Hvorfor Hantavirus-triage er vanskelig og hvorfor det betyr noe

Hantaviruses cause two clinically severe zoonotic syndromes. Hantavirus Pulmonary Syndrome (HPS) is reported with case-fatality between 30 and 50 percent in unprepared settings, and Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome (HFRS) reaches the tens to hundreds of thousands of cases per year across Eurasia. The hardest moment of clinical care for either syndrome is the earliest one. The prodromal phase looks like influenza, dengue, leptospirosis, severe COVID-19 or bacterial sepsis. By the time the cardiopulmonary or oliguric phase is unmistakable, the therapeutic window has narrowed considerably.

Flytskjema for arkitektur som viser hvordan Kantesti Hantavirus risikovurdering kombinerer en tolket blodprøverapport med valgfri klinisk kontekst og avgir en strukturert risikoscore
Figur 1: The reasoning service is anchored on an interpreted blood test report. Optional exposure, symptom and serology context refine the score without being required for it.

The clinical question we face in practice is not whether a given febrile patient has Hantavirus. It is whether the laboratory signature, the exposure context and the symptom profile together justify ordering Hantavirus serology now rather than reaching for a generic "viral syndrome" label and discharging on supportive care. That second question is where the diagnostic gap sits and where post-mortem case reports keep returning. We see a febrile patient. We see thrombocytopenia. We see a creatinine creep. We do not always remember to ask about rodent exposure, because the question itself is uncommon enough to slip the mind on a busy shift.

The Kantesti AI Hantavirus Risk Assessment exists to keep that question on the table. It is a clinician-facing decision-support module that lives inside the patient record beside the latest blood work. It reads the interpreted blood test report the broader Kantesti pipeline has already produced. It asks the clinician for whatever exposure, symptom and serology context is to hand and it returns a structured 0 to 100 risk score with a written rationale, a list of contributing factors, a list of red flags and an explicit declaration of what data it wishes it had.

As Thomas Klein, MD, I supervised the prodromal-signature weighting and reviewed the contributing-factor taxonomy on this module. The deliberate choice we made is to design for the prodromal window. The value of a triage tool that fires only when the cardiopulmonary phase is already obvious is close to zero. The clinical question is whether the engine can be useful 48 to 96 hours earlier. Our broader Medical Validation hub describes the framework. This page describes its applied result.

HPS versus HFRS at a glance

The two Hantavirus syndromes share a prodromal phase but diverge in dominant organ involvement, geography and reservoir. The table below summarises the differences that matter for triage. A clinician reading this on a febrile patient with rodent exposure should consider both, because early presentations are difficult to distinguish without serology.

HPS — Hantavirus Pulmonary Syndrome Americas · case-fatality 30–50% Sin Nombre virus (USA, Canada), Andes virus (South America). Cardiopulmonary phase with non-cardiogenic pulmonary oedema and shock.
HFRS — Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome Eurasia · case-fatality 1–15% per serotype Hantaan, Seoul, Puumala, Dobrava-Belgrade. Femfases forløp (febril, hypotensiv, oligurisk, diuretisk, rekonvalesens). Akutt nyreskade og blødning.
Felles prodrom (begge syndromene) 1–8 uker inkubasjon Feber, myalgi, hodepine, gastrointestinale symptomer. Trombocytopeni, stigende hematokrit, leukocytose med immunoblaster.
Bekreftelsesmetode (i henhold til CDC og WHO) IgM ELISA · RT-PCR Definitiv diagnose krever serologi eller molekylær testing. Klinisk vurdering alene er utilstrekkelig for begge syndromene.

Det prodromale laboratorie-signaturet

Et standard komplett blodstatus og kjemipanel bestilt for en udifferensiert febril sykdom vil, tidlig i Hantavirus, ofte vise en gjenkjennelig sammensetning. Ingen av funnene er patognomonisk alene. Sammen, i riktig eksponeringskontekst, danner de et sannsynlighetsmønster som verktøy for mønstergjenkjenning er godt egnet til å fange opp.

Infografikk av Hantavirus prodromal laboratorieprofil, inkludert trombocytopeni, stigende hematokritt, leukocytose med immunoblaster, moderat økning i transaminaser og gradvis økning i kreatinin
Figur 2: Det prodromale laboratoriemønsteret. Ingen av disse funnene er patognomonisk alene. Sammen, hos en febril pasient med eksponering for gnagere eller landlig miljø, øker de mistanken om at triageverktøy er utformet for å fange opp.

Trombocytter er den mest konsistente abnormiteten. Trombocytopeni, ofte fallende til under 150 × 10⁹/L i løpet av de første 72 timene, er rapportert i 70 til 90 prosent av HPS-tilfellene ved presentasjon. Hematokrit stiger sekundært til kapillærlekkasje og kontraksjon av plasmavolum. Antall hvite blodceller stiger med venstreforskyvning og immunoblaster (noen ganger kalt atypiske lymfocytter eller Hantavirus-assosierte mononukleære celler) vises i perifert blodutstryk. Laktat stiger ved vevshypoperfusjon. Transaminaser (AST, ALT) og LDH stiger moderat med cellulær omsetning. Kreatinin begynner å stige brått ved HFRS og mer subtilt ved HPS.

Trombocytter Ofte < 150 × 10⁹/L Mest konsistente prodromale abnormitet, til stede i 70 til 90 prosent av HPS-tilfellene
Hematokrit Stigende Hemokonsentrasjon sekundært til kapillærlekkasje og kontraksjon av plasmavolum
Hvite blodceller Leukocytose med venstreforskyvning Immunoblaster (atypiske lymfocytter) i perifert blodutstryk
Laktat Forhøyet Gjenspeiler tidlig vevshypoperfusjon før tydelig sjokk
AST · ALT · LDH Moderat forhøyet Cellular turnover, generally not in the hepatitis range
Kreatinin Stigende Sharp rise in HFRS, subtler in HPS

The clinically reassuring property of this signature is that it sits inside an investigation any clinician will already have ordered. Nothing in the prodromal pattern requires a special test. The challenge is one of pattern recognition under cognitive load. A tired clinician on a busy shift looking at a thrombocytopenia and a mild creatinine creep in a febrile patient may reach for sepsis, viral hepatitis or atypical pneumonia long before reaching for Hantavirus serology. That is exactly the moment a calibrated decision-support layer earns its place.

Hvordan modulen fungerer, fra ende til ende

The module is a single-page sub-application inside the Kantesti clinic dashboard, invoked from the patient profile (with the patient auto-selected via deep-link) or from the dashboard's main navigation. It composes three layers: a clinician-facing UI, a reasoning service that calls a secure cloud-hosted large-language-model endpoint with strict JSON output and a per-clinic per-patient assessment store keyed for safe overwrite on language change.

Inputs

The reasoning is anchored on the interpreted blood test JSON that the broader Kantesti pipeline produces from raw laboratory uploads (PDF, photo or structured laboratory feed). This is the critical engineering decision. The AI is not asked to interpret raw numbers in a vacuum. It is given a structured already-curated report containing laboratory values with reference ranges, units and per-parameter clinical commentary, plus a prose interpretation of the panel. On top of that authoritative anchor the clinician may optionally add four blocks of context.

  1. Exposure history. Rodent contact, cleaning of closed or abandoned spaces, recent travel to endemic regions and days since presumed exposure.
  2. Symptom set. Fever, myalgia, dry cough, dyspnoea, gastrointestinal distress and headache.
  3. Vital signs. Peripheral oxygen saturation (SpO2), systolic blood pressure and heart rate.
  4. Hantavirus-specific testing. IgM (ELISA), IgG and RT-PCR, with an acute-phase status flag where available.

All optional sections are explicitly marked as optional. The design point is that missing data should not block scoring. Instead, the AI is required to declare what it is missing and how that missing data affects its confidence. This honesty requirement is enforced at the schema level rather than negotiated at runtime.

Output schema

Every reasoning call returns a strict JSON payload. The schema is what makes this system trustable in a clinical setting. A reviewer can audit any score by reading its contributing factors and red flags and challenge it where appropriate. The model is required to be explicit about what it does and does not know. Vague hand-waving is not in the contract.

risk_score integer 0 to 100 Calibrated risk that the presentation warrants Hantavirus workup
risk_level low / moderate / high / critical Clinical bucket derived from the score
confidence low / medium / high The model's self-reported certainty given the data on hand
recommended_action string A single actionable next step in the clinician's language
explanation string A clinically-readable rationale tying the score to the data
contributing_factors array Each factor names a finding, marks its direction (↑ or ↓ on risk) and assigns an impact
red_flags array Findings that should escalate management independent of the score
missing_critical_data array Data the model wishes it had, with a brief reason for each

All eight fields are required for every reasoning call. The UI renders each one without ever calling innerHTML on AI-derived strings. Every output token reaches the DOM through textContent or attribute assignment, which closes the obvious cross-site-scripting hole that AI outputs would otherwise open. Allow-listed enum values are validated before rendering. AI prose cannot inject markup.

En prøve med CRITICAL risikoutdata

The screenshot below shows a real CRITICAL classification produced by the production module. The patient profile is a 26-year-old presenting with rodent exposure, recent cleaning of a closed space, fever, myalgia, cough, dyspnoea and SpO2 of 93 percent. The module returned a risk score of 82 out of 100 with moderate confidence and a recommendation to seek urgent in-person evaluation before pending laboratory results.

Skjermbilde av applikasjonen som viser en KRITISK Hantavirus-risikoklassifisering på 82 av 100 med røde flagg, inkludert SpO2 93 prosent og dyspné
Figur 3: A real CRITICAL risk output produced by the production module. Score 82 of 100, confidence moderate, two red flags and seven contributing factors. The rationale traces directly to the inputs and is auditable line by line.

🔴 Sample case — anonymised input

Exposure context. Recent cleaning of a closed space with documented rodent activity. Patient reports peridomestic rodent contact in the preceding 14 days.

Symptoms. Fever, myalgia, dry cough, dyspnoea on minimal exertion. Mild gastrointestinal distress.

Vital signs. SpO2 93 percent on room air. Other vitals not reported by the referring clinician.

Laboratory. Interpreted blood test report not yet uploaded at the moment of assessment. Hantavirus-specific serology pending.

📋 Sample output — module response

Risk level. CRITICAL. Score 82 out of 100. Confidence moderate.

Recommended action. Seek urgent in-person medical evaluation now, before test results return.

Explanation. "This patient has significant Hantavirus-compatible exposure history plus fever, myalgia, cough, dyspnoea and oxygen saturation below 94 percent, which raises concern for serious disease. The symptom pattern and low SpO2 are concerning for possible early cardiopulmonary involvement. Risk remains uncertain because key laboratory data and test results are still pending."

Red flags. SpO2 93 percent. Dyspnoea.

Contributing factors. HIGH ↑ rodent exposure · HIGH ↑ cleaning a closed space · HIGH ↑ dyspnoea · HIGH ↑ SpO2 93 percent · MEDIUM ↑ fever and myalgia · MEDIUM ↑ cough · LOW ↑ GI symptoms · LOW ↓ age 26 years.

Missing critical data. Platelet count, hematocrit, white blood cell count, creatinine, AST, ALT, LDH, RT-PCR, IgM and IgG.

The clinical value of the explicit missing-data declaration deserves a moment of attention. The model is not pretending to know more than it does. It returned a CRITICAL classification on exposure context plus vital signs alone and stated openly that the picture would tighten with the pending laboratory work. A clinician reviewing this output knows immediately what data, once available, will change the score upward (a thrombocytopenia confirms the prodromal pattern) or move it downward (a normal IgM and a clean platelet count after 96 hours of symptoms argues against active Hantavirus). This is the architectural answer to the AI hallucination concern: every claim is structured in a way that makes uncertainty visible rather than hidden inside fluent prose.

Femti tusen tolkte rapporter, tre bekreftede tilfeller

Between 1 February and 8 May 2026 the Kantesti platform processed 50,000 consecutive interpreted blood test reports for which the Hantavirus Risk Assessment module was either explicitly invoked by a clinician or implicitly evaluated as part of the integrated risk-flag layer surfaced beside the standard interpretation. Reports originated from 127 countries across the Americas, Europe, the Middle East, Sub-Saharan Africa, South Asia, East Asia and Oceania.

Stolpediagram som viser fordelingen av Hantavirus-risikoklassifiseringer på 50 000 tolkningsrapporter med 46 832 lav, 3 154 moderat, 11 høy og 3 kritisk
Figur 4: Distribution of risk classifications across 50,000 interpreted reports (Feb to May 2026). Of 14 high or critical scores, three were laboratory-confirmed Hantavirus by IgM ELISA or RT-PCR.
Rapporter analysert 50,000 Feb to May 2026 · 127 countries
14 High or critical
3 Lab-confirmed
75+ Languages active
0.028% High/critical rate
Risk level Reports (n) Proportion Confirmed
Lav46,83293.66%
Moderate3,1546.31%
Høyt110.022%1 confirmed
Critical30.006%2 confirmed

The distribution is intentionally heavily skewed toward the low and moderate buckets. Hantavirus is uncommon globally and a triage tool that fired high on every febrile illness would be clinically useless. The module is calibrated to surface a high or critical risk only when the laboratory and clinical signature is genuinely consistent with the syndrome. The corresponding case-finding rate of approximately 6 confirmed Hantavirus infections per 100,000 interpreted reports is consistent with what would be expected of a globally rare condition surveilled through a non-targeted clinical workflow.

A few important caveats sit alongside these numbers. Confirmation status is only known where the partner clinic shared post-laboratory follow-up with the platform. The true number of Hantavirus cases in the cohort may be higher. The module is not designed to discriminate Hantavirus from the other syndromes in the prodromal differential (leptospirosis, dengue, severe COVID-19, atypical pneumonia and sepsis). The relevant clinical question is whether the patient warrants targeted Hantavirus workup, not whether they definitely have Hantavirus. The clinical value of a tool with a low base-rate denominator lies in catching the cases that would otherwise be missed during the prodrome.

Hva de tre bekreftede tilfellene ble kalt ved innleggelse

All three laboratory-confirmed Hantavirus cases were initially classified by the presenting provider as one of: influenza-like illness, atypical community-acquired pneumonia or undifferentiated bacterial sepsis. None of the three had Hantavirus on the initial differential. The module elevated Hantavirus into consideration on the basis of the laboratory pattern and, where available, exposure history.

Redaksjonell oversikt over tre laboratoriebekreftede Hantavirus-tilfeller som viser initial feilklassifisering som influensalignende sykdom, atypisk pneumoni eller bakteriell sepsis
Figur 5: All three laboratory-confirmed Hantavirus cases were initially clinically misclassified as influenza-like illness, atypical pneumonia or bacterial sepsis. The module elevated Hantavirus on the basis of the prodromal laboratory signature plus exposure history.

Patient identities, geographic locations, age, sex, occupational exposure and clinical details are withheld in compliance with GDPR and HIPAA-aligned safeguards. We can disclose the following aggregate observations.

Common laboratory signature

All three confirmed cases displayed thrombocytopenia (platelets below the lower reference limit), at least two of (rising hematocrit, transaminase elevation, lactate elevation) and a left-shifted leukocytosis at presentation. These findings together are non-specific in isolation but jointly characteristic of the prodromal phase. The module assigned high or critical risk in each case and recommended urgent laboratory confirmation by IgM ELISA or RT-PCR.

Time to confirmation

Subsequent IgM ELISA or RT-PCR confirmation occurred between 24 and 96 hours after the module first surfaced a high or critical classification, in line with typical regional turnaround for confirmatory Hantavirus testing. In each case the formal Hantavirus workup was initiated as a direct response to the module's flag.

Outcomes

All three patients survived and progressed to clinical recovery. We make no causal claim that the module was responsible for these outcomes. Outcomes in Hantavirus depend on many factors including supportive care quality, severity at presentation and individual host response. The module's contribution was to surface Hantavirus as a differential consideration earlier than the clinician's pre-platform workflow would otherwise have done. Whether that earlier consideration changed disposition is a question we cannot answer from the available data.

As Thomas Klein, MD, I want to be careful here. Three confirmed cases do not constitute a randomised trial. They constitute a real-world signal in production traffic, with all the strengths and weaknesses that real-world data carries. The strength is that this is what happens when the module meets actual clinical workflow on actual patients in 127 countries. The weakness is that we do not have a counterfactual. We cannot say what would have happened to these patients without the module. What we can say is that the module performed exactly as designed: it pulled three Hantavirus presentations out of an unfiltered febrile-illness flow that had pattern-matched to the wrong differential at the bedside, and it did so on the basis of a structured rationale that the reviewing clinician could read and challenge.

Mer enn 75 språk, ingen engelsk fallback

A clinical decision support tool that only speaks one language is, by definition, an inequitable tool. Hantavirus is endemic across the Americas, Europe and East Asia. The patients who would benefit from earlier triage are not, on average, English-speaking. The module therefore localises into more than 75 languages, with native right-to-left rendering for Arabic, Hebrew and Persian, and with no English fallback anywhere in the rendering pipeline.

Verdenskart som viser de mer enn 75 språkene som støttes av Kantesti Hantavirus-risikovurderingsmodulen
Figur 6: Language coverage. Hantavirus is endemic in regions where English is not the working language of clinical care. The module has no English fallback and renders fully in the active locale.

Languages currently shipping include English, Turkish, German, French, Spanish, Italian, Portuguese, Arabic, Hebrew, Greek, Polish, Dutch, Russian, Ukrainian, Chinese (Simplified), Chinese (Traditional), Japanese, Korean, Hindi, Bengali, Persian, Thai, Vietnamese, Indonesian, Malay, Tagalog, Swedish, Norwegian, Danish, Finnish, Czech, Slovak, Slovenian, Croatian, Bulgarian, Serbian, Latvian, Estonian, Lithuanian, Hungarian, Romanian, Albanian, Macedonian, Maltese, Icelandic, Irish, Welsh, Basque, Catalan, Galician, Afrikaans, Swahili, Amharic, Yoruba, Zulu, Urdu, Punjabi, Tamil, Telugu, Kannada, Malayalam, Sinhala, Nepali, Marathi, Gujarati, Khmer, Lao, Burmese, Mongolian, Kazakh, Uzbek, Azerbaijani, Armenian, Georgian and Pashto.

Engineering details that make the localisation trustable

No silent English fallback. If a translation key is missing for the active locale the build fails. We do not paper over a hole with English. A complete parallel string set is required for every page in every supported language. This is non-trivial engineering investment and it is the price of treating multilingual clinical AI as a first-class concern rather than as a marketing line.

Locale-aware caching. The Hantavirus assessment store keys on (clinic, patient, report, language) semantics. Switching the active language causes the next assessment to overwrite the prior row rather than serving a stale row in the wrong locale. A clinician can switch from English to German and the next score will arrive in German with no inconsistency.

Sammensatt-ord-sikkerhet. Tyske strenger som "Familien-/Patientengesundheit Risikoanalyse" er beryktet for å bryte responsive oppsett. CSS-en bruker overflow-wrap: anywhere, hyphens: auto og flex-wrap på plan-kort slik at merker faller pent ned på en ny linje på smale visninger i stedet for å slippe ut av kortet. Finsk, ungarsk og gresk får samme behandling.

Støtte for høyre-til-venstre. Arabisk, hebraisk og persisk oppdages ved språkendring. Dokumentretningen settes. CSS-en tilpasser speilbevisst mellomrom og ikonorientering. Score-målere, piler for medvirkende faktorer og tidsstempelrekkefølge respekterer alle aktiv leseretning.

Isolering per klinikk og kaskade-livssyklus

Helseprogramvare feiler den dagen en leietakergrense krysses. Modulens design behandler isolasjon per klinikk og innesperring av pasientdata som primære krav, på samme nivå som klinisk korrekthet.

Arkitekturskjema for lagring av per-klinikk per-pasient-vurdering som viser UPSERT-semantikk og kaskadekoblinger for sletting av pasient og klinikk
Figur 7: Isolasjon per klinikk og kaskadelivssyklus. Hver vurderingsrad er nøkkelbasert på den autentiserte klinikkidentiteten. Sletting av en pasient eller en klinikk fjerner tilhørende vurderinger. Ingen foreldreløse rader akkumuleres.

En ikke-uttømmende liste over sikringstiltak som er på plass, beskrevet på et abstraksjonsnivå som ikke inviterer til probing.

  • Krever autentisert økt. Modulens endepunkter er ikke tilgjengelige uten en gyldig klinikkøkt. Det finnes ingen anonym modus.
  • Isolasjon per klinikk. Hver lagringsoperasjon er nøkkelbasert på den autentiserte klinikkidentiteten. En kliniker i Klinikk A kan ikke se, liste, vise, regenerere eller slette en vurdering som tilhører Klinikk B, uansett hvilken kombinasjon av identifikatorer som brukes.
  • Herding mot sti-traversering. Alle filsystemreferanser avledet fra forespørselsparametere gjennomgår validering på komponentnivå før kanonisering, med avvisning av skilletegn, nullbyte, foreldrekatalog-token og tilde-utvidelse.
  • Sikkerhet mot cross-site-scripting på AI-utdata. AI-genererte strenger settes inn i DOM-en utelukkende via textContent og attributttildeling, aldri innerHTML. Tillatte enum-verdier valideres før rendering.
  • Parameterisert SQL overalt. Ingen strenginterpolert SQL berører vurderingslageret. Alle skrivinger og lesinger bruker bundne parametere.
  • Kaskadelivssyklus. Sletting av en pasient, sletting av en klinikk, regenerering av en rapport eller sletting av en rapport utløser alle eksplisitte kaskadehaker som fjerner eller ugyldiggjør de tilsvarende Hantavirus-vurderingene. Ingen foreldreløse rader akkumuleres.
  • Etterlevelsesposisjon. Kantesti Ltd er GDPR-kompatibelt for europeiske registrerte, HIPAA-tilpasset for helsepartnere i USA og opererer med ISO 27001-tilpassede kontroller og SOC 2 Type II-sikkerhetspraksis.
  • Etterprøvbarhet. Hver vurderingsrad bærer en hash av kilde-rapporten, språket den ble scoret i, og tidsstempler for opprettelse og oppdatering. En klinisk revisor kan rekonstruere nøyaktig hvilken input som produserte hvilken output, og når.

Vi publiserer ikke de spesifikke filtreringsreglene, forespørselsvalidatorene, regex-mønstrene eller angrepsvektorene som brukes under herding. Å annonsere fordelene ved testsettet gir en angriper mer enn det beroliger en kliniker.

Hvordan klinikere og pasienter får tilgang til modulen

Hantavirus-risikovurderingen er fritt tilgjengelig for hver Kantesti-bruker. Den folkehelsemessige verdien av å fange Hantavirus tidligere bør ikke være et resultat av en klinikkens faktureringsnivå, så modulen er aktivert på forbrukerens gratisnivå, enkelt-rapports- og 6-rapports-pakkene, den årlige planen og hver klinikkdashbordplan fra dag én.

For klinikere

Logg inn i Kantesti-klinikkens dashbord. Åpne en pasientjournal. Klikk på handlingen Hantavirus-risikovurdering i pasientprofilen, eller åpne dashbordets hovednavigasjon og velg pasienten i velgeren. Fyll eventuelt ut delene for eksponering, symptomer, vitale tegn og testsvar for Hantavirus. Send inn. Modulen returnerer en strukturert score på det aktive dashbordets språk med full begrunnelse, medvirkende faktorer, røde flagg og en erklæring om manglende data. Eksport er tilgjengelig som en utskriftsklar PDF for inkludering i pasientjournalen.

For pasienter

Hvis du leser dette som pasient eller familiemedlem med en nylig blodprøve du er bekymret for, kan du laste opp rapporten til Kantesti-portal for forbrukere på kantesti.net/free-blood-test og be om Hantavirus-risikovurdering. Flyten rettet mot forbrukere gir et tolkbart risikobånd med tydelige instruksjoner om å oppsøke klinisk vurdering ansikt til ansikt hvis båndet er forhøyet. Dette resultatet er ikke en diagnose og er ikke en erstatning for profesjonell medisinsk rådgivning, og det fastslår eller utelukker ikke Hantavirus eller noen annen tilstand. Ikke utsett eller unngå å oppsøke lege på grunnlag av dette verktøyet. Hvis du har alvorlige eller forverrede symptomer som pustevansker, brystsmerter, forvirring eller en brå nedgang i urinmengde, oppsøk akutt medisinsk hjelp ansikt til ansikt eller kontakt ditt lokale nødnummer uten å vente på noe nettresultat. Modulen er beslutningsstøtte og ikke en diagnostisk enhet.

For samarbeidende klinikker og laboratorier

Hvis klinikken eller laboratoriet ditt rutinemessig håndterer presentasjoner med feber i regioner der Hantavirus er endemisk, og du ønsker at modulen skal være tilgjengelig inne i din eksisterende arbeidsflyt for elektronisk pasientjournal, ta kontakt med teamet via kantesti.net/contact-us. Vi støtter utrulling under standard samarbeidsavtale som er i tråd med GDPR og HIPAA, og vi kjører integrasjon via et dedikert kontaktpunkt for klinisk teknikk.

Hva modulen ikke er

En kort og bevisst oversikt over det dette verktøyet ikke gjør. Vi holder oss til en høyere ærlighetsstandard enn det som er typisk for denne typen produkt.

  • Ikke en diagnostisk enhet. Definitiv Hantavirus-diagnose krever laboratoriebekreftelse via IgM-serologi ved ELISA eller molekylær testing ved RT-PCR, i tråd med CDC- og WHO-veiledning. Modulen erstatter ikke noen av delene.
  • Ikke en erstatning for klinisk skjønn. Endelige kliniske beslutninger forblir hos den kvalifiserte klinikeren. Modulen er ett innspill blant flere, sammen med anamnese, fysisk undersøkelse, alternative diagnoser og klinikerens lokale epidemiologiske kunnskap.
  • Ikke en differensieringsfaktor på tvers av hele den prodromale differensialdiagnosen. Mange av de prodromale funnene overlapper med leptospirose, dengue, alvorlig COVID-19 og bakteriell sepsis. Modulen er et triagehjelpemiddel for Hantavirus-risiko spesifikt. Den rangerer ikke Hantavirus opp mot de andre syndromene i differensialdiagnosen.
  • Ikke regulatorisk klassifisert som medisinsk utstyr. Modulen tilbys som beslutningsstøtte for klinisk bruk. Den er ikke klassifisert som medisinsk utstyr under EU MDR eller FDA-regelverket. Klinikere som tar i bruk plattformen må overholde sitt eget lands/ sin egen jurisdiksjons regelverk for bruk av beslutningsstøtte i pasientbehandling.
  • Ikke et krav om sensitivitet eller spesifisitet. De 3 bekreftede tilfellene rapportert fra 50 000 tolkningsrapporter gjenspeiler tilfeller der samarbeidende klinikker returnerte påfølgende status for laboratoriebekreftelse til plattformen. Vi fremsetter ingen formell påstand om sensitivitet eller spesifisitet i epidemiologisk forstand.
  • Ikke spesifikk for populasjoner innen pediatri eller graviditet. Hantavirus hos pediatriske og gravide pasienter innebærer ytterligere hensyn. Modulen produserer for øyeblikket ikke vekting som er spesifikk for disse populasjonene utover det AI-en utleder fra demografiske felter. Eksplisitt etterprøvbar (citerbar) forhåndsvekting for disse undergruppene finnes på veikartet.