Daten & Episodenkontext
Blut, fäkale Mikrobiota, Urin-Biomarker und Metabolomik, Genetik, Wearables, autorisierte Metadaten und Erhebungskontext.
Bewahrt: Wert · Einheit · Zeitpunkt · HerkunftDeterministische Plattformarchitektur
Eine gouvernierte Zustands-Ebene - kein weiterer Blackbox-Score.
AXIS formalisiert biologisches Wissen über mehrere Quellenfamilien hinweg, bevor Statistik, Empfehlungen oder Machine Learning angewendet werden. Jede Ausgabe bleibt mit der Quellenherkunft, einem gouvernierten Modul, einer Version und einem Evidenzpfad verknüpft.
01 / Core-Hierarchie
Von mehreren biologischen Quellen zu einem nachvollziehbaren Zustand.
Die Hierarchie ist produktübergreifend wiederverwendbar. Jede Quelle behält ihre Herkunft, und jedes Modul definiert eigene domäneninterne Muster, Cross-Patterns, Achsen, Claims und seinen Validierungsstatus.
Kanonische Parameter
Stabile Identifikatoren, vergleichbare Einheiten, Herkunft, Transformation und modulspezifischer System Insight Range (SIR).
Ergänzt: kanonische Identität · Transformation · Modul-SIRDomänenmuster & Cross-Patterns
Explizite deterministische Aktivierungen innerhalb einer biologischen Domäne oder über zwei oder mehr Quellenfamilien hinweg.
Bewertet: Aktivierung · Abdeckung · Konfidenz · KohärenzBlöcke
Verwandte Muster werden mit Konfidenzlogik, Redundanzkontrolle und Konfliktauflösung organisiert.
Verarbeitet: Beitrag · Redundanz · gerichtete KonflikteAchsen
Übergeordnete Dimensionen des biologischen Zustands, spezifisch für jedes gouvernierte Modul.
Erzeugt: kontrollierte übergeordnete ZustandsdimensionenDBSI & Trajektorie
DBSI steht für Deterministic Biological State Index — Deterministischer Index des biologischen Zustands: eine erklärbare Episodensynthese von 0 bis 100, bei der Konfidenz, Abdeckung und longitudinaler Vergleich erhalten bleiben.
Bewahrt: Index · Achsen · Konfidenz · Trajektorie · Evidenzpfad
Ein Cross-Pattern ist eine explizite, versionierte Beziehung, deren Evidenz aus zwei oder mehr biologischen Domänen stammt.
Blut, fäkale Mikrobiota, Urin-Biomarker und Metabolomik, Genetik, Wearables sowie phänotypische und kontextuelle Daten bleiben ihrer Quelle zuordenbar, während sie zu Konvergenz-, Diskordanz- oder Interaktionslogik beitragen.
02 / Core-Invarianten
Was AXIS beim Skalieren bewahren muss.
Kommerzielle Module können sich ändern. Die Prinzipien des Core dürfen sich nicht stillschweigend verändern.
- Gleiche Eingabe + gleiche Version = gleiche Ausgabe.
- Jede Ausgabe behält ihren Berechnungspfad und ihre Konfigurationsversion.
- Die Parameteridentität ist kanonisch; die Interpretation ist modulspezifisch.
- Konfidenz-, Abdeckungs-, Kohärenz- und Konfliktlogik bleiben sichtbar.
- Keine Machine-Learning-Ebene darf deterministische Regeln oder Gewichtungen stillschweigend überschreiben.
System Insight Range (SIR)
Kontext vor Interpretation.
Der SIR definiert das modulspezifische Intervall zur Interpretation eines kanonischen Parameters. Er wird gemeinsam mit dem Modul versioniert und bleibt vom Referenzintervall des Ursprungslabors getrennt.
Kanonische IdentitätEine Parameterdefinition über die gesamte Plattform hinweg.
ModulinterpretationUnterschiedliche SIR und Beschreibungen, sofern wissenschaftlich begründet.
03 / Konfidenz & Konflikte
Erklärbarkeit ist Teil der Berechnung - kein nachträglich hinzugefügter Absatz.
AXIS trennt Signalstärke von Konfidenz und bewahrt Abdeckung, ausreichende Schlüsselmarker, Kohärenz und konkurrierende biologische Richtungen.
✓
Abdeckung
Wie viel der erforderlichen Modulevidenz tatsächlich vorliegt.
Erklären +✓
Ausreichende Schlüsselmarker
Ob die entscheidendste Evidenz verfügbar ist.
Erklären +✓
Kohärenz
Ob die beitragenden Signale eine konsistente biologische Richtung unterstützen.
Erklären +✓
Konfliktbehandlung
Wie Redundanz, Gegenrichtung und dominante Evidenz die Aggregation beeinflussen.
Erklären +01 / ABDECKUNG
Abdeckung
Abdeckung beschreibt, wie viel der von einem deklarierten Modul erwarteten Evidenz tatsächlich für die Ausführung verfügbar ist.
Illustratives Beispiel
Fehlt eine erwartete Datenfamilie oder eine erforderliche Messgruppe, sinkt die Abdeckung, selbst wenn die verfügbaren Signale in dieselbe Richtung weisen.
Warum das wichtig istEine starke Aktivierung bei unvollständiger Abdeckung muss sichtbar von derselben Aktivierung mit vollständiger Evidenz unterschieden bleiben.
04 / Getrennte Bereiche
Ein gouvernierter Core - Unterschiedliche Zweckbestimmungspfade.
Gemeinsame Infrastruktur bedeutet keine gemeinsamen Claims. Medizinische, Forschungs- und Wellness-Konfigurationen bleiben unabhängig versioniert und gouverniert.
Evidenz und regulatorische Umsetzung
Medizinische Module benötigen eine eigene Validierung, ein eigenes Qualitätsmanagementsystem, eine eigene Kennzeichnung und einen jurisdiktionsspezifischen regulatorischen Pfad.
Professionell beaufsichtigte - nicht-diagnostische Workflows
Wellness-Konfigurationen können biologische Informationen strukturieren und kontextualisieren, ohne Krankheiten zu diagnostizieren oder professionelles Urteil zu ersetzen.
Forschung
Explorative Konfigurationen mit expliziten Lebenszykluszuständen
Forschungslogik kann Kandidatenbeziehungen und Kohortenzustände untersuchen, ohne klinische Validität oder kommerzielle Claims zu übernehmen.
05 / Verhältnis zur KI
ML kann aus AXIS lernen - ML definiert AXIS nicht.
AXIS stellt nachgelagerten Analysesystemen stabile, versionierte Zustandsvektoren bereit. Diese Systeme können aus der Ausgabe lernen, aber weder Parameter, Regeln und Gewichtungen noch die Inferenzlogik des deterministischen Core verändern.
- AXIS-Zustandsvektoren als interpretierbare nachgelagerte Features verwenden.
- Experimentelle Modelle außerhalb des deterministischen Core halten.
- Trainingsdaten, Modellversion, Zweck und Validierungsstatus deklarieren.
- Originalzustand und Evidenzpfad für jedes abgeleitete Ergebnis bewahren.
Schichtenarchitektur · kontrollierte Schnittstellen
Analytik, Empfehlungen & ML
Modelle können kontrollierte AXIS-Zustandsvektoren für Prognose, Stratifizierung oder Entscheidungsunterstützung nutzen.
Separate Governance: Daten · Zweck · Modellversion · ValidierungProduktinterpretation
Beschreibungen, Berichte, Zeitverläufe und modulspezifische Ansichten übersetzen den Zustand, ohne ihn neu zu definieren.
Nutzt Core-Ausgaben · verändert niemals die InferenzDeterministischer Core
Kanonische Parameter und explizite Regeln führen den Pfad von Mustern über Blöcke und Achsen bis zum Zustand aus.
Versioniert · reproduzierbar · bis zur Ursprungsevidenz rückverfolgbarArchitekturprüfung
AXIS auf der entscheidenden Ebene bewerten: Regeln, Evidenz und Reproduzierbarkeit.
Qualifizierte Partner können eine klar abgegrenzte technische Demonstration prüfen und den für ihren Anwendungsfall erforderlichen Modulvertrag besprechen.