ビジョンと哲学

臨床AIはベッドサイドにあるべきです。

ケアの現場で動く信頼できるAI — AIネイティブな画像から始まり、エージェント型、そして最終的には身体性を備えた臨床アシスタントへ。

一部のコンテンツは英語で表示されます。

A clinician reviewing AI-assisted findings on a workstation at the point of care.

なぜオンサイトAIなのか

AIは患者のいる場所で動くべきです。推論を現場に保つことは、安全性・プライバシー・信頼の判断です。機微なデータはあるべき場所にとどまり、臨床医は監査可能なツールを管理し続けます。

私たちの歩み

私たちはAIネイティブな画像から始めます — ケアの現場での支援です。その基盤は、臨床ワークフロー全体で働くエージェント型の臨床アシスタントへと成長し、最終的には身体性を備えた物理的なアシスタントへと向かいます。各ステップは、それまでに築いたものに根ざしています。

原則

既定で決定論的かつ監査可能。支援的であり、決して自律的ではありません — 判断するのは臨床医です。ローカルファーストなので、患者データは現場にとどまります。アクセシブルなので、ツールは誰にとっても使えます。

私たちの信念

ケアはデータセンターではなく、部屋の中で行われます。

医療は常に対面の営みでした。臨床医は見て、聴き、不確かさを見極め、行動します — たいていは数分のうちに、しばしば不完全な情報のもとで、そして常に目の前に一人の人を置いて。計算がどれほど進歩しても、その根本的な情景は変わっていません。最も重要な判断は、今もなおベッドサイドで、処置室で、あるいは顕微鏡の前で下されます。私たちは、AIが臨床医に仕事をどこか別の場所へ送って答えが返るのを待たせるのではなく、彼らの流儀でその場に寄り添うべきだと考えています。

その確信こそが、私たちの作るすべてがローカルファーストである理由です。分析が現場で実行されると、ツールはインターネットのどこかにあるサービスではなく、その部屋の一部になります。往復の必要がないため、より速くなります。接続が切れてもケアが止まらないため、より強靭です。そして、機密性の高い画像や患者情報が役立つために建物を離れる必要がないため、よりプライベートです。この見方では、プライバシーは最後に取って付けた方針ではなく、作業がどこで行われるかの帰結なのです。

これらを工学的な好みとして扱うのは簡単でしょう。私たちはこれらを臨床上の約束として扱います。臨床医が信頼できないツールは、たとえデモでどれほど見事に映ろうとも、臨床医が静かに使うのをやめてしまうツールです。そこで私たちは自らに単純なテストを課します。慎重で責任ある臨床医が、これに頼ることに安心でき、後でそれが何をなぜ行ったのかを正確に説明できるか。答えが完全な「はい」に少しでも届かないなら、それはまだ準備ができていません。

A clinician and patient together in a treatment room where care actually happens.

私たちの歩み

イメージングから、エージェントへ、そして身体性を持つ存在へ。

私たちは診療現場でのAIネイティブなイメージングから始め、ワークフロー全体にわたるエージェント型の臨床アシスタントへと成長し、ベッドサイドの身体性を持つアシスタントへと積み上げていきます。各ステップは、その前のステップに根ざしています。

私たちが一歩ずつ着実に築き上げている方向性です。

A research and care space suggesting the path from imaging tools toward an embodied assistant.

この先に向かう先

次の一歩を踏み出す前に、私たちは一つひとつの段階をきちんと積み重ねます。

誠実なロードマップとは、その背後にいる人々に責任を問えるものです。これが私たちのロードマップを、平易な言葉で示したものです。

私たちはイメージングから始めます。イメージングこそ、支援が最も具体的で、最も検証しやすい領域だからです。所見が強調され、計測が構造化され、下書きが用意される — そして臨床医がその場で確認、あるいは修正します。そこに神秘も飛躍的な信頼もありません。これは、ツールが症例を重ねるごとに、判断を人の手から決して奪うことなく、作業を少し速く、少し明確にすると証明する段階です。

そこから自然な次の一歩は、広がりです。一瞬の洞察も有用ですが、ワークフロー全体にわたって流れを追うアシスタントは変革をもたらします。エージェント段階はまさにそのためのものです — 取得、レビュー、記録をつなぎ、臨床医がツールをつなぎ合わせる時間を減らし、判断により多くの時間を割けるようにします。重要なのは、これが監督のもとで行われることです。アシスタントが次の行動を提案し、臨床医がそれを実行するかどうかを決めます。何ひとつ独断では動きません。

エージェント段階には名前があります。Myro、ワークフロー全体にわたって聴き、見て、推論する臨床アシスタントです。そしてその先にはベッドサイドがあります。身体性を持つアシスタント — 部屋の中に存在し、物理世界で知覚し手助けできる存在 — は、私たちが描くなかで最も野心的なものであり、私たちはそれを慎重に描きます。私たちはMyroを、未来のヘルスケア・ヒューマノイドロボットの頭脳として思い描いています。診療現場におけるフィジカルAIです。それは目的地であって、次の四半期への約束ではなく、その前のあらゆる段階で築いた信頼なしには意味をなしません。私たちはその逆よりも、控えめに約束して多く届けることを選びます。各ステップはその前のステップに根ざし、臨床医はそのすべてで主導権を保ち続けます。

能力は積み重なります。各段階は、その前の段階で得た信頼の上に成り立ちます。

原則

監査可能

既定で決定論的かつ再現可能であり、すべての結果を追跡できます。

支援的

決して自律的ではありません — 結果は、すべての判断を下す臨床医を支援します。

ローカルファースト

推論は患者のいる場所で実行されるため、機密データは現場に留まります。

利用しやすい

ケアを提供するすべての人のために機能するよう設計されています。

設計から支援的

AIが提案し、臨床医が判断します。

私たちのツールは結果を浮かび上がらせ、煩雑な作業を整理しますが、決して独断で動くことはありません。臨床医が確認し、承認または却下し、あらゆる段階でしっかりと主導権を保ちます。

所見は提案されるものであり、決して押し付けられません。
臨床医が承認、あるいは却下します。
あらゆるステップが記録され、再現可能です。

これは誰のためのものか

優れた臨床ツールは贅沢品であってはなりません。

臨床AIの恩恵は、最も資源の整った場所 — 最新の機器と最も層の厚いチームを擁する大規模センター — にまず流れがちです。私たちは、それはまさに逆だと考えます。限られた支援のもとで長いリストをこなす臨床医、研究部門を持たない小規模な診療所、自らの分を超えて負担を背負うチーム — こうした人々こそ、慎重で頼れる第二の目が最も大きな意味を持つ相手です。彼らのために設計することは慈善ではありません。それは、すべての人にとってツールをより良くする設計上の制約なのです。

アクセシビリティとは、ツールが何であり何でないかについて正直であることでもあります。私たちは意図された用途を平易に説明し、結果が検証できるよう再現可能に保ち、支援を実際以上のものに見せたいという誘惑に抗います。臨床医が、結果が提案なのか判定なのかを推し量らされることがあってはなりません。それは常に提案です。判定は臨床医のものです。

臨床AIを現場へ。

オンサイトの支援AIが内視鏡、病理、放射線の各分野でどのように機能するかをご覧ください。

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