Die Begründung, von Anfang bis Ende durchgespielt
Synthetischer Patient P-074 und seine Kohorte, gegen die synthetischen Protokolle ONC-204 und ANTI-3. Jedes Bild unten ist ein Screenshot der laufenden TrialProof-App.
Ein zentraler Zugang ist kein Herzkatheter, und nur eine Hierarchie weiß das
Die ICU-Notiz von P-074 lautet central venous catheter placement for IV medication access. Gegen das Kriterium EXCL-CARDCATH von ANTI-3 (keine vorangegangene Herzkatheteruntersuchung) sieht ein Ähnlichkeits-Matcher zwei kardiovaskuläre Katheterverfahren. TrialProof fragt stattdessen die Ontologie: ist Central venous catheterization (392230005) ein is-a-Nachfahre von Cardiac catheterization (41976001)? Ist es nicht. Die beiden Konzepte sitzen auf unterschiedlichen Ästen der SNOMED-CT-Hierarchie, es existiert also kein Subsumptionspfad, und das Urteil ist ELIGIBLE mit einer dreistufigen Spur, die beide SCTIDs nennt. Beide Codes sind echt und auf jedem öffentlichen SNOMED-Browser prüfbar. Die faire lexikalische Baseline gibt hier ebenfalls ELIGIBLE zurück, aber bei einer bloßen Ähnlichkeit von 0.437 ohne Begründungsspur und ohne etwas, das eine Aufsichtsbehörde einreichen könnte.
Die Ontologie, die die Engine tatsächlich abfragt
Die Engine fragt nicht ganz SNOMED-CT ab. Sie durchläuft einen kuratierten 24-Konzept-Teilgraphen mit 22 is-a-Relationen. Konzepte mit echter SCTID sind durchgezogen gezeichnet; die 9 für die Demo kuratierten ohne öffentliche SCTID tragen das Präfix CUR- und sind gestrichelt gezeichnet, statt als echte Codes ausgegeben zu werden. Verifizierte Fakten sind grün, Kriteriumskonzepte umrandet, und die durchlaufenen is-a-Pfade fett. Die beiden Katheterisierungen leben sichtbar auf unterschiedlichen Ästen, und genau deshalb kann eine String- oder Vektorähnlichkeit die Subsumption nicht ersetzen.
Der geeignete Patient, den die Baseline wegwirft
Dieselbe Notiz sagt No evidence of diabetes. Gegen EXCL-DM von ONC-204 (keine Diagnose Diabetes mellitus) matcht die Vektor-Baseline das Token diabetes mit Ähnlichkeit 1.0 und gibt EXCLUDED zurück, weil sie kein Modell der Negation hat. Der Verifizierer von TrialProof streicht die negierte Erwähnung, bevor sie die Entscheidung erreichen kann, das Urteil ist daher ELIGIBLE. Das ist der geeignete Patient, den ein Ähnlichkeits-Matcher wegwirft, und auf dem Gold-Set ist es einer der drei, die die Baseline verliert.
Ein Verifizierer, der den Extraktor herausfordert
Für P-106 schlägt der Extraktor einen Carboplatin-Fakt vor, der keine stützende Spanne in der Notiz hat, eine absichtlich platzierte Halluzination. Der adversariale Verifizierer führt span-present, Negation und Subjekt auf jedem vorgeschlagenen Fakt aus; der Carboplatin-Fakt scheitert an span-present (span not found in note) und wird als REJECTED markiert, erreicht die Entscheidung also nie. Über das Gold-Set hinweg hat der Verifizierer 7 Faktinstanzen abgelehnt (3 unterschiedliche schlechte Fakten: eine negierte Diabetes-Erwähnung, eine Zuschreibung von Brustkrebs aus der Familienanamnese und dieses halluzinierte Carboplatin) in 4 der 13 bewerteten Fall-Läufe. Die Agenten beraten bei der Extraktion; deterministischer Code entscheidet über die Eignung.
Eine Ausnahme, die ein Ähnlichkeitswert nicht abbilden kann
P-101 hat adjuvantes Carboplatin und Pemetrexed abgeschlossen, zuletzt infundiert 03/2025. EXCL-PLAT von ONC-204 verbietet vorangegangene Platintherapie unless given as adjuvant or neoadjuvant and completed more than 12 months before randomization (2026-04-15). Die Engine bestätigt, dass Carboplatin (386905003) is-a Platinum-containing antineoplastic agent ist, berechnet das Intervall auf 13 Monate, erfüllt die Ausnahme und gibt ELIGIBLE mit einer vierstufigen Spur zurück. Wenn dieselbe Klausel an einem Patienten mit palliativer Intention geprüft wird, greift die Ausnahme nicht und das Urteil kippt auf EXCLUDED. Dasselbe Kriterium, entgegengesetzte Urteile, beide korrekt, weil es die Logik-Engine ist und keine Schwelle.
Die Zahl, die eine Leitung im Clinical Operations tatsächlich interessiert
Auf einem festen Gold-Set von 13 gelabelten Fällen aus 7 synthetischen Patienten über 2 synthetische Protokolle, bewertet gegen die kreuzvalidierte lexikalische Baseline bei t = 0.6932, erreicht TrialProof 100% Entscheidungsgenauigkeit gegenüber 53.8% der Baseline, verliert 0 geeignete Patienten, wo die Baseline 3 verliert, und trägt eine reproduzierbare Begründungsspur bei 100% der Entscheidungen gegenüber 0% der Baseline. Es enthält sich sicher zweimal mit NEEDS-REVIEW, wo die Baseline rät, und ein erneuter Lauf aller 13 Fälle ergibt byte-identische Urteile und Spuren (13 von 13). Wir schreiben jede Zahl diesem gelabelten Gold-Set zu, niemals als Open-World-Anspruch.
