医療のためのニューロシンボリックAI

つながる

一種類のデータを、一つのシステムで、一時点だけ見る。

検査、画像、ウェアラブル、薬、診療記録のあいだの関係を、病院や診療科、年をまたいで見つけます。どの記録も単独では示せない関係です。

状況を踏まえる

ほかに何も起きていないかのように記録を読む。

その人の周りで起きていること、たとえば住んでいる郡での流行や、結果を誤らせうる要因まで考慮します。

根拠がある

データからパターンを学び、推測する。

学習モデルの結果を、公表されたガイダンスから書き起こしたエビデンスに基づくルールで検証する。

説明責任がある

なぜその答えに至ったのかを説明できない。

すべての結論について、その背後にあるルール、データ、出典を明示します。署名するのは医療者です。

再現できる

もう一度聞くと、違う答えを返すことがある。

同じ事実からは毎回同じ結論が導かれ、すべてのステップが記録に残ります。