サイエンスについて
DeepSensi™はあなたに信頼を求めることはしません。その代わりに、派生プロセス、データ、そして監査結果を提供します。航空や原子力工学が採用しているのと同じ方法、つまり定量化された最悪ケースの限界値を用いて安全性の根拠を構築しています。
厳密化された8つのアイデア
IEC 61025に従ってモデル化された23の独立したバリア、正当化された共通原因要因、および最悪ケースの劣化。システムレベルの限界値はマーケティングの主張ではなく、数学的に導き出されたものです。 WP-001 →
静的なベンチマークは思い出すことを報酬とし、慎重さを罰します。Auto-CSAは、不確実性を安全に認識することを評価し、ベンチマークの欠陥を公に暴き出します。 WP-002 →
Gomola Frameworkは、航空業界が何十年も前から持っていたものを医療AIにもたらします。定量的な信頼性ティア、5つの監査可能な柱、ロイヤリティフリー。 DSS-001 →
医療のあらゆる分野の専門エージェントがベンダー間の検証の下で審議を行い、医師はスコアリングされたノードとして参加します。検証された洞察は結果連動型のロイヤリティを獲得します。これはAI内部における臨床専門知識のための初の正式な経済モデルです。 WP-003 → WP-004 →
DeepSensi™は、臨床医をより速く、より安全にするために構築されており、署名を代行することは決してありません。判断を下すのは人間のままです。マシンは記憶の呼び出し、クロスチェック、そして裁判に耐えうる記録の保持を担います。 WP-003 →
同じエンジンが、専門医がリーチできない患者にも届きます。人道的なアクセス治療への国境なきマッチング、そして通常のケアのプライベートな副産物としての医師レベルのエピデミック早期警戒。 WP-006 → WP-007 →
決して忘れることのない時系列のヘルスグラフと、診察が終わった後も監視を続けるデジタルツイン。現実が予想された軌道から逸脱した場合、ケースは自動的に再開されます。声さえもバイタルサインになります。
クリニックのゲートウェイから、ケーブルが切断された病院ノードまで。完全なコンシリウムと安全レイヤーをオンプレミスで。国家は自国のデータを保持し、現場は独自のレーダーを維持します。
文脈におけるベンチマーク
DeepSensi: 301件のNEJM CPCケース（2014年〜2023年）の開発コホートにおいて、トップ1正答率86.0%、トップ3正答率93.7%、重大な見落とし率0.0%。その他は、SDBench経由のNEJM CPCケース：Nori et al. 2025（304ケース、米国および英国の医師21名）。 1 IEC 61508 SIL-4 デマンドモード目標。 2 開発コホート。検証試験が指定されています。