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.

一套对临床数据进行安全处理、并由已验证 AI 解析的临床管线基础设施。

医療関係者向け情報For healthcare professionals面向医疗专业人士 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. 以下为技术结构与运营标准的概要。完整规范、论文及性能数据来源可应请求另行提供。
01

Data Ingestion / データ取り込み

Data ingestion

数据接入

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.

通过 DICOM / FHIR / HL7 等医疗标准格式安全接入。所有传输均使用 TLS 1.3 保护。

DICOMFHIR R4HL7 v2/v3TLS 1.3
02

PHI Anonymization / 自動非識別化

PHI anonymization

PHI 自动去标识化

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.

PHI 在进入处理管线时通过多层规则 + ML 检测自动屏蔽。覆盖患者标识、影像元数据中的个人信息以及图像内的烧录文字。

HIPAA Safe Harbor個人情報保護法APPI个人信息保护法k-anonymity
03

Secure Processing / 暗号化処理

Secure processing

加密处理

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.

去标识化后的数据在 AES-256-GCM 加密的隔离容器中处理。仅运行经过内部验证、权重锁定的 LLM 与视觉模型。不会用于任何外部模型训练。

AES-256-GCMIsolated ContainersNo external training
04

Validated AI Analysis / 検証済AI解析

Validated AI analysis

已验证 AI 解析

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.

每个 AI 模型都依据内部验证数据集、同行评审的临床证据与各项指南进行性能评估。性能数据来源以可审计的形式记录,并向医疗机构客户单独披露。

Internal ValidationPeer-reviewedPerformance Audit
05

Explainable Output / 説明可能な出力

Explainable output

可解释输出

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.

AI 输出附带关注区域、置信度评分以及参考证据链接,使医生能够查看 AI 关注了哪里以及为何得出该结论。

Saliency MapConfidenceEvidence Links
06

Audit Trail / 監査ログ

Audit trail

审计追踪

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.

所有数据处理、AI 解析和访问事件均记录到防篡改审计日志,可用于医院内部审计、监管调查与学术验证。

Immutable LogPer-access TraceRetention Policy
02 / Standards

準拠する基準

Standards we comply with

遵循的标准

HIPAA

米国医療情報基準

US health-information standard

美国医疗信息标准

GDPR

EU データ保護規則

EU data-protection regulation

欧盟数据保护条例

個情法APPI个人信息法

日本:個人情報保護法

Japan: Act on the Protection of Personal Information

日本《个人信息保护法》

ISO 27001

情報セキュリティ運用

Information-security management

信息安全管理

薬機法PMDA Act药机法

医薬品医療機器等法

Pharmaceutical and Medical Device Act

日本《药品医疗器械等法》

医療広告GLMed-Ad GL医疗广告指南

医療広告ガイドライン

Medical Advertising Guidelines

日本《医疗广告指南》

電通法TBA电信业法

改正電気通信事業法

Revised Telecommunications Business Act

日本《修订电信业务法》

AES-256

軍事レベル暗号化

Military-grade encryption

军用级加密

03 / Whitepaper

技術仕様の詳細をご希望の医療機関様へ

Want the full technical spec?

需要完整技术规范?

医療機関向け資料請求Request HCP materials索取医疗机构资料

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.

我们将根据请求逐一提供白皮书、性能数据来源与验证流程文档。