Flahy Inc. präsentiert KI-Plattform mit Knowledge Graphs

Flahy Inc. präsentiert KI-Plattform mit Knowledge Graphs

Das Gesundheitstechnologie-Unternehmen Flahy Inc. hat eine KI-gestützte Plattform vorgestellt, die nach Angaben von Gründer und CEO Jagjit Singh Knowledge Graphs einsetzt, um biologische und klinische Daten für klinische Entscheidungsunterstützung zu verknüpfen. Der Knowledge Graph fungiert als Wissensschicht, die die Datenebene mit der Modellebene verbindet. Technisch basiert dies auf einer graphbasierten Informationsdatenbank, in der Entitäten wie Gene, Biomarker, Erkrankungen und Behandlungen als Knoten und ihre Beziehungen als Kanten gespeichert sind. Das trainierte Modell erkennt diese Beziehungen und nutzt sie, um bei der Verarbeitung eines Patientenfalls zu bestimmen, welche Fakten relevant sind und was ein bestimmter Datenpunkt impliziert. Auf dieser Grundlage verarbeitet das System einen großen Kontext biologischer und klinischer Informationen, die über einen umfangreichen Graphen verteilt sind, und leitet daraus ab, welcher Entscheidungsbaum oder Weg für eine bessere Behandlungsentscheidung eingeschlagen werden sollte. Das Team von Flahy hat nach Aussage des CEO jahrelang an dieser graphbasierten Informationsdatenbank gearbeitet und das Modell trainiert, Beziehungen zwischen Datenpunkten zu erkennen. Die Angaben beruhen auf Unternehmensaussagen und sind nicht unabhängig überprüft.

FlahyLife und FlahyCDS: Prävention für Verbraucher, Berichte für Labore

Flahy bietet zwei Produkte an: FlahyLife richtet sich an Verbraucher und kombiniert eine DNA-Baseline mit einem Blutpanel aus 66 Markern. Die Plattform interpretiert die Ergebnisse, indem die klinische Intelligenzschicht jeden Blutwert gegen die DNA-Baseline liest. Dazu nutzt sie den Knowledge Graph: Genetische Varianten sind mit Stoffwechselwegen, Nährstoffbedarf, Medikamentenverarbeitung und Krankheitsanfälligkeiten verknüpft. Liegt ein Blutmarker vor, fragt das System den Graphen ab, um zu erkennen, wie dieser Wert im Kontext der individuellen genetischen Veranlagung zu bewerten ist, und generiert daraus personalisierte Empfehlungen – etwa welche Nährstoffe priorisiert oder welche Medikamente angepasst werden sollten. Digitale Arztgespräche mit sogenannten Flahy GPs werden durch diese klinische Intelligenz unterstützt. FlahyCDS ist für Diagnostiklabore konzipiert und verarbeitet biologische Signale aus DNA und Blut für Screening, Pharmakogenomik sowie Sensitivitäts- und Resistenzmarker. Der Analyseprozess umfasst mehrere Schritte: Das System führt Metadaten, Laborwerte und Patienten-History in einem einheitlichen Graphen zusammen, um kontextbewusste Analysen zu ermöglichen. Es analysiert die Daten, um Marker mit klinischer Relevanz zu erkennen, wobei das trainierte Modell auf dem Knowledge Graph Rohsignale auf bekannte klinische Assoziationen abbildet – etwa pharmakogenomische Varianten oder Sensitivitätsmarker wie MSI, TMB und HRD. Flahy gibt an, dass das System Leitlinien-Logik nutzt, wobei klinische Leitlinien als vordefinierte Entscheidungs-Pfade in den Graphen codiert werden und bei neuen Evidenzen aktualisiert werden können. Daraus erstellt es einen klinisch nutzbaren Bericht, der Fachbereiche wie Allgemeinmedizin, Kardiologie, Neurologie und Psychiatrie abdeckt. Zum Datenschutz erklärt Flahy, den FHIR-Standard zu verwenden, Daten in enterprise-grade Rechenzentren zu speichern und sowohl bei der Übertragung als auch im Ruhezustand zu verschlüsseln. Eine Weitergabe an Marketing, Werbung oder Versicherungen schließt das Unternehmen aus. Die Datenschutzrichtlinie benennt FLH Technologies Private Limited als Tochtergesellschaft von Flahy Inc. und beschreibt die Verarbeitung personenbezogener Daten auf Basis von Einwilligung. Alle Angaben stammen vom Anbieter und sind nicht unabhängig geprüft.