人の記憶や経験のみに依存せず、症状と疾患の相関関係をデータベースと網羅的に照合します。日常的な疾患だけでなく、遭遇頻度が低い希少疾患や専門外の病名であっても、条件に合致すれば即座に候補としてリストアップ。医師が「思いつかなかった」という理由による診断エラーを未然に防ぎ、診断の網を広げるための「もう一つの視点」を提供します。​​​​​​​

どの症状や異常所見が、どの疾患とどの程度の関連性を持っているかに基づき、可能性の高い順に疾患候補を表示します。経験や感覚に頼りすぎることなく、客観的な医学的根拠を再確認することが可能です。診断の決め手に欠ける場面や複数の疾患が疑われる際、医師が論理的な意思決定を行うための強力な材料となります。​​​​​​​

医師の経験年数や専門分野によって生じやすい「思考の偏り」を、共通の医療ナレッジデータベースと解析ロジックで補正します。
若手医師でも専門医に近い視点で広範な鑑別が行えるようになり、施設内における診断プロセスのばらつきを抑制。
​​​​​​​安定した判断の土台を提供し、チーム全体での診断精度向上に寄与します。​​​​​​​

血液検査を単項目の合否判定で終わらせません。たとえ個々の数値が正常範囲内にあっても、複数項目の組み合わせから生体内の状況を整理して提示します。基準値に隠れて見えにくい「基礎病態の揺らぎ」をデータから抽出し、疾患兆候の可能性を顕在化させることで、先制的な医療アプローチのための強力な補助線となります。​​​​​​​

血液データの解釈は医師の経験や専門分野によって差が出やすい領域ですが、本システムは長年の臨床知見に基づく解析ロジックを用いて、解釈の視点を一定化します。客観的な「異常所見」の判別基準を導入することで、属人的な判断のばらつきを抑え、施設全体で高い水準の疾患予兆の検知を可能にする「安定した判断の土台」を提供します。​​​​​​​

継続的に蓄積された血液データの比較を前提に設計されています。一般的な基準値との比較に加え、その方自身の過去のデータと照らし合わせることで、個人特有の微妙な変化を敏感に察知。経年変化という軸で解析することで、疾患兆候の可能性を極めて早い段階で特定し、将来のリスクに向けた予防的な対策を支援します。​​​​​​​

43年にわたる臨床経験から導き出された日本独自の解析理論と、次世代のランキング学習（Learning-to-Rank）を融合させた、極めて精緻な解析エンジンを搭載しています。肝・腎・糖代謝等の主要臓器の数値、免疫応答や栄養状態を示す生体反応など、血液検査97項目に、既往歴や自覚症状といった17カテゴリーの背景因子を統合。AIはこれらを独立した数値としてではなく、相互に影響し合う「生体シグナル」として立体的に解析します。5万行の医学知識に基づき、データの微細な相関から特定の疾患リスクを特定。点ではなく「面」で生体コンディションを捉える独自アルゴリズムが、圧倒的な精度で発症前の予兆を検知します。

消化器、呼吸器、婦人科、血液癌など全身23部位の癌予測に加え、その発症土台となる慢性炎症や代謝異常など「22種類の基礎病態」を同時にスコアリングします。解析結果は10段階のレベルゲージと点数によって客観的に示され、リスクの所在をヒートマップで直感的に可視化。どの部位に、どの程度の緊急度でリスクがあるかを明確に層別化することで、精密診断に向けた戦略的な医療介入を支援します。さらに、解析結果と連動してAIが一人ひとりに最適な「運動メニュー」や「栄養献立」、ストレス管理等の具体的な改善アドバイスを自動生成。医学的根拠に基づいたリスク検知から、行動変容の支援まで、包括的な先制医療を強力にサポートします。

本ツールの心臓部である「問診病名解析エンジン」は、医師が行う高度な診断推論をデジタル化したものです。既往歴や自覚症状、服薬歴など17カテゴリーの背景因子を多角的に掛け合わせ、その症例において「考慮すべき疾患」を瞬時にリストアップします。多忙な外来診療の中で失念しがちな希少疾患や、典型症状を示さない重大疾患の可能性を提示することで、医師が「病名を思い出す」きっかけを創出し、的確な補助検査のオーダーや早期診断への最短距離をナビゲートします。

解析結果は、可能性のある疾患名とともに、その蓋然性を示す「点数」で表示されます。10年間に及ぶ臨床運用実績に基づき構築されたスコアリングシステムにより、アレルギー疾患やストレス性心因反応、生活習慣病などのリスクを数値化。愁訴が多岐にわたり判断が難しい症例においても、コンピュータが算出する客観的なスコアを参照することで、医師は自身の診断を再確認し、経過観察や専門医への紹介といった判断をより確信を持って行うことが可能になります。数値化されたエビデンスが、診療の質と精度の向上を強力に支援します。