graph.md - clinic

Através da nossa experiência podemos modelar sua base de conhecimento Diagnóstico na plataforma graph.md para ser aplicada diretamente aos seus pacientes. Os principais conceitos utilizados na concepção do projeto Síntese de Conhecimento da graph.md baseiam-se na nova geração de super apps esperada para os próximos anos, que agora visam exclusivamente a construção de bases de conhecimento pessoais. A ideia básica é concentrar esforços tecnológicos para proporcionar um ambiente digital personalizado e customizado para cada médico e ou paciente dentro da graph.md, permitindo a centralização sob o ponto de vista da pessoa e armazenamento de todas as informações de forma segura em uma plataforma de alto desempenho.

O modelo computacional proposto pela graph md para o projeto de healthcare é inteiramente baseado no universo da Gestão do Conhecimento e tem como foco a construção de bases personalizadas em Graph Data Science utilizando conceitos multidisciplinares das áreas de computação e neurociência. [clinic e1 audiobook]

Realizadas as devidas modelagens nos conteúdos das instâncias de cada elemento mapeado. Surgiem os agrupamentos de sintomas e doenças. Estes são elementos diferenciais no modelo proposto, evoluindo as ideias básicas de que a fisiologia está diretamente relacionada aos sintomas e não apenas às doenças, fato já há muito tempo comprovado por estudos de alto impacto científico. Assim, a inovação tecnológica do modelo apresentado pela graph md é estruturado em uma plataforma única com suporte a IA e temporalidade. Sendo as tags criadas a partir de processamento prévio. O schema mapeia aproximadamente 50 mil conceitos distribuídos nos elementos do diagrama do modelo.

Com mais de meio milhão de relacionamentos, observando a natureza da modelagem baseada nas instâncias, define-se que um sistema desse porte na área da saúde deve ser entendido como complexo. Não sendo possível, desta forma, para o engenheiro do conhecimento prever todas as possibilidades deste, apenas a partir da sua modelagem. Fazendo-se necessárias técnicas de simulação e modelagem de sistemas complexos para sua definição e desenvolvimento. Em virtude da complexidade desse tema, pode ser útil ver as séries dentro do nosso site: mind, thinking e complex brain. Da mesma forma, ficamos à disposição para apresentar a base do graph.md para e ventuais dúvidas e ou fazer os devidos esclarecimentos que se façam necessários.

O diagrama do schema do graph md do modelo proposto de síntese do conhecimento na área da saúde mostra que cada aresta é atribuída a um conjunto significativo de instâncias das doenças e sintomas, os elementos "Grupos" são parte da organização prévia. Os elementos "Agrupados" foram gerados a partir dos processamentos dos algoritmos de GDS (Graph Data Science). Chama-se a atenção para o fato de que os elementos base formam um triângulo entre "Pacientes", "Sintomas" e "Doenças". Os Grupos e agrupamentos, portanto, são elementos satélites dessa tríade. Neste sentido, estabelece-se um sincronismo entre a organização do raciocínio dos médicos especialistas aos algoritmos de Inteligência Artificial. [clinic e2 audiobook]

O trabalho da graph md está profundamente ligado à área da ia aplicada à saúde, desenvolvemos uma arquitetura inovadora de telemedicina em Graph Data Science, utilizando banco de dados em grafo Neo4j.

O exemplo do graph.md, mostra que em outras áreas a modelagem de um sistema complexo aplicado à ia, deve observar os fluxos das ocorrências dos relacionamentos dos eventos das pessoas com mapas das necessidades das empresas. Desenvolvendo sistemas de alta complexidade, durante toda nossa trajetória, acreditamos poder contribuir com tecnologia de Graph Data Science, criando soluções nesse cenário de início da era da Inteligência Artificial diretamente ligada à vida cotidiana das pessoas.

Este Graph DB projetado pela graph md também pode ser utilizado pela sua instituição. A base de conhecimento desenvolvida contempla todas as doenças mapeadas no CID (Código Internacional de Doenças), contendo 4 mil sintomas. Assim como, todas as devidas relações entre pacientes, sintomas e doenças, para a construção da base foram categorizadas informações de mais de mil artigos científicos da plataforma Pubmed e do MeSH (Medical Subject Headings). O modelo está disponível no repositório da graph md no github. Mas caso prefira, entre em contato@graph.md e teremos o maior prazer em apresentar o modelo de apoio a diagnóstico criado pela graph md para sua instituíção e seu corpo clínico. Através do console graph.md podemos fornecer acesso direto ao Graph DB sem a necessidade de realizar o processo mais técnico de importação, já que quando não se esta familiarizado com o universo do graph data science, mais específicamente o banco de dados em grafo neo4j, pode parecer um processo complexo. Assim, ficamos a disposição para facilitar o processo de visualização do modelo desenvolvido em funcionamento den tro do super app grapph.md. [clinic e3 audiobook]

Dados do modelo graph.md:

4 mil Sintomas;
22 mil Termos de Doenças;
13 mil Pacientes anonimizados;
16 mil Padrões(/Agrupamentos) reconhecidos pelos algoritmos da GDS;
433 Agrupamentos de Doenças Relacionadas Reconhecidas pelos Algoritmos da GDS;
1,5 mil Eventos de Atribuição de Sintomas atribuídos ao paciente X;
4,7 mil Termos de Sintomas Associados às Doenças do CID;
7,9 mil Termos do PubMed e MeSH Associados ao Modelo de GDS Proposto;
7,3 mil Termos de Doenças relacionados às classes do CID;
5,3 mil relacionamentos Diagnósticos associando Pacientes às Doenças;
98 mil relacionamentos entre Sintomas e Doenças;
103 mil associações de sintomas relacionados a Doenças;
4,2 Sintomas de origem para relação Sintomas Agrupados de Destino;
53 mil Relações de Doenças Agrupadas para as Doenças;
25 mil Doenças que compõem as suas relações;
7,9 mil relações de Sintomas agrupados para doenças Agrupadas;
25 mil relações de doenças Agrupadas para Outras Doenças Agrupadas;
76 mil Doenças para Doenças agrupadas;
26 mil Relacionamentos de sintomas para as relações de Doenças agrupadas;
2 mil relações de sintomas agrupados para as relações de doenças;
3,3 mil Relações de sintomas agrupados para as relações de Doenças Agrupadas;
1 mil termos de doenças associados aos subgrupos do CID.

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