CORE ML
Clinical Inference Engine
Rede neural Bayesiana MLP v3.1 com calibração Platt e detecção OOD. Predição de risco de câncer oral com recall > 95% e fairness auditada.
Do dado genômico à decisão clínica — inferência ML explicável, governança médica, RAG científico e dashboard de precisão. Tudo em uma arquitetura auditável e pronta para produção.
Rede neural Bayesiana MLP v3.1 com calibração Platt e detecção OOD. Predição de risco de câncer oral com recall > 95% e fairness auditada.
Painel interativo de métricas: ROC, calibração, fairness por subgrupo, data drift e cobertura de confiança. Visibilidade clínica em tempo real.
Copilot clínico com streaming SSE, pipeline de estados, telemetria de eventos e timeline de runtime. Teste interativo do motor de inferência.
Busca vetorial em PubMed, ClinVar e NCCN Guidelines. Citações auditáveis com score de relevância para fundamentar cada decisão clínica.
Workflow de aprovação médica com timeout configurável, override com audit trail, e sessão de médico autenticado. HIPAA-ready.
Valores SHAP por feature, counterfactuals e atribuição de contribuição. Cada predição é auditável e explicável para o oncologista.
Documentação clínica completa do modelo v3.1.0: arquitetura, dados, calibração, fairness (com nota de integridade), limitações e compliance. Transparência total.
Do frontend ao modelo ML, cada camada é observável, auditável e projetada para compliance clínico.
Acesse o dashboard de precisão para métricas em tempo real ou teste o motor de inferência clínica no sandbox interativo.