プライベートなインフラ上で動作するAIとともに、画期的な研究と世界水準のケアを。

Liquidのモデルは、病院、製薬、医療技術の各分野が必要とするあらゆる要件に最適化されています。予算に見合い、機密データをクラウドに出さない、信頼性の高いリアルタイムの意思決定を実現します。

医療提供者と研究者が直面する課題

研究者と医療従事者は、データを手元にとどめておく必要があります。同時に、フロンティアモデル並みの品質とリアルタイムの性能も必要としています。

臨床や製薬の環境でAIを機能させるには、この分野特有の制約が伴います。

プライバシーが最優先事項です。
患者情報であれ独自の研究データであれ、データは厳格に規制されており、クラウドベースのAIの利用は困難、あるいは不可能です。
レイテンシは重大な結果を招きかねません。
ICUモニタリングや遠隔医療のようなアプリケーションはリアルタイムの応答を必要とし、遅延やネットワーク切断は現実の臨床リスクとなります。
透明性と説明可能性は安全性に直結します。
数多くの規制の枠組みにより、患者データで学習するブラックボックスAIや、管理された環境の外にあるAIの利用は困難です。

LiquidのSLMはすべて、クリニック、研究チーム、診療現場それぞれのデータと課題に合わせてカスタマイズされます。適切な専門知識を備え、適切なポリシーとガイドラインに従いながら、汎用LLMの数分の一のサイズとコストでそれを実現します。

病院ネットワークやVPCの内部にAIをデプロイすることで、機密データはローカルにとどまります。Liquidのモデルは、HIPAA、SaMDの変更管理パターン、監査可能性に対応したアーキテクチャで構築されています。

単一のSLMファミリーを組織全体にデプロイし、テキスト、音声、画像を扱えます。ベッドサイドのエージェント、画像・検査のコパイロット、スマートな治験オペレーションなどが、同じガイドライン、同じデータ、同じインターフェース原則のもとで機能します。

医療と研究に劇的なメリットをもたらしながら、新たな脆弱性は持ち込まないAI導入。