LLM proprietario · Niente OpenAI · Niente Anthropic

Il nostro LLM. Non OpenAI. Non Anthropic. Tuo.

Un modello linguistico addestrato specificamente per l'odontoiatria, in esecuzione sulla GPU locale dello studio. Zero chiamate cloud. Zero costo per token. Zero dipendenza da terze parti.

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Perché non usiamo GPT-4 né Claude

Gli LLM cloud sono brillanti per compiti generici. Per uno studio dentistico con dati sanitari sensibili e alto volume di query IA, sono la scelta sbagliata.

Costo per token imprevedibile

Ogni query verso OpenAI o Anthropic è fatturata a token. In uno studio con 50-100 query IA al giorno, il costo diventa significativo e soprattutto variabile mese su mese. L'hardware locale si ammortizza in 12-18 mesi con costo marginale zero.

Lock-in del fornitore

Se OpenAI cambia prezzi, dismette un modello o ha un down, il tuo studio smette di funzionare. Il tuo LLM proprietario sul tuo server non dipende dalla salute di terzi.

Dati sanitari fuori UE

Le query inviate a OpenAI viaggiano verso infrastruttura USA. Questo obbliga a clausole contrattuali tipo e crea attrito GDPR. In locale i dati non lasciano mai il server dello studio.

Latenza di rete

Una chiamata cloud richiede un round trip su internet. Il locale è decine di millisecondi invece di secondi, senza dipendere dalla qualità della tua connessione né dallo stato del servizio del fornitore.

Addestrato su dati odontoiatrici reali

Il nostro LLM non è un modello generalista con un prompt dentale. È addestrato su un corpus specifico della professione.

18.000+
Paper PubMed indicizzati
Letteratura scientifica peer-reviewed, dentale e craniofacciale, indicizzata con knowledge graph proprietario per recupero contestuale.
113.000+
Casi clinici validati
Casi reali anonimizzati con diagnosi, trattamento e outcome verificati da dentisti iscritti all'albo.
252.000+
Radiografie DICOM processate
Volume reale di produzione usato sia per l'addestramento della Vision IA sia per il fine-tuning del LLM con descrizioni radiologiche.

Come lo valutiamo

Non pubblichiamo benchmark di marketing. Misuriamo concordanza IA-Dottore in produzione reale e pubblichiamo le cifre.

  • Concordanza IA-Dottore misurata in continuo con outcome tracking integrato. Ogni validazione o correzione del dentista alimenta il ciclo di miglioramento.
  • Ogni risposta dell'LLM include le fonti bibliografiche utilizzate. Il dentista può ispezionarle e verificarle.
  • MUTEX tra Vision IA e Text IA: due modelli non girano mai in parallelo sulla stessa GPU. Garantisce precisione sopra throughput.

Stack tecnico

Modello base
LLM proprietario addestrato su corpus dentale + RAG su knowledge graph
Esecuzione
GPU dedicata on-premise (Linux / Windows), MUTEX con Vision IA
Latenza media
1,8 s — 95esimo percentile sotto 3 s
Privacy
100% on-premise. I dati non lasciano mai il server dello studio.
Partner hardware
PCSpecialist (programma NVIDIA Inception)

Domande frequenti

Posso cambiare LLM se ne esce uno migliore?+
Sì. L'architettura è pensata affinché il modello sottostante sia sostituibile. Se in futuro rilasciamo una versione migliore o vuoi usare un altro modello open-source con lo stesso fine-tuning, l'aggiornamento avviene senza migrare i dati.
Cosa succede se la risposta dell'LLM è sbagliata?+
Ogni risposta è revisionabile dal dentista, che può accettarla, correggerla o ignorarla. Ogni validazione o correzione alimenta l'outcome tracking che serve a misurare e migliorare il modello.
È davvero più economico che pagare OpenAI?+
Dipende dal volume di utilizzo. Per uno studio con 50+ query IA al giorno, l'hardware locale si ammortizza in 12-18 mesi. Per studi multi-sede con migliaia di query mensili, il risparmio è significativo dal primo mese.
È allineato con l'AI Act europeo?+
Sì. I sistemi IA in sanità sono classificati ad alto rischio dall'AI Act. Avere modello e dati in locale semplifica enormemente la tracciabilità, i registri e la valutazione di conformità richiesti dal regolamento.
L'LLM può citare fonti inventate (allucinazioni)?+
Il sistema usa RAG stretto: cita solo paper e casi realmente indicizzati nel knowledge graph. Se l'evidenza non esiste, l'agente lo indica esplicitamente invece di fabbricare una citazione.

Il nostro LLM. Non OpenAI. Non Anthropic. Tuo.

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