SITE 01PICO
ピコ + CO2 複合構成
Cutera Enlighten 532
532 nm
そばかす・日光黒子など境界の比較的明瞭な表在性色素病変を 532 nm ピコ秒経路に接続します。
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臨床検証・運用中医師向け AI · Laser protocol intelligence
DermatoScan AI
色素治療プロトコルを、機器・病変・肌タイプで構造化します。
DermatoScan は写真、病変情報、Fitzpatrick タイプ、クリニックの保有機器を一緒に読み、候補診断、リスクフラグ、機器ルーティング、パラメータ参考範囲を医師レビュー用に整理します。現在、色素治療 AI から CO2・ピコ秒ベースの瘢痕治療 AI へ拡張中です。
知識ベースの現状
初期検証ケース50+
色素病変知識ベース11
レーザー/エネルギーデバイス11
運用文脈を反映したクリニック3
核心は特定 API ではなく、臨床知識ベースです。
DermatoScan は、バージョン管理された臨床知識ベース、機器別プロトコルライブラリ、医師レビュー用の出力構造の上で動作します。AI は診断や治療決定を代替せず、候補診断、リスクフラグ、機器ルーティング、パラメータ参考を整理します。
問題
レーザーが増えるほど、選択基準は重要になります。
同じ病変でも、色素の深さ、肌タイプ、刺激リスク、保有機器によって適切なアプローチは変わります。その基準が個人の暗黙知に留まりやすいことが問題です。
01
病変-機器マッチングのばらつき
そばかす、日光黒子、肝斑、PIH、ABNOM、Hori などは深さと刺激反応が異なります。選ぶ波長とパルスレジームによってレビュー経路も変わります。
02
機器選択の不透明性
複数のレーザー/エネルギーデバイスを持つ機関ほど、「なぜこの機器か」を説明できる標準が必要です。基準が頭の中だけにあると、選択と説明が揺れます。
03
ノウハウの非標準化
熟練者の経験が明示的な組織資産にならなければ、新しい医師は同じ試行錯誤を繰り返します。DermatoScan は判断材料を再利用可能なプロトコル構造に変えます。
Clinical protocol engine
画像を読み、プロトコル経路へ接続します。
DermatoScan AI は病変情報と機器インベントリを一緒に読み、医師がレビューできる機器ルーティングとプロトコル参考を提示します。
STEP 01
11 病変 × 11 機器の接続
色素病変知識ベースと機器ライブラリを 1 つの構造で接続します。病変タイプ、深さ、リスク文脈を分類したうえで、クリニックの利用可能な機器内でレビュー可能な選択肢を絞ります。
STEP 02
レビュー可能な出力構造
出力は候補診断、鑑別・リスクフラグ、機器選択の根拠、パラメータ参考範囲、患者説明ポイントに分かれます。医師が文脈をレビューし、採用・修正・却下します。
Protocol routes
病変・深さ・機器を一緒に見るルーティング。
固定された 4 機器マトリックスではなく、各クリニックの機器インベントリと病変特性を一緒に読むルーティング構造です。導入時に調整します。
| ルーティング軸 | レビュー導線 |
|---|---|
| Pigment depth | 表皮性、真皮性、混合性色素を区別し、肝斑や PIH など刺激に敏感な病変はより保守的な経路へ送ります。 |
| Device inventory | ピコ秒、Q-switched、long-pulsed、CO2 デバイスを、各施設の実際の保有機器に合わせてマッピングします。 |
| Safety gates | 悪性の可能性、ケロイド/PIH リスク、Fitzpatrick タイプ、妊娠、薬剤などを治療計画前に表示します。 |
| Protocol reference | パラメータ範囲、前処置、後処置、説明ポイントを、医師の最終判断の参考として整理します。 |
Registered laser library
11 のレーザー/エネルギーデバイスを実運用文脈で示します。
DermatoScan の機器ライブラリは単なる機器名リストではなく、施設ごとの保有機器、波長、パルスレジーム、主要適応をルーティング資産として接続します。
SITE 01PICO
ピコ + CO2 複合構成
Cutera Enlighten 1064
1064 nm
肝斑トーニング、PIH、ABNOM、Hori など深さと刺激リスクを同時に見る経路を支援します。
SITE 01PICO
ピコ + CO2 複合構成
Cutera Enlighten 670
670 nm
532/1064 nm とは異なる選択性色素経路を補完します。
SITE 01LONG
ピコ + CO2 複合構成
Lutronic Clarity Pro 755
755 nm
脱毛と一部の血管補助コンテキストを、色素治療前後の機器選択に含めます。
SITE 01LONG
ピコ + CO2 複合構成
Lutronic Clarity Pro 1064
1064 nm
genesis、血管前処置、暗い肌の脱毛など長波長選択が重要な経路を整理します。
SITE 01CO2
ピコ + CO2 複合構成
SooDo CO2 Laser
10,600 nm
厚い脂漏性角化症、skin tag、隆起病変除去と CO2 ベースの瘢痕拡張ループの軸です。
SITE 02PICO
色素 + 血管 + 脱毛構成
Cynosure PicoSure
755 nm
色素トーニング、タトゥー、瘢痕、毛穴経路を扱うピコ秒 Alexandrite デバイスです。
SITE 02Q-SW
色素 + 血管 + 脱毛構成
Lutronic Hollywood Spectra
1064 / 532 nm
肝斑トーニング、PIH、点状色素、カーボンピーリングなどの Q-switched 経路を担当します。
SITE 02LONG
色素 + 血管 + 脱毛構成
Cutera Excel V (original)
1064 / 532 nm
赤み、血管、毛細血管拡張、genesis 補助を同じレビュー文脈に加えます。
SITE 02LONG
色素 + 血管 + 脱毛構成
Cynosure Apogee+
755 nm
脱毛専用経路です。同じ 755 nm でも PicoSure とは役割を明確に分けます。
SITE 03PICO
多波長ピコ単一プラットフォーム
Lutronic PicoPlus
1064 / 532 / 595 / 660 nm
色素、タトゥー、血管、瘢痕、毛穴を単一プラットフォームで扱う多波長経路です。
Development loop
色素から CO2・瘢痕治療 AI へ拡張中です。
現在の中心は色素ルーティングですが、知識ベースと製品ループは CO2 focal ablation、fractional CO2、acne scar、pore/scar/rejuvenation 経路へ拡張しています。医師フィードバックと開発 agent が同じループで毎日改善します。
現在の中心: 色素ルーティング
最初の製品化レイヤーは、ピコ秒、Q-switched、long-pulsed、血管、脱毛文脈を含む色素病変評価と機器選択です。
拡張軸: CO2 と瘢痕
隆起病変除去、CO2 focal ablation、fractional CO2、acne scar、pore/scar ワークフローが次の知識ベースと検証ループです。
Human-in-the-loop 改善
医師レビュー、ケースログ、知識ベース更新、開発 agent を 1 つのループにつなげ、時間とともにより精密なプロトコルツールにします。
検証
実際の臨床フローで検証されるプロトコル AI。
DermatoScan はラボデモではなく、実際の外来文脈で検証・運用される分野別 AI です。
50+
初期検証ケース
11
色素病変知識ベース
11
レーザー/エネルギーデバイス
3
運用文脈を反映したクリニック
そばかす、日光黒子、肝斑など 50 件以上の初期検証ケースで、選択基準が実外来でどう機能するか確認しています。
知識ベース v2.2.0 時点で、色素、血管、脱毛、CO2、一部の瘢痕/毛穴経路が機器文書とプロトコルで管理されています。
出力は医師レビューを前提に提供されます。AI は診断・治療決定を代替せず、判断材料を整理します。
検証された構造は、今後 medical vertical AI がプラットフォームに入る際の基準線になります。
プラットフォーム
Clinical intelligence 層の専門エンジン
DermatoScan AI は診療の文脈を扱う臨床インテリジェンス層に属し、他のエンジンと患者一人の状態を共有します。読影と最終判断は医師が行います。
分野別 AI 層
皮膚色素とレーザープロトコルの深さを担当します。WoundScan AI とともに垂直医療 AI の検証パターンを定義します。
水平インフラの上で
Dockie-talkie は言語障壁を減らし、Clinical Copilot は推論と記録文脈を補強します。DermatoScan はその上に皮膚・レーザー専門性を重ねます。
外部 AI 入店の標準
現場で検証したデータ構造、医師レビュー方式、プロトコル管理方式が、第三者 medical vertical AI の基準線になります。
インパクト
導入すると何が変わるのか
DermatoScan AI は派手な自動化ではなく、個人経験に留まるレーザー治療ノウハウをレビュー可能な組織資産へ変えるためのものです。
機器選択の標準化
病変から機器へのルーティングが明示され、同じ病変をより一貫した基準でレビューできます。
学習曲線の短縮
新しい医師は熟練者の暗黙基準を推測するのではなく、検証済み知識ベースから始められます。
経験の資産化
現場のケースとフィードバックが知識ベースとプロトコル構造に蓄積され、機関の長期能力になります。
FAQ
よくある質問
DermatoScan AI の導入検討時によくある質問です。
いいえ。DermatoScan AI は診断や治療を決定しません。病変、機器、肌タイプ、リスクフラグを整理し、医師がレビューできるようにします。最終判断は常に医師が行います。
11 の色素病変、11 のレーザー/エネルギーデバイス、初期検証ケース、機器別プロトコル文書、医師フィードバックに基づきます。肝斑のような敏感な病変では前処置と刺激リスクも含めます。
可能です。DermatoScan は固定 4 機器マトリックスではなく、各施設の機器インベントリ、施術基準、レビュー範囲に合わせて調整するルーティング構造です。
現在の中心は色素治療 AI です。CO2 focal ablation、fractional CO2、acne scar、pore/scar/rejuvenation 経路は開発・検証ループ内で拡張中です。治療結果の保証は表現しません。
DermatoScan AI は AetherHeal の 2 層プラットフォームにおける Layer 2 分野別 AI です。Dockie-talkie や Clinical Copilot など Layer 1 インフラ上で動作します。
DermatoScan はバージョン管理された臨床知識ベース、機器別プロトコルライブラリ、医師レビュー用の出力構造の上で動作します。意思決定を代替せず、医師がレビューする根拠と候補フローを整理します。