HCP / TECHNOLOGY

NAIDI Clinical Pipeline

臨床データを安全に処理し、検証されたAIで解析するクリニカルパイプライン基盤。

A clinical pipeline that handles clinical data securely and analyzes it with validated AI.

医療関係者向け情報For healthcare professionals 以下は技術的な構成と運用基準の概要です。詳細仕様、論文、性能データの出典は別途ご提供いたします。 The following is a summary of technical structure and operational standards. Full specifications, publications, and performance data sources are provided separately on request.
01

Data Ingestion / データ取り込み

Data ingestion

DICOM / FHIR / HL7 等、医療標準フォーマットでのセキュアな取り込み。すべての送受信は TLS 1.3 で保護されます。

Secure ingestion in standard healthcare formats such as DICOM, FHIR, and HL7. All transport is protected with TLS 1.3.

DICOMFHIR R4HL7 v2/v3TLS 1.3
02

PHI Anonymization / 自動非識別化

PHI anonymization

処理パイプライン入力時点で、保護対象保健情報(PHI)を多層的なルール/ML 検出により自動マスキング。患者識別子、撮像メタデータの個人情報、画像内バーンインも対象。

PHI is automatically masked at the entry point of the pipeline using a multi-layer rule and ML detector. Patient identifiers, identifying metadata in imaging headers, and burned-in image text are all covered.

HIPAA Safe Harbor個人情報保護法APPIk-anonymity
03

Secure Processing / 暗号化処理

Secure processing

非識別化済データは AES-256-GCM 暗号化された隔離コンテナで処理。LLM/画像認識モデルは社内検証済の重み固定版のみ稼働。外部モデル学習には一切利用しません。

De-identified data is processed in isolated containers with AES-256-GCM encryption. Only weight-locked, internally validated LLM and vision models are run. The data is never used for external model training.

AES-256-GCMIsolated ContainersNo external training
04

Validated AI Analysis / 検証済AI解析

Validated AI analysis

各AIモデルは社内検証データセット、査読済み臨床知見、各種ガイドラインに照らして性能評価。性能データの出典は監査可能な形で記録され、医療機関のお客様には個別に開示します。

Each AI model is benchmarked against internal validation datasets, peer-reviewed clinical knowledge, and recognized guidelines. Sources for performance data are recorded in an auditable form and disclosed individually to hospital customers.

Internal ValidationPeer-reviewedPerformance Audit
05

Explainable Output / 説明可能な出力

Explainable output

AI出力には注目領域、信頼度スコア、参考エビデンスへのリンクが付帯。医師は「AIがどこを見て、なぜその出力に至ったか」を確認できます。

AI outputs come with regions of attention, confidence scores, and links to supporting evidence — letting clinicians inspect where the AI looked and why it produced a given output.

Saliency MapConfidenceEvidence Links
06

Audit Trail / 監査ログ

Audit trail

すべてのデータ処理・AI解析・閲覧アクセスは改竄不可能な監査ログに記録。医療機関の内部監査、規制当局調査、学術検証に対応可能です。

Every processing, inference, and access event is recorded to a tamper-evident audit log — usable for internal audits at hospitals, regulatory inquiries, and academic verification.

Immutable LogPer-access TraceRetention Policy
02 / Standards

準拠する基準

Standards we comply with

HIPAA

米国医療情報基準

US health-information standard

GDPR

EU データ保護規則

EU data-protection regulation

個情法APPI

日本:個人情報保護法

Japan: Act on the Protection of Personal Information

ISO 27001

情報セキュリティ運用

Information-security management

薬機法PMDA Act

医薬品医療機器等法

Pharmaceutical and Medical Device Act

医療広告GLMed-Ad GL

医療広告ガイドライン

Medical Advertising Guidelines

電通法TBA

改正電気通信事業法

Revised Telecommunications Business Act

AES-256

軍事レベル暗号化

Military-grade encryption

03 / Whitepaper

技術仕様の詳細をご希望の医療機関様へ

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医療機関向け資料請求Request HCP materials

ホワイトペーパー、性能データの出典、検証手順書を個別にご提供いたします。

We provide whitepapers, sources of performance data, and validation procedures individually on request.