जीवविज्ञान से सीखता है। स्पष्टता से समझाता है।
एक तर्कण प्रणाली जो मल्टी-ओमिक्स डेटा, उन्नत मशीन लर्निंग और सिस्टम्स बायोलॉजी को जोड़ती है — पैरामीट्रिक स्मृति के बजाय एक स्पष्ट, क्यूरेटेड नॉलेज ग्राफ़ पर आधारित।
मल्टी-ओमिक्स एकीकरण
सभी छह ओमिक्स परतों को एक एकीकृत प्रतिरूपण में सहजता से मिलाता है।
उन्नत AI/ML
डीप लर्निंग, एनसेंबल और ट्रांसफ़र लर्निंग छिपे पैटर्न उजागर करते हैं।
सिस्टम्स बायोलॉजी
नेटवर्क और पाथवे उन अंतःक्रियाओं का मॉडल बनाते हैं जो कार्य को संचालित करती हैं।
नॉलेज ग्राफ़ और ऑन्टोलॉजी
क्यूरेटेड जीवविज्ञान और साहित्य आउटपुट को संदर्भ में आधार देते हैं।
कारणात्मक अनुमान
यांत्रिकीय तर्कण केवल सहसंबंध नहीं, चालक कारकों की पहचान करता है।
बायोमार्कर खोज
जैविक प्रासंगिकता वाले बायोमार्कर और चिकित्सीय लक्ष्य पहचानें।
नीचे की हर परत इसलिए मौजूद है ताकि ऊपर की परत का बचाव किया जा सके।
एजेंट और कोपायलट इस स्टैक का हिस्सा नहीं हैं — वे MSI CORE, यानी AI एजेंट परत से संबंधित हैं। OmnigeniX मल्टी-ओमिक्स इंटेलिजेंस प्रदान और व्याख्यायित करता है; MSI CORE उसे व्यवस्थित और प्रस्तुत करता है। इन्हें अलग रखना ही प्रत्येक को वैलिडेट-योग्य बनाता है।
मॉडल को क्या करने की अनुमति नहीं है।
वर्गीकरण, डोज़िंग, पात्रता और अंतःक्रिया निर्धारण नियतात्मक, वर्ज़न-नियंत्रित नियमों से चलते हैं। भाषा मॉडल उन आउटपुट का वर्णन कर सकता है; उन्हें उत्पन्न नहीं कर सकता। यह प्रॉम्प्ट डिज़ाइन से नहीं, बल्कि सेवा टोपोलॉजी और क्रेडेंशियल पृथक्करण से प्रवर्तित है।
नियतात्मक
मानदंड इंजन, डोज़िंग नियम, पात्रता, अंतःक्रिया जाँच — वर्ज़न-नियंत्रित और रिग्रेशन-परीक्षित।
जनरेटिव
उद्धृत निष्कर्षों पर विवरण-लेखन और संश्लेषण। पुनःकथन और व्याख्या कर सकता है; निर्णय उत्पन्न नहीं कर सकता।
मानव
निरीक्षण, संपादन, अस्वीकृति, हस्ताक्षर। क्लिनिकल प्राधिकार का एकमात्र धारक।
अपने केसों पर इंजन देखें।
चाहे आप क्लिनिकल कार्यक्रम हों, अनुसंधान समूह हों या इंजन पर निर्माण करने वाले साझेदार।