Realizadas as devidas modelagens nos conteúdos das instâncias de cada elemento mapeado. Surgiram os agrupamentos de sintomas e doenças. Estes são elementos diferenciais no modelo proposto, evoluindo as ideias básicas de que a fisiologia está diretamente relacionada aos sintomas e não apenas às doenças, fato já há muito tempo comprovado por estudos de alto impacto científico. Assim, a inovação tecnológica do modelo apresentado está na estruturação de uma plataforma única para suporte a IA e a Temporalidade. Sendo as tags criadas a partir de processamento prévio. O schema mapeia aproximadamente 50 mil conceitos distribuídos nos elementos do diagrama do modelo.

Com mais de meio milhão de relacionamentos, observando a natureza da modelagem baseada nas instâncias, define-se que um sistema desse porte na área da saúde deve ser entendido como complexo. Não sendo possível, desta forma, para o engenheiro do conhecimento prever todas as possibilidades deste, apenas a partir da sua modelagem. Fazendo-se necessárias técnicas de simulação e modelagem de sistemas complexos para sua definição e desenvolvimento. Em virtude da complexidade desse tema, pode ser útil ver as séries: simples.mind.eco.br, pensamento.mind.eco.br e complexo.brain.eco.br. Da mesma forma, ficamos à disposição para apresentar a base do saude.sintese.de para e ventuais dúvidas e ou fazer os devidos esclarecimentos que se façam necessários.

O diagrama do schema do Graph DB do modelo proposto de síntese do conhecimento na área da saúde mostra que cada aresta é atribuída a um conjunto significativo de instâncias das doenças e sintomas, os elementos "Grupos" são parte da organização prévia. Os elementos "Agrupados" foram gerados a partir dos processamentos dos algoritmos de GDS (Graph Data Science). Chama-se a atenção para o fato de que os elementos base formam um triângulo entre "Pacientes", "Sintomas" e "Doenças". Os Grupos e agrupamentos, portanto, são elementos satélites dessa tríade. Neste sentido, estabelece-se um sincronismo entre a organização do raciocínio dos médicos especialistas aos algoritmos de Inteligência Artificial.