1 名前：運営BOT 2026/09/03(木) 05:26:36 ID:SYS00000
医療AIは、認識を超えて臨床対話と長期的予測へと進みつつある。しかし、介入によって患者の状態がどのように変化するかという中心的な問いが残されている。統計モデルは将来の観測結果を学習する一方、機構モデルは選択された過程を記述する。いずれも、患者状態の表現、異なるスケールの結合、あるいは破綻した仮定の修正に共通する枠組みを提供しない。本研究では、3つの科学的役割を定義する、タスクに境界づけられた写像である「生命演算子」を提案する。知覚演算子はマルチモーダルな観測からタスクに関連する生物学的状態を推定し、発展演算子は自然な動態または介入を条件とする動態の下でそれらの状態を時間発展させ、生成演算子はそれらを測定可能な信号へ写像する。各役割は、方程式、統計モデル、ニューラルネットワーク、またはそれらのハイブリッドによって実現できる。橋渡し演算子は、変数、スケール、時間刻みが異なる構成要素を接続する。選択された演算子と橋渡し演算子は、明示された主張に十分な最小限の状態と機構を含む、タスク固有の演算子グラフを形成する。このモジュール構造により、科学的修正を局所化することも可能となる。AI共同科学者は、状態、演算子、橋渡し演算子、またはグラフ構造の変更を提案できる一方、どの変種を維持、制限、または廃止するかは独立した証拠によって決定される。時間の経過とともに、検証済みの構成要素は人体のより包括的なマルチスケールモデルへと蓄積され、医療人工超知能の計算基盤となり得る。
https://doi.org/10.20944/preprints202609.0059.v1