Djuripedia AI Framework & Patent – Beslutsoptimering i diagnostik

Från human diagnostik till veterinär intelligens

1. Introduktion – Intelligens med syfte

Långt innan “AI” blev ett globalt modeord arbetade BraineHealth AB och dess grundare Roger Svensson med att bygga ett intelligent resonemangssystem som kunde tänka som en läkare.

Resultatet blev Diagnosio – en patenterad logikmotor (U.S. Patent 11,908,579 B2) som inte gissar diagnoser, utan beräknar nästa mest informativa åtgärd.

Idag ligger samma princip till grund för Djuripedia AI Framework, där tekniken vidareutvecklas från humanvård till veterinärmedicin genom forskning vid Djuriverse Veterinärklinik i Norrtälje.

2. Kärnidén – Diagnostisk inversion

Traditionell AI listar troliga sjukdomar utifrån symtom.

Diagnosio-patentet introducerar istället inversionsteknologi – en algoritmisk metod som utvärderar varje möjlig nästa fråga, test eller observation, och rekommenderar den åtgärd som maximerar den diagnostiska säkerheten.

Processen ”inverterar” den diagnostiska kedjan matematiskt:
i stället för Symtom → Diagnos inverterar systemet inlärningsmaskinen i sig → Optimal nästa mätning.

Resultatet blir en resonerande motor som lär sig att söka i det diagnostiska rummet effektivt – inte bara klassificera data.

3. Vetenskaplig grund – Från KTH till verkligheten

Konceptet validerades vid Kungliga Tekniska högskolan (KTH) år 2018.
En neuronnätsmodell baserad på simulerad patientdata uppnådde upp till 99 % träffsäkerhet vid klassificering av över 20 000 fall, 6 000 diagnoser och 200 000 variabler.

BraineHealth säkrade därefter full USA-patenträtt 2024, vilket lade grunden för en ny generation av diagnostiska resonemangsverktyg.

4. Tillämpning i veterinärmedicin

Vid Djuriverse anpassas det patenterade ramverket nu till djurhälsa, där artvariationer och kommunikationsbarriärer skapar unika diagnostiska utmaningar.

Pilotfaser:

Kodöversättning (3–6 månader): Implementering av MATLAB-modeller i samarbete med KTH.
Proof-of-Principle (100–200 fall): Pilot inom Djuriverse Veterinärklinik.
Skalning (från 2026 och framåt): Multi-klinik-integration och korskoppling mot humanvårdsdata.

Mål: 99 % precisionsdiagnostik som kan skalas mellan arter och sjukdomsområden.

5. Djuripedia AI Framework idag – LLM-orkestrering

Även om inversionsteknologin utgör Djuripedias långsiktiga kärna, bygger dagens system på multi-LLM-resonemang.

Genom säkra API-anrop till modeller som GPT-5, Gemini och Grok, strukturerar Djuripedia anamneser och bias-minimerat fallresonemang.

Detta utgör själva AI Framework – ett lager som förenar:

Konversatoriskt resonemang (AIVET PRO och Djuripedia-botar)
Logisk beslutsoptimering (den patenterade grunden)
Dataintegration (DjuriLab och externa partners)

Tillsammans utvecklas dessa delar mot ett fullständigt beslutsoptimerande diagnossystem.

6. Marknadsberedskap och partnerskapspotential

Diagnosio-patentet är idag tillgängligt för licensiering och gemensam utveckling via Vibrant IP, med tillämpningar långt bortom sjukvården – bland annat inom finans, teknik och cybersäkerhet.

Men Djuripedias fokus ligger fortsatt på veterinärmedicin och förebyggande vård – områden där snabbare och smartare resonemang kan förbättra djurvälfärden direkt.

För organisationer som söker samarbete är budskapet tydligt:

Den underliggande logiken är validerad, patenterad
och nu på väg att implementeras i praktiska veterinärflöden.

7. Vision framåt – Från text till kontext

Nästa generation av diagnostisk AI stannar inte vid språk.
Den kommer att integrera bild, sensordata och miljöinformation – precis som självkörande system lär sig genom flera sensorflöden.

Genom att kombinera inversionslogik med kontextuell AI siktar Djuripedia på att bygga en plattform som kan resonera utifrån: