण करते हैं जहाँ रिकॉर्ड इसे वहन करता है, और दिन के समय के पैटर्न की अभी गणना नहीं की गई है।
05 · पुनरुत्पादन
समान डेटा। समान उत्तर। समान आईडी।
किसी खोज की आईडी उसके डेटा, उसके विधि संस्करण और उसके कॉन्फ़िगरेशन से आती है। यदि रिकॉर्ड बदलता है, तो आईडी बदल जाती है, और पुरानी आईडी बताती है कि डेटा बदल गया है। किसी खोज की पुनर्गणना अनुरोध पर की जाती है, कभी संग्रहीत नहीं की जाती है, और प्रत्येक एक उन रीडिंग से लिंक होती है जिन पर वह टिकी होती है।
"type": "trend",
"summary_text": "Systolic blood pressure fell by about 7.7 mmHg over 180 days.",
"strength": "moderate",
"statistics": { "p_value": 0.0004, "q_value": 0.0031 },
"evidence_total": 58,
"method": { "name": "trend", "version": "1.1.0" },
"engine_version": "0.5.0",
"review": { "thresholds_reviewed_by_clinician": false },
"safety": { "not_a_diagnosis": true, "causal_claim": false }चित्र 2 · एक सिंथेटिक मरीज़ से संक्षिप्त खोज। मान केवल उदाहरण के लिए हैं।
06 · हमारे साथ काम करें
तीन तरीके।
डेवलपर्स
आज ही इस्तेमाल करें
REST एंडपॉइंट्स, AI एजेंट्स के लिए चार MCP टूल्स, कॉन्टेक्स्ट API में एक पैटर्न सेक्शन और TypeScript व Dart के लिए SDKs। सिंथेटिक पेशेंट्स के साथ, फ्री सैंडबॉक्स में इसे आज़माएँ।
डेवलपर गाइड →शोधकर्ता
तरीके पर सवाल उठाएं
हम चाहते हैं कि तरीकों को चुनौती दी जाए। मेथड रिव्यू, वैलिडेशन सिनेरियो, लॉन्गिट्यूडिनल बेंचमार्क और संयुक्त अध्ययनों के बारे में हमसे बात करें।
बातचीत शुरू करें →चिकित्सक
थ्रेशोल्ड की समीक्षा करें
हर माप के लिए एक थ्रेशोल्ड है जो बताए जाने लायक बदलाव के लिए है, और अभी तक किसी की भी क्लिनिकल समीक्षा नहीं हुई है। हम चिकित्सकों की तलाश कर रहे हैं जो एक-एक करके मापों की समीक्षा करें।
समीक्षा का प्रस्ताव दें →हेल्थ पैटर्न इंजन · बीटा। असली रिकॉर्ड्स का विश्लेषण केवल हर मरीज़ की अलग सहमति से किया जाता है।