Dr. Thomas Klein, MD
최고 의료 책임자
클라인 박사는 프로그램과 해석 방법론에 대한 임상 감독을 제공하며, 해석 로직이 인정된 참고치 범위와 임상 지침에 부합하도록 돕습니다. 보고서 생성을 이끄는 기준을 감독합니다.
의료팀과 보고서의 과학적 근거
당신의 건강이 걸린 문제라면 신뢰는 얻어내야 하는 것입니다. 이 페이지는 해석 방법론에 임상 감독을 제공하는 공인 의사들을 소개하고, 플랫폼 뒤에 있는 개방형 기술 벤치마크를 제시합니다. 마케팅 주장이 아닌, 인용 가능한 출처와 함께입니다.
주요 사항
- 공개 ORCID 식별자를 보유한 실명의 자격을 갖춘 의료 전문가들이 감독.
- 자체 수행하는 개방형 기술 벤치마크에서 측정: 127개 국가 라벨에 걸친 100,000건의 합성 사례에 대한 자동 종합 점수 산정 — 독립적으로 검증되지 않았고 동료 심사를 거치지 않았으며, 진단적·임상적 정확도의 척도가 아닙니다.
- Kantesti 플랫폼은 전 세계 200만 명 이상이 사용하고 있습니다.
- 현재 CE 또는 UKCA 마크 미보유. 데이터는 Microsoft Azure를 통해 HIPAA 및 GDPR에 부합하는 방식으로 처리되며, 분석 후 환자 데이터는 저장되지 않습니다.
누가 이 프로그램을 검토하나요?
해석 방법론은 광범위한 Kantesti 임상 그룹의 일원인 다음 의료 전문가들이 감독합니다.
Dr. Sarah Mitchell, MD, PhD
의학 검토자
Dr. Mitchell은 해석 품질과 보고서의 임상적 표현을 검토하며, 정확도를 잃지 않으면서 복잡한 결과를 이해하기 쉽게 만드는 데 중점을 둡니다.
Prof. Dr. Hans Weber, PhD
기여 전문가
베버 교수는 플랫폼 뒤에 있는 기술 벤치마킹 작업에 과학적·방법론적 전문성을 기여합니다.
플랫폼의 성능은 어떻게 측정되나요?
Kantesti Lab Test Analyzer 뒤에 있는 해석 엔진은 Kantesti Ltd가 자체 운영하고 토머스 클라인 박사(MD)가 임상 자문을 제공하는 개방형 기술 벤치마크에서 측정됩니다. 자동화된 오픈소스 벤치마크 하니스(MIT 라이선스)를 사용하여 127개 국가 라벨에 걸친 100,000건의 합성 사례에 대해 자동 종합 점수를 산정합니다. 종합 점수는 99.80%입니다(종합 공식: 0.35 구조 + 0.55 임상 키워드 재현율 + 0.10 지연 시간). 이 벤치마크는 자체 수행되며 — 독립적으로 검증되거나 동료 심사를 거치지 않았고 — 시스템이 구조화된 기대 출력을 얼마나 안정적으로 생성하는지를 측정하며, 진단적·임상적 정확도를 측정하지 않습니다. 공개적으로 게시되어 인용이 가능하므로 누구나 수치 뒤의 방법론을 검토할 수 있습니다.
동일한 AI 기반 혈액검사 분석기는 전 세계 200만 명 이상이 사용하고 있으며 75개 이상의 언어를 지원합니다. 더 넓은 임상 그룹은 Kantesti Medical Advisory Board 페이지에서 확인하실 수 있습니다.
Kantesti AI Engine — Blood Test Interpretation Benchmark
127개 국가 라벨에 걸친 100,000건의 합성 사례에 대한 자동 종합 점수 산정. 운영: Kantesti Ltd — 엔진 벤치마크; 임상 자문: 토머스 클라인, MD. 방법: 자동화된 오픈소스 벤치마크 하니스(MIT 라이선스). 종합 점수: 99.80% (자체 수행, 동료 심사 없음). 상태: 독립적 검증 및 동료 심사 없음. 종합 공식: 0.35 구조 + 0.55 임상 키워드 재현율 + 0.10 지연 시간. DOI: 10.6084/m9.figshare.32095435
데이터는 어떻게 처리되나요?
개인정보 보호는 임상적 책임으로 다루어집니다. 데이터는 Microsoft Azure를 통해 HIPAA 및 GDPR에 부합하는 방식으로 처리되며, 분석이 생성된 후 환자 데이터는 저장되지 않습니다. 플랫폼은 현재 CE 또는 UKCA 마크를 보유하고 있지 않으며, 보고서는 정보 제공 목적입니다 — 진단이 아닙니다. 자세한 내용은 개인정보 처리방침에서 확인하실 수 있습니다.
공개적으로 게시된 벤치마크 및 기술 보고서
플랫폼의 성능 수치는 공개적으로 게시되고 인용 가능한 기술 보고서에서 나옵니다. 이는 구조화된 출력 신뢰성의 측정이며, 동료 심사를 거친 임상 연구나 진단 정확도 측정이 아닙니다. 아래는 Kantesti 플랫폼 뒤에 있는 주요 보고서들로, 각각 DOI가 있어 방법론을 독립적으로 검토하고 검증할 수 있습니다.
- Kantesti AI Engine — Blood Test Interpretation BenchmarkFigshare · DOI: 10.6084/m9.figshare.32095435