医療AIガバナンス・デモ

AI候補をそのまま使わせない
医療ガバナンス技術

これは薬剤チェック画面ではありません。AIが出した候補を、そのまま使ってよいか確認する医療AIガバナンスのデモです。
ADIC は、その確認と記録を担う中核です。大事なのは、AIが候補を出せることではなく、危ない候補を止め、判断が足りない候補を人に戻し、通してよいものだけを前に進めることです。

1. AIが候補を出す 患者情報をもとに候補を出す。
ただし、この時点ではまだそのまま使わない。
2. ADICが安全チェックする 禁忌、相互作用、腎機能、アレルギー、情報不足を確認する。
その結果を PASS / BLOCK / REVIEW に分ける。
3. 理由を記録する なぜ止めたか、何が未確認か、何を人が見るべきかを残す。
後から説明できる状態にする。

症例と安全チェック条件

未解放候補数
0
PASS
0
BLOCK
0
REVIEW
0

AIの候補一覧

ここにあるのは提案候補です。まだそのまま使いません

監査証跡

候補を出したあと、何を止め、何を要確認にしたかを時系列で残します。
このデモは概念実証です。実運用では、施設ルール、添付文書、確認責任者、データ連携範囲、監査保存要件の固定が必要です。

ADIC 安全チェック

選んだ候補を、そのまま通してよいか確認します。
REVIEW
このデモは UI と判断フローの概念実証です。
「安全チェックを実行」は、現在表示中の判定結果を集計してログに反映します。
「いちばん安全な候補を見る」は、PASS 候補の中から代表的な候補を表示します。

このデモが示す基盤構造

「候補提示AI」ではなく、「解放条件(＝そのまま通してよいか)を固定する医療AI基盤」
Candidate Generation 症状、既往、検査値、薬歴から候補を提示する。ただしこの段階ではまだ解放しない。
Release Gate 禁忌、相互作用、腎機能、妊娠可能性、アレルギー、情報欠落を評価し、前進可否を固定する。
Clinical Accountability 誰が、何を根拠に、どの未確定条件を残したまま止めたか/前進させたかを監査可能な形で残す。