モデル医学：AIモデルを理解・診断・治療するための臨床フレームワーク

arXiv:2603.04722v1 Announce Type: new Abstract: モデル・メディシンは、AIモデルの障害を理解、診断、治療、予防する科学であり、AIモデルは生物と同様に、内部構造、動的プロセス、遺伝的形質、観察可能な症状、分類可能な状態、治療可能な状態を有するという原則に基づいています。本論文は、現在のAI解釈可能性研究（解剖学的観察）と、複雑化するAIシステムに必要とされる体系的な臨床実践との間の隔たりを埋める研究プログラムとして、モデル・メディシンを提案します。5つの主要な貢献を提示します：(1) 基礎モデル科学、臨床モデル科学、モデル公衆衛生、モデル建築医学の4部門にわたる15の下位分野を体系化した学問分類、(2) フォー・シェル・モデル（v3.3）—Agora-12プログラムにおける720体のエージェントと24,923件の決定に実証的に基づく行動遺伝学フレームワークであり、モデルの行動がコアとシェルの相互作用からどのように創発するかを説明します、(3) ニューラルMRI（Model Resonance Imaging）—5種類の医療神経画像モダリティをAI解釈可能性技術に対応付けた実用的なオープンソース診断ツールであり、画像化、比較、局在化、予測の能力を実証する4つの臨床症例を通じて検証されています、(4) 包括的モデル評価のための5層診断フレームワーク、(5) 行動プロファイリングのためのモデル気質指数、症状記述のためのモデル症候学、標準化症例報告のためのM-CAREを含む臨床モデル科学です。さらに、生物学的発想に基づく3層パラメータ構造である階層化コア仮説と、診断から治療へと接続する治療フレームワークを提案します。

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