MedRare, coklu bilgi kaynaklarini birlestirerek 2.919 nadir hastalik arasinda kanita dayali tani uretir. Klinik fenotipleri girin — sistem ORPHANET, OMIM, PubMed ve 10.000+ vaka uzerinden analiz yaparak size referansli sonuclar sunsun.
Nadir hastalik tanisinda yapay zeka destekli karar destek sistemi.
Dunya Saglik Orgutu verilerine gore nadir hastaliklarin kuresel boyutu
Tek bir LLM ciktisina guvenmek yerine, ORPHANET, OMIM, PubCaseFinder, Phenobrain, PubMed ve web aramalarini paralel sorgular.
MedCPT cross-encoder ile 10.000'den fazla yayimlanmis vakayi tarar. Fenotip benzerligi yuksek vakalari bulur.
Onerilen her tani, hastalik veritabanlari ve literatur ile capraz kontrol edilir.
OpenAI, Gemini, Claude veya DeepSeek — kendi API anahtarinizla istediginiz modeli secin.
Sistem, alti ayri bilgi kaynagini iki asamali bir surecte birlestirir.
Serbest metin veya HPO kodlari
Fenotip-hastalik esleme
Guncel literatur
Dogrudan model cikarimi
MedCPT ile 10K+ vaka
Tum kaynaklarin birlestirilmesi
Capraz kontrol
Referansli ilk 5 sonuc
Avrupa nadir hastaliklar referans veritabani. 2.919 hastaligin fenotip-gen iliskilerini icerir.
Online Mendelian Inheritance in Man. Genetik hastaliklarin kapsamli katalogu.
10.000+ yayimlanmis nadir hastalik vakasi, embedding vektorleriyle indekslenmis.
Human Phenotype Ontology. 17.000+ standardize fenotip terimi.
Nadir hastaliklar, toplumda 2.000 kisiden birini veya daha azini etkileyen hastalik1ardir. Dunya genelinde 300 milyondan fazla insani etkiler.
Enzim eksikliklerinden kaynaklanan biyokimyasal bozukluklar.
Sinir sistemini etkileyen genetik bozukluklar.
Bagisiklik sisteminin yetersiz veya asiri calismasindan kaynaklanan bozukluklar.
Kemik, kikirdak ve bag dokusunun gelisim bozukluklari.
Kan hucreleri ve pihtilasma sisteminin genetik bozukluklari.
Hormon uretimi veya gelisim surecini etkileyen bozukluklar.
Nadir hastaliklarin tanisi tiptaki en buyuk zorluklardan biridir. Hastalarin ortalama tani suresi 5-7 yildir.
Yapay zeka, saglik alaninda devrim nitelginde degisiklikler yaratiyor.
Klinik notlar ve tibbi literatur, buyuk dil modelleri tarafindan analiz edilir.
Derin ogrenme modelleri radyoloji, dermatoloji ve patoloji goruntularini analiz eder.
HPO temelli ontolojik sistemler, hasta fenotiplerini binlerce hastalikla karsilastirir.
Modern AI sistemleri veritabanlari, literatur ve benzer vakalari birlestirir.
AI destekli araclar, milyonlarca varyant arasindan hastalikla iliskili olanlari belirler.
Cok modlu AI sistemleri metin, goruntu, genomik ve klinik veriyi analiz edebilecek.
ImageNet yarismasi ile baslayan dalga.
Stanford'un cilt kanseri calismasi.
DeepMind'in protein yapi tahmini.
Med-PaLM 2, GPT-4 gibi modeller tibbi sinavlarda uzman duzeyinde performans sergiledi.
MedGemma, BiomedCLIP gibi modeller metin ve goruntayu birlikte analiz etmeye basladi.
MedRare gibi ajansal sistemler tani surecini otomatiklestiriyor.
MedRare ile nadir hastalik tanisinda yapay zeka destekli karar destek sistemini ucretsiz deneyin.
Hemen Basla