Decollab — Clınıcal Intellıgence Engine

3 Aşamalı Pipeline Mimarisi

Aşama 1

Heterojen Özellik Çıkarıcı

Ham CSV verilerinden dinamik şema çözümleme, NLP semantik çıkarım ve farmakovijilans haritalama

Dinamik Şema Çözümleme

Semantik NLP Çıkarımı

Farmakovijilans Haritalama

Aşama 2

Nükleer Sanitizasyon

Veri sterilizasyonu, aşırı değer kırpma, sınıf dengeleme ve float32 matris dönüşümü

Veri Sterilizasyonu

Stratifiye Bölünme

Sınıf Ağırlıklama

Aşama 3

Çok Görevli Öğrenme Çekirdeği

Çift başlıklı XGBoost mimarisi: sınıflandırma (Risk + Kompleksite) ve regresyon (LOS)

XGBClassifier: Risk & Kompleksite

XGBRegressor: Kaynak/LOS

LLM Açıklanabilirlik

Model Performansı

Doğruluk (Accuracy)%94.2

Kesinlik (Precision)%91.8

Duyarlılık (Recall)%96.1

F1 Skoru%93.9

AUC-ROC

0.978

XGBClassifier · Head A

Akut Mortalite

Özellik Önemi (Feature Importance)Top 10

Pik Lab DeğeriFizyolojik

18.7%

Yoğun BakımÇevresel

15.6%

Kritik SemptomSemantik

14.2%

Reçete SayısıFarmakolojik

9.8%

Benzersiz TestFizyolojik

9.1%

Acil ServisÇevresel

8.4%

KemoterapiFarmakolojik

7.2%

Kronik SemptomSemantik

6.3%

Ziyaret SıklığıZamansal

5.8%

10.

Ağrı SemptomSemantik

4.9%

Fizyolojik

Pik Lab & Tanısal Kompleksite

lab_max

unique_tests

Farmakolojik

Rx Yoğunluğu & İlaç Sınıfları

rx_count

rx_has_abx

rx_has_chemo

rx_has_pain

Çevresel

AS, YBÜ, Onkoloji Bayrakları

is_er

is_onc

is_icu

Semantik

NLP Risk Bayrakları

sym_critical

sym_chronic

sym_pain

Zamansal

Tedavi Süresi & Ziyaret Sıklığı

visit_freq

actual_los

LLM Açıklanabilirlik Katmanı

AI motorunun ürettiği JSON çıktıları (Risk Skoru, Kompleksite Skoru, LOS Tahmini) Gemini 1.5 Flash modeline iletilerek doktor dostu, düz metin klinik özetler üretilir. Bu katman "kara kutu" AI sorununu çözerek doktor adaptasyonunu en üst seviyeye çıkarır. Her tahmin için "çalışmanı göster" adımı sağlanır.