Metodoloji

Hekim seçim asistanı — metodoloji

MedSelect.ai/secim sayfasındaki seçim asistanının tam metodolojisi. Hangi veriyi nasıl işliyor, KVKK posture nasıl, hangi reklam kurallarına bağlı, ne kadar saklıyor — hepsi burada.

Sayfayı kim için yaptık?

Hasta (TR vatandaş veya medikal turizm ziyaretçisi) MedSelect ağındaki pratisyenler arasından kendi durumuna uygun 2-3 isim bulmak için. Multi-lingual — TR, EN, DE, AR, RU + 6 dil daha. Sorgu hangi dildeyse cevap o dilde.

Ne DEĞİL

  • Tanı / teşhis aracı değil — semptomun tıbbi yorumunu yapmaz.
  • Randevu / eşleştirme platformu değil — direkt iletişim hekimle.
  • "En iyi hekim" sıralaması değil (Tabip Odası reklam yasak).
  • Acil servis aracı değil — acil indicator'ı varsa 112'ye yönlendirir.

Akış (teknik detay)

  1. Form submit: vertical + freeText + opsiyonel city + age. KVKK consent zorunlu.
  2. Pre-guardrails:
    • PII redaction: TC kimlik (11 hane), telefon (TR + intl regex), email, sokak/adres bilgileri otomatik [redacted-*] ile değiştirilir.
    • Emergency keyword check (11 dilde): "acil", "kanama", "bilinç kayb", vb. → LLM'e gönderilmez, 112 yönlendirmesi.
    • Mental health crisis indicators: "intihar", "kendime zarar", vb. → LLM'e gönderilmez, crisis support yönlendirmesi.
  3. Corpus build: aktif tenant'lardaki tüm aktif hekim + voice card (philosophy + opinion topics) + yayınlanmış draft listesi (başlık + excerpt) seçilir.
  4. Claude Sonnet 4.6 call: strict JSON output prompt. Sistem prompt'u Tabip Odası reklam kuralları enforce eder.
  5. Output parsing: JSON shape validation. Slug'lar corpus'tan filtrelenir.
  6. Post-guardrails: rationale bullet'larında superlative, price, testimonial, guarantee pattern kontrol. Bulunursa generic ifadeyle değiştirilir.
  7. Persist: hash + vertical + recommendations + cost + guardrail outcome DB'ye yazılır. query_text sadece opt-in ile saklanır; 30 gün sonra otomatik silinir.
  8. Render: 2-3 isim kartı, neden uygun, ilgili yayın linkleri, klinik canonical + MedSelect profil + disclaimer.

KVKK posture

  • Açık rıza: form submit'te zorunlu (KVKK Madde 5).
  • Special category: serbest metinde semptom olabilir → sağlık verisi → Madde 6. Mitigation: PII redaction + opt-in storage.
  • Üçüncü taraf transfer: temizlenmiş sorgu Anthropic Claude API'ye (US) gönderilir. KVKK Madde 9. Mitigation: PII-redacted + açıkça disclosed.
  • Retention: query_text default saklanmaz. Opt-in ile 30 gün, sonra otomatik purge cron tarafından silinir.
  • IP: SHA-256 hash + server-secret salt ile saklanır. Reversible değil.
  • Cookie: bu sayfa çerez kullanmaz.
  • Data export: /api/account/data-export üzerinden Madde 11 talep.
  • Right to erasure: /api/account/erase ile Madde 7 talep + audit log entries istisna (yasal zorunluluk).

Tabip Odası reklam kuralları enforcement

Sistem prompt Claude'a aşağıdaki kuralları enforce eder (output rejected if violated):

  • NEVER "en iyi" / "best" / "rakipsiz" / "tek" / "#1" / "unbeaten"
  • NEVER spesifik tedavi tavsiyesi / tanı
  • NEVER fiyat bilgisi (sayı + para birimi)
  • NEVER hasta testimonial "memnun / mutlu / teşekkür" framing
  • NEVER outcome garantisi "%100 başarı / kesinlikle iyileşir / guaranteed"
  • NEVER karşılaştırmalı reklam (hekim A > hekim B framing)

Post-prompt validator bu pattern'ları çıktıda da kontrol eder. Yakalanan bullet generic bir ifadeye dönüştürülür: "Bu pratisyenin yayın listesi ve voice card'ı bu konuyu kapsıyor."

Sınırları ve bilinen riskler

  • Corpus size: MVP'de ağ küçük (≤10 tenant). Bazı uzmanlık alanlarında uygun eşleşme olmayabilir → decline_reason ile açıkça söylenir.
  • Hallucination: parser slug filter eder; edge case'de leak edilebilir. İlk 100 sorgu founder tarafından manuel review.
  • Language matching: knowsLanguage alanı şu an placeholder. Phase 2'de gerçek alan eklenir.
  • Bias: küçük ağda aynı isimler tekrarlayabilir → Phase 3'te round-robin within similar-fit set eklenecek.
  • LLM cost runaway: günlük €5 cap + queue when exceeded.

Audit + transparency

Her sorgu audit log entry yazar (action: "selection_query.served"). Hangi vertical, hangi guardrail outcome (passed / pre_emergency / post_superlative / vb), kaç token, ne kadar maliyet — hepsi görünür.

/transparency sayfasında pratisyenlerin AI Citation Share leaderboard'u kamuya açık. Seçim asistanı bu veriyi tüketmez — sadece pratisyen profil + yayın metadata'sı kullanır.

    MedSelect — Seçim asistanı metodolojisi · Asclepia