DeepSensi™

DeepSensi™について

医療に欠けていた
セーフティレイヤーを構築しています。

人命を託すことができない医療AIは医療ではなく、単なるオートコンプリートです。DeepSensi™はそれを変革するために存在しています。認証された安全基盤、業界全体が構築できるオープンスタンダード、そして他には存在しない機能を備えた初の臨床インテリジェンスです。

ブレイクスルー

より優れたチャットボットではなく、全く異なるマシンです。

他のすべての医療AIは、最も可能性の高い単語を予測し、それが正しいことを期待する言語モデルです。DeepSensiは、妥協のない一つの原則に基づいて構築された検証済みの推論システムです。答えを捏造するくらいなら、「わかりません。この検査を実行してください」と答えます。この発想の転換こそがブレイクスルーであり、以下の機能を可能にするものです。

世界初

定量化された安全境界

正式に導き出されたSIL-4グレードのハルシネーションにおける最悪のケースの境界(アサーションあたり 3.23 × 10⁻⁶)を公開した、世界で唯一の医療AIです。競合他社はこのような公開を行っていません。そのように構築されていないからです。

独自の機能

専門医による完全なコンシリウム

あらゆる診療科の専門エージェントが敵対的に審議し、共通原因故障を打破するクロスベンダー検証を伴います。教育病院の専門医パネルを数秒で実現します。

独自の機能

公式化された「わからない」という回答

構造化された不確実性。エビデンスが不十分な場合はその旨を伝え、それを解決する単一の検査名を提示します。第一級の出力としての安全性を備えています。

世界初

医師用エクソスーツ

臨床医の能力を拡張するものであり、決して取って代わるものではありません。そして初めて、医師の知見が地球上のどこかの患者を救った際にロイヤリティを支払う仕組みを採用しています。

独自の機能

疫学レーダー

GERNは、通常の臨床記録を国境を越えた医師レベルの早期警告システムへと変換します。プライバシーを保護しつつ、医療の副産物として公衆衛生サーベイランスを実現します。

オープン

ロイヤリティフリーのスタンダード

Gomola Framework、DSS。競合他社も含め、業界全体が採用できる認証基準です。唯一の要件は帰属の明記です。

証明

すべては測定され、参照され、検証のために提供されています。

公開されている301のNEJM臨床病理検討会(CPC)症例(専門医を悩ませる診断)において、DeepSensiは上位3つの診断精度で93.7%を達成し、重大な見落とし率は0.0%でした。私たちは証明、スタンダード、そして監査結果を公開していますが、設計図は公開していません。

0.0%
重大な見落とし率2
93.7%
上位3つの診断精度2
SIL-4
グレード認証済みの安全境界1
100%
全アサーションに対する監査カバレッジ

1 認証済みの最悪ケースの境界はアサーションあたり3.23 × 10⁻⁶であり、IEC 61508 SIL-4デマンドモードの目標を満たしています。 2 N=301 NEJM CPC症例(2014年~2023年)、開発コホート。検証試験が指定されています。

論文を読む

リーダーシップとアーキテクチャ

一人の手による設計。医療のためのスケーリング。

複数の委員会によって構築されたプラットフォームとは異なり、DeepSensiの基礎となる安全基準(DSS-001)、SIL-4グレードのエラー境界、およびZero PHIプライバシーフレームワークは、一人のMaster ArchitectであるTomasz Jan Gomołaによって考案および設計されました。これにより、妥協のない構造的完全性が保証されます。今日、DeepSensi PBCは、Cognitive OS Division内に専門のエンジニアリンググループを運営し、このビジョンをグローバルに展開していますが、すべてのアサーションは依然として彼の独自の正式な数学的導出に裏打ちされています。

企業情報

設計による公益企業(Public Benefit Corporation)。

DeepSensi PBCは、デラウェア州ドーバーにて公益企業(Public Benefit Corporation)として設立されており、利益を超えた目的に法的に拘束されています。それは、すべての人に検証済みの臨床インテリジェンスを提供すること、そして業界全体がロイヤリティフリーで構築できる安全基準を提供することです。独自の参照実装がこの使命に資金を提供します。このスタンダードは医療業界のものです。

スタンダードに基づいた構築、または私たちとの共同構築。

アクセスをリクエストするか、サイエンスの文献をお読みいただくか、自己紹介をお送りください。