MINA.
Türkiye'nin Klinik
Yapay Zekası.
MINA, Türk klinik pratiği için sıfırdan tasarlanan ve geliştirilen bir klinik karar destek platformudur. Açık ağırlıklı bir büyük dil modeli üzerine Opinion AI tarafından Continued Pre-Training (CPT) ile Türk klinik dili içselleştirilmiş; LoRA adaptörleriyle branş bazlı uzmanlıklar kazandırılmış ve GraphRAG mimarisiyle güncel klinik literatüre bağlanmıştır.
Bir AI modelinin
Türkiye'de doğuşu.
Klinik pratik evrensel değildir. Türkiye'de bir hekimin gördüğü hasta, kullandığı kılavuz, yazdığı epikriz, çalıştığı SGK ve SUT bağlamı — hepsi bu coğrafyaya özgü bir gerçekliktir. MINA, bu gerçekliğe cevap olarak doğdu.
Yabancı bir genel-amaçlı modeli alıp Türkçeye çevirmenin yetmediğini biliyoruz. MINA, açık ağırlıklı bir temel model üzerine üç katmanlı bir süreçle inşa edildi: Continued Pre-Training (CPT) ile Türk klinik dilini ana dili olarak içselleştirdi, LoRA adaptörleriyle branş bazlı uzmanlıklar kazandı ve GraphRAG mimarisiyle canlı klinik literatüre bağlandı.
Üç katmanlı
klinik AI mimarisi.
MINA fine-tune edilmedi; klinik bilgi modelin içine farklı bir yöntemle kazındı. Önce CPT ile dilin kendisi, sonra LoRA ile uzmanlıklar, son olarak GraphRAG ile canlı bilgi erişimi eklendi.
CPT · Continued Pre-Training
70 milyar parametreli, açık ağırlıklı temel model üzerine instruction fine-tuning değil; continued pre-training uygulandı. Model, Türk tıbbi terminolojisi, klinik kılavuzlar ve gerçek dünya klinik kayıtları üzerinde devam eden ön-eğitimle Türk klinik dilini "ana dili" olarak içselleştirdi. H100 GPU altyapısında eğitildi.
LoRA · Branş Uzmanlık Adaptörleri
CPT sonrası temel ağırlıklar dondurulup, her klinik branş ve görev (ICD-10 kodlama, SUT uygunluğu, epikriz analizi, MRI yorumlama, neuropsikolojik değerlendirme, SGK provizyon) için ayrı LoRA adaptörü eğitildi. Bağlama göre uygun adaptör aktive olur; tek modelden çok-uzmanlı bir yapı çıkar, hesaplama maliyeti düşer.
GraphRAG · Canlı Bilgi Erişimi
Eğitilmiş bilgi statik kalmasın diye GraphRAG (Graph-based Retrieval Augmented Generation) mimarisi entegre edildi. PubMed klinik literatürü graf veritabanında, tıbbi ders kitapları vektör arama altyapısında indekslendi; iki kaynak arasındaki yönlendirme PyTorch tabanlı bir ML routing katmanıyla yönetiliyor. Yanıtlar her zaman güncel kaynaklara referansla üretilir.
Bilimsel temel:
MINA'nın beslendiği
veri kaynakları.
MINA'nın bilgi tabanı; uluslararası tıbbi literatür, klinik araştırma kayıtları, açık erişim sağlık veri setleri, sigorta-faturalama kodlamaları ve kanıta dayalı klinik kılavuzlardan oluşur. Hiçbir çıktı kaynaksız üretilmez; her cevap bu kaynaklara izlenebilir.
Tıbbi Literatür & Yayınlar
- PubMed (PMC, PubChem, TPA)
- MedLine (Bulk Data)
- Google Scholar
- Semantic Scholar
- ArXiv Health
- SpringerLink Health
- Elsevier ScienceDirect
- IEEE Xplore Medical
Klinik Araştırmalar & Hasta Verileri
- ClinicalTrials.gov
- NIH OpenData
- UK Biobank
Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR)
- MIMIC-IV
- eICU Collaborative Research Database
- PhysioNet
Sigorta & Faturalandırma Veri Setleri
- CMS.gov (Centers for Medicare & Medicaid Services)
- ICD-10 & CPT kodlamaları (üniversite iş birliğiyle)
Tıbbi Rehberler & Kanıta Dayalı Tıp Kılavuzları
- WHO & IRIS (WHO yayın deposu)
- COVID-19 Klinik Araştırma Kayıt Sistemi
- FDA İlaç Veritabanı (temel ilaç bilgileri)
- The Lancet (Elsevier · ScienceDirect)
- JAMA
- BMJ Open
Türk Sağlık Mevzuatı & Standartları
- SGK Sağlık Uygulama Tebliği (SUT)
- Sağlık Bakanlığı Bakanlık Hedefleri (BH-13, BH-32, BH-33, BH-34, BH-35)
- ADSH-13, ADSH-14 göstergeleri
- KVKK (6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu)
- TİTCK İlaç & Tıbbi Cihaz Veritabanı
- e-Nabız ve MKYS entegrasyon standartları
- Resmi Gazete — sağlık tebliğleri ve yönetmelikleri
- Türk Tabipleri Birliği klinik kılavuzları
- Sağlık Bakanlığı tanı & tedavi rehberleri
Tüm kaynaklar telif ve kullanım hakları açısından uyumlu olarak kullanılır; lisans gerektiren kaynaklar için kurumsal/akademik anlaşmalar ile erişim sağlanır.
Sadece Türkiye için
geliştirilen ürün katmanı.
Model katmanının üzerine, Türk sağlık ekosisteminin günlük gerçekleriyle eşleşen ürün modülleri geliştirildi. Her modül ilgili LoRA adaptörünü çağırır, GraphRAG ile doğrular ve kullanıcının iş akışına entegre olur.
SGK Provizyon & SUT
SGK provizyon kuralları ve SUT uyumluluk doğrulaması.
KVKK Uyumlu Veri İşleme
Klinik verilerin yerel, izole ve KVKK çerçevesinde işlenmesi.
Neuropsikolojik Değerlendirme
Türkçe nöropsikolojik test ve değerlendirme araçları.
MRI Görüntü Analizi
Tıbbi görüntülerde lezyon, anomali ve bulgu çıkarımı.
Hasta Dijital İkizi
Tüm klinik temasların tek canlı profilde modellenmesi.
Epikriz & ICD-10
Epikriz tutarlılık analizi ve ICD-10 kodlama önerileri.
Hassas veri için
kurumsal sınıf altyapı.
Tüm eğitim ve inference süreçleri KVKK ve GDPR uyumlu altyapıda gerçekleştirilmektedir. Platform, uluslararası bilgi güvenliği, gizlilik, kalite, çevre ve iş sağlığı yönetim sistemi sertifikalarına sahiptir.
- KVKK · Kişisel Verilerin Korunması
- GDPR · Avrupa Veri Koruma
- ISO/IEC 27001 · Bilgi Güvenliği
- ISO/IEC 27701 · Gizlilik Bilgi Yönetimi
- ISO 9001 · Kalite Yönetim Sistemi
- ISO 14001 · Çevre Yönetim Sistemi
- ISO 45001 · İş Sağlığı & Güvenliği
- İzole / on-premise konuşlandırma
Aynı klinik beyin,
iki sektörde.
MINA, Opinion AI'ın iki platformunda da aynı klinik bilgi tabanıyla çalışır; rol ve yetkisi bulunduğu platforma göre özelleşir.
Hastane Platformu
Hastane operatörü ve hekim için klinik karar desteği. Hasta dijital ikizine yazma yetkisi, ICD-10 önerisi, SUT uygunluk kontrolü, epikriz analizi, ön provizyon hazırlığı, MKYS stok ve denetim simülasyonu.
Sigorta Platformu
Sigorta uzmanı için provizyon karar desteği. Dosya bazında belge okuma, SUT uyumu kontrolü, poliçe kapsam değerlendirme, benzer vaka karşılaştırma, fraud risk taraması ve portföy seviyesinde denetim simülasyonu.
MINA karar veren değil,
karar destekleyendir.
Aksiyon Kullanıcıda
Tüm kritik aksiyonlar (onayla, eksik belge, reddet, reçete) son kullanıcı tarafından verilir. MINA gerekçeli öneri sunar; tek tıkla doğrulanır veya reddedilir.
Şeffaf Gerekçe
Her tahmin için kaynak metin, güven skoru ve şeffaf gerekçe verilir. Cevaplar denetlenebilir, eğitici ve doğrulanabilir.
Halüsinasyon Kontrolü
Tüm çıktılar referans kaynaklara bağlanır; doğrulanamayan iddialar üretilmez. Cevaplar SUT, klinik kılavuzlar ve bilimsel veri tabanlarına dayanır.
MINA'yı kendi süreçlerinizde
görmek ister misiniz?
Klinik ve idari iş akışınızda MINA'nın nasıl çalıştığını birlikte görelim.
İletişime Geç
Yapay zeka destekli sağlıkta karar platformu. Daha bilinçli kararlar, daha iyi sonuçlar.