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共通インフラ・診療支援
診療中、医療スタッフの隣で情報と基準をリアルタイムで提供する補助インフラです。 AIは医療スタッフに代わることなく補強し、皮膚・整形を超えてすべての診療科に同じように敷かれる共通層として設計されています。現在、AetherHeal Globalのプラットフォームの中で最も初期段階として開発中です。
Clinical CopilotはAetherHeal Globalプラットフォームの中で最も早い段階です。上記の手順は、ホームの製品ステータス基準に従います。

それは何ですか
Clinical Copilotは答えを代わりに下げません。医療スタッフがより迅速かつ正確に判断するように、ケアの流れを壊さない場所で根拠を強化します。
診療に介入しない方法で患者の文脈と診療会話を読み、必要な瞬間にのみ関連情報を表示します。医療スタッフが別途検索したり、チャートを遅らせたりする必要がないように、判断に必要な根拠が診療時点にそって置かれる仕組みです。流れを妨げない静かな補助が設計の中心です。
標準手続きと診療基準を診療時点でコンテキストに合わせて提示し、欠落を軽減し、診療の一貫性を高めます。例えば、前処置が必要なケースで標準手続きを換気したり、考慮すべき注意事項を適時に浮かせてくれる式です。医療スタッフの頭の中にあったチェックリストをシステムが取り組む役割です。
AIは提案と根拠のみを提示し、最終的な判断と処方は完全に医療スタッフによって行われます。医療スタッフが意思決定の主体として残るこの構造が、AetherHeal Globalが定義する信頼の基盤です。オートメーションではなく、権限を超えない補強という点が、他のケアオートメーションの試みと最も大きく分かれるポイントです。
Clinical Copilotは、リアルタイムの医療通訳Dockie-talkieとともに、診療科を選ばず、全外来に共通に敷かれる2つの共通インフラ軸を成しています。通訳が言語の障壁を取り除くならば、コピロットはその上でケアの判断に必要な根拠を強化します。この共通層の上にDermatoScan AI(運用中)・WoundScan AI(開発中)のような分野別AIが載る仕組みがプラットフォーム全体の骨格です。
仕組み
Clinical Copilotは別々の画面を表示するツールではなく、ケア会話に自然に付着して動作するバックグラウンドレイヤーとして想定されています。以下は、発売時点で目標とする動作フローです。
ステップ1
患者とのケア会話と文脈をバックグラウンドで読み込みます。外国人診療ではDockie-talkieのリアルタイム通訳と組み合わせて、言語が異なっても臨床文脈が絶えずそのまま推論に伝えられます。医療スタッフがさらに入力する負担を最小限に抑えることが目標です。
ステップ2
収集した文脈をもとに、標準プロトコル・臨床ガイド・注意事項を診療時点に合わせて推論します。診療のスピードを遅らせないように画面を占有しないバックグラウンドで動作し、本当に必要な根拠だけ選別して露出します。情報量よりも適時性と正確性を優先します。
ステップ3
推論された情報・プロトコル・医師決定ガイドを提案形態で医療スタッフに提示します。システムは決定せず、採択・修正・無視は完全に医療スタッフの役割です。すべての段階で、意思決定の主体は人で固定されます。
Clinical Copilotは、どの段階でも自動的に処方したり、ケアを決定したりしません。 AIは根拠を強化するだけで権限を委任されず、医療スタッフが最終責任と判断をそのまま維持します。この境界は、便宜上妥協しない、プラットフォーム全体に共通して適用される信頼原則です。
水平方向のアプリケーション
単一分野モデルではなく、すべてのケアと共有される共通の補助層として設計されています。したがって、ある分野の検証は別の分野に自然に拡張されます。
皮膚・整形を越えてすべての外来診療に等しく適用される共通資産として設計されます。診療科ごとに別々のモデルを新たに作る方式ではなく、一つの補助層を共有するため、一箇所で積み上げられた運用経験とデータが全体として蓄積されます。単一分野のAIでは、複製するのが難しい構造的堀がここに作成されます。
もう一つの共通軸であるDockie-talkieのリアルタイム医療通訳と組み合わせて動作します。言語障壁のある外国人診療でも通訳で伝えられた文脈がそのまま補助につながるので、ガイドが途中で途切れることはありません。 2つの共通基盤が噛み合うと、グローバルな診療環境での価値が最も大きくなります。
DermatoScan AI・WoundScan AIを含む分野別AIと、今後外部入店モデルがこの共通層上で動作します。入店モデルと組み合わせると、共通補助に分野別専門性が加わり、当該診療科に限りガイドが一層強化されます。ただし、外部入店モデルの具体的な形態はまだ確定していない。
ロードマップ
Clinical Copilotはまだリリース前であり、プラットフォームの中で最も初期の段階です。共通基盤が定着した後、2027年の発売を目指して開発中です。
検証・テスト段階です。 DermatoScan AI臨床検証、WoundScan AI開発(蔚山大学整形外科下院教授産学共同開発)、Dockie-talkieクリニックテストを並行して、鴎鴎亭チューン院で初の運用データを確保します。この段階で積み重ねられたケアコンテキストと運用経験がCopilot補助層の基礎となります。
Clinical Copilotが初めてリリースされる段階です。初期投資とともにCopilotを披露し、共通ベースの病院向けサービス展開を本格化し、新規分野別AIを拡張します。共通の基盤が最初に位置づけられた後でさえ、その上の補助層を上げる順序に意図的に従う。
外部分野別AI入店生態系を開始し、東南アジア・中東に向けたグローバル拡大と後続投資を推進します。この時点でのCopilotは、独自の分野別AIと入店モデルを共に支える共通基盤として機能することを目指しています。
Clinical Copilotはまだ運用サービスではありません。利用可能な製品はありません。臨床検証・運営中のDermatoScan AI、ベータ段階のDockie-talkie、開発中のWoundScan AIと比べても一番早い段階で、2027年の発売を目標に設計・開発中です。誇張なしに現在の進行状況をそのままご案内いたします。
よくある質問
Clinical Copilotの現在のステップとその仕組みについて最もよく寄せられる質問をまとめました。
Clinical Copilotの進行状況とデモスケジュールに興味がある場合は、電子メールでお問い合わせください。まだ開発段階ですが、進捗状況を最初に共有いたします。