医療検証と臨床基準 AI血液検査分析
当社の最高医療責任者（CMO）が執筆した、Kantesti AIエンジンの社内自動ベンチマークであり、独立した検証や査読は行われていません。以下の AI血液検査分析装置.
一次証拠と文書
このページのパフォーマンス指標は、当社独自の自動化されたオープンソースのベンチマークハーネスに基づいており、コードとスコアカードは公開されています。これは再現可能な技術ベンチマークであり、独立した、または規制上の検証ではなく、実世界での診断精度を測るものでもありません。以下からコードとデータにアクセスしてください。.
Kantesti AIエンジン — 血液検査の読み方ベンチマーク
127の国ラベルにまたがる100,000件の合成症例に対する自動複合スコアリング
社内ベンチマークパフォーマンス（複合）
これは、当社の社内で自動化されたオープンソースのベンチマークハーネスによる結果です。自己実行であり、独立した検証または査読は行われていません。.
全体のベンチマーク結果
複合ベンチマークスコア: 99.80%（自己実行、査読なし） — 127の国ラベルにまたがる100,000件の合成症例に対して、当社の自動化されたオープンソースのベンチマークハーネスが算出した全体結果です。複合スコアはブレンドされた 技術的 指標（35% 出力構造の妥当性 + 55% 臨床キーワードの再現率 + 10% レイテンシー）であり、 ない 診断精度の指標で、独立して検証されたり査読されたりしていません。. GitHubでコードとデータをご覧ください
このベンチマークは、自動化されたハーネスから単一の複合スコアを生成します。テストカテゴリごとの感度/特異度の数値は生成しません。各ケースの完全なスコアカードは、オープンリポジトリにあります。.
医療諮問委員会
当社の医療諮問委員会（Medical Advisory Board）は、AIアルゴリズムの開発および検証のすべてに対して臨床的な監督を提供します。委員は、複数の国にまたがり、臨床医学の多様な専門領域を代表しています。.
サラ・ミッチェル博士（医学博士、博士号）
主任医療顧問 臨床病理学および臨床検査医学ハンス・ウェーバー教授
上級医療顧問 臨床検査医学および臨床化学マリア・ロドリゲス博士（医学博士、公衆衛生学修士）
医療アドバイザー 内科・予防医学陳偉博士（医学博士、理学修士）
医療アドバイザー 内分泌・代謝医学詳細なプロフィール、資格、研究経歴を備えた当社の医療諮問委員会の全員をご紹介します。
すべてのアドバイザーを見る →継続的な品質監視
導入後は、当社の内部運用チェックおよびユーザーと当社の医療諮問委員会からの構造化されたフィードバックを通じて、エンジンをモニタリングします。これは社内モニタリングであり、独立した臨床アウトカムの研究ではありません。.
月次パフォーマンスレポート
すべてのバイオマーカーカテゴリー、人口統計セグメント、および地理的地域にわたる包括的な精度分析。トレンドの特定により、プロアクティブな品質管理が可能になります。
医療提供者からのフィードバック
医師と臨床検査専門家からのフィードバックを体系的に統合します。フラグが付けられた解釈は、医療諮問委員会によるレビューを受け、修正がトレーニングに組み込まれます。
トレーニングデータと品質保証
当社の品質保証プロセスは、プラットフォームで使用されるデータに対して標準的な管理手順を適用しています。.
品質管理
多段階データ品質保証:
- 不完全または破損したレコードの削除
- 分析前エラーの外れ値検出
- すべてのデータセットの出所検証
- HIPAAに準拠およびGDPRに準拠した匿名化
テクノロジー＆コンプライアンスパートナー
当社の検証インフラストラクチャと AI 開発は、業界をリードするテクノロジー プロバイダーとのパートナーシップを通じてサポートされています。
マイクロソフト ファウンダーズハブ
スケーラブルな検証ワークフローをサポートするクラウド インフラストラクチャとエンタープライズ グレードの AI 開発プラットフォーム。
NVIDIA インセプション プログラム
GPUコンピューティングリソースと、効率的なモデルの学習および最適化を可能にするAIモデル最適化。.
GoogleクラウドAI
分散モデルトレーニングとリアルタイム推論をサポートする機械学習インフラストラクチャ。
クラウドフレア
グローバルなエッジネットワークにより、世界中で安全かつ低遅延のアクセスを実現。.
HIPAAに準拠
米国の医療データ保護の安全策
GDPRに準拠
欧州データ保護規制
適切な使用と制限
医療分野における責任ある AI 導入には、機能と制限に関する透明性が不可欠です。 カンテスティ 専門的な医学的判断に代わるものではなく、それを補完する意思決定支援ツールとして設計されています。
アクセスされていない情報
当社のAIはバイオマーカーデータを個別に解釈します。以下の臨床コンテキストはシステムでは利用できません。
- 患者の病歴をすべて把握する
- 現在服用中の薬と潜在的な相互作用
- 身体検査所見
- 遺伝的要因と家族歴
- ライフスタイル要因（ユーザーが提供しない限り）
実験方法論のバリエーション
参照範囲は、機器の違いおよび校正基準により、検査機関ごとに異なります。当社の検査機関固有の参照範囲データベースは多くのばらつきに対応していますが、抽出された値が元のレポートと一致していることをユーザーが確認する必要があります。.
ドキュメント品質に関する考慮事項
OCRの精度は文書の品質に依存します。手書きの結果や低解像度のスキャンは、値の抽出に影響を与える可能性があります。抽出されたすべての値は、分析前に手動で修正できます。
医療免責事項
Kantestiは、確立された医学的基準値と臨床ガイドラインに基づいて血液検査結果を解釈するAI搭載の情報ツールです。医療機器ではなく、いかなる疾患の診断、治療、治癒、または予防を行うものではありません。
提供される情報は教育および情報提供のみを目的としており、医学的なアドバイスとみなされるべきではありません。健康状態や治療に関する決定を下す前に、必ず資格のある医療専門家にご相談ください。
医療上の緊急事態が発生した場合は、直ちに救急サービスに連絡してください。Kantestiは緊急事態を想定して設計されていません。
利益相反および資金提供に関する開示
この検証に関する文書は、Kantesti Ltd（英国会社登記番号 No. 17090423）によって公開されています。本社は英国ロンドンにあります。医療諮問委員会のメンバーは、諮問業務に対する報酬を受け取ります。最高医療責任者（Thomas Klein, MD）はKantesti Ltdの専任の従業員です。ここで報告されているすべての検証はKantestiの社内のものであり、独立して検証または査読されたものではありません。検証研究のために外部資金は受領していません。当社は、収益およびMicrosoft for Startups、NVIDIA Inception、Google Cloud、Cloudflareとのテクノロジーパートナーシップを通じて自己資金で運営しています。.
医療検証に関するよくある質問
AI モデルはどのくらいの頻度で更新されますか?
当社のモデルは、新たに検証されたデータ、更新された臨床ガイドライン、および新たに出てきたバイオマーカー研究を取り入れて四半期ごとに再学習を行います。各更新は、配備前に社内の自動ベンチマークに照らして確認されます。ベンチマークのしきい値を満たさない更新は出荷されません。.
ベンチマークの性能はどのように報告されますか？
パフォーマンスは、カテゴリ別の診断精度ではなく、当社の自動ベンチマークによる単一の複合スコアとして報告されます。この複合スコアは、出力構造の妥当性、臨床キーワードの再現率、およびレイテンシを統合したものであり、技術的な指標にすぎません。.
医療上の判断において AI による解釈を信頼できますか?
Kantestiは意思決定支援ツールとして設計されており、専門的な医療判断に代わるものではありません。当社のAIは、確立された基準範囲に基づいて検証済みの解釈を提供しますが、病歴、投薬、症状などの臨床的背景を考慮し、治療の決定には医師の評価が必要です。必ず医療提供者にご相談ください。.
ベンチマークは何件のケースと国ラベルを対象としていますか？
自動化されたベンチマークは、127の国ラベルにまたがる100,000件の合成ケースで実行されます。これは技術的な内容および形式のベンチマークであり、人口統計の精度に関する研究ではありません。また、独立した検証や査読は行われていません。.
AIがエラーを起こしたらどうなるのでしょうか？
医療提供者とユーザーは、医療諮問委員会（Medical Advisory Board）によるレビューのために、解釈にフラグを付けることができます。フラグが付けられたケースは、CMOのトーマス・クライン医師と医療チームによって分析されます。エラーが確認された場合は、修正内容が今後のトレーニングサイクルに組み込まれます。継続的なモニタリングにより、実際のパフォーマンスを追跡し、体系的な問題を積極的に特定して対処します。.
完全な検証レポートはどこで見つかりますか?
私たちのベンチマーク手法、コード、およびケースごとのスコアカードは、公開されています。GitHubのKantesti AIエンジン血液検査ベンチマーク（https://github.com/emirhanai/kantesti-blood-test-benchmark）およびFigshareの記録（DOI: 10.6084/m9.figshare.32095435）です。これは自己実行の自動化ベンチマークであり、独立した検証や査読は行われていません。.
Kantesti の医療コンテンツをレビューするのは誰ですか?
すべての医療コンテンツは、当社の最高医療責任者（Chief Medical Officer）であるThomas Klein, MDによって作成され、レビューされています。Klein博士は、Kantestiにおける最高医療責任者として、AI支援による解釈を含む臨床血液専門医であり、認定を受けています。追加の監督は、当社の医療諮問委員会によって提供されています。.
経験 AI支援による血液検査解析
世界中の何百万人ものユーザーが信頼しています KantestiのAI血液検査分析装置 AI支援の情報提供目的の血液検査の読み方を75+言語で。.
企業の透明性
私たちは、私たちの存在と事業運営について完全な透明性を保っています。以下に、当社の会社登記情報と経営陣に関する情報を掲載しています。
2026年3月時点で、 カンテスティAI プラットフォーム—現在は Kantesti V11 —は、 カンテスティ株式会社, によって運営されています。英国（イングランドおよびウェールズ）に設立された有限責任会社（UK Companies House No. 17090423）、登記上の本社を英国ロンドンに置いています。この英国での法人設立により、2019年に開始した開発作業を土台として、英国の規制基準により統治される単一で透明性のある企業体制のもとに、グローバルな事業運営を統合しています。同一の専有ニューラルネットワーク—75+言語で15,000以上のバイオマーカーを、127か国の200万人超のユーザーに対して解釈する—は、同じエンジニアリングおよび医療チームによって引き続き開発・保守されています。当社の社内ベンチマーク、医療諮問委員会による監督、ならびにMicrosoft for Startups（Founders Hub）、NVIDIA Inception、Google Cloudとのパートナーシップは変更されていません。世界中のユーザーは、既存のGDPR（EU）およびHIPAA（米国）への準拠に加えて、強化された英国のコーポレート・ガバナンスによって裏付けられた、同一のサービス品質に引き続きアクセスできます。.
Kantesti AI · Kantesti Ltd
ブランド名： Kantesti、Kantesti AI
法人: Kantesti Ltd（Private Limited Company）
会社登記番号： 17090423
管轄： 英国（イングランドおよびウェールズ）
事業形態: AIヘルスケア技術（SaaS）
設立: 2019 · 英国法人登録： 2026年3月
本部： 4 Raven Road, Unit 1c3-1100, London, E18 1HB, イギリス
アプリケーションバージョン： Kantesti V11
英国電話： +44 7508 364740 （月〜金 9:00〜18:00 GMT）
DE電話： +49 177 497 4039 （月〜金 9:00〜18:00 CET）
リーダーシップ
創設者兼CEO: ジュリアン・エミルハン・ブルット
ヘルスケア技術におけるAIイノベーションを牽引する先見の明のある起業家。世界の健康増進に貢献する、利用しやすい血液検査結果解釈ツールの構築に取り組んでいます。
LinkedInでつながる最高医療責任者: トーマス・クライン医学博士
当社の医療コンテンツの臨床的監督を主導する、専門医として認定された臨床血液専門医。.
コンプライアンス
データ保護: GDPRに準拠（EU）
ヘルスケアのプライバシー: HIPAAに準拠した実務（米国）
医療機器: 医療機器として分類されていません - 情報ツールのみ
参照資料と標準
当社の検証方法と臨床基準は、確立された医療ガイドラインと国際基準に基づいています。.
- [1] 世界保健機関（WHO）。. 糖尿病の診断における糖化ヘモグロビン（HbA1c）の使用。. ジュネーブ：WHO; 2011. 入手可能場所： https://www.who.int/diabetes/publications/diagnosis_diabetes2011/en/
- [2] 国際標準化機構。. ISO 15189:2022 医療検査室 - 品質と能力に関する要求事項。. ジュネーブ: ISO; 2022。. https://www.iso.org/standard/76677.html
- [3] 臨床検査標準協会 (CLSI)。. EP09c: 患者サンプルを使用した測定手順の比較とバイアスの推定。. 第3版ペンシルベニア州ウェイン：CLSI。 2018年。.
- [4] 国立衛生研究所（NIH）。. 血液検査の基準範囲。. メリーランド州ベセスダ：NIH; 2024年更新。入手先： メドラインプラス
- [5] 米国臨床化学協会（AACC）。. 臨床検査の基準範囲。. ワシントン D.C.: AACC; 2024年。. https://www.aacc.org/
- [6] 国際臨床化学連盟（IFCC）。. 参照測定手順。. ミラノ：IFCC; 2023年。. https://www.ifcc.org/
- [7] Bulut J E. Kantesti AIエンジン—血液検査の読み方ベンチマーク（自動化、オープンソースのハーネス）。. Kantesti Ltd；2026年。コードとデータ： GitHub ・DOI： 10.6084/m9.figshare.32095435
- [8] 米国保健福祉省。. HIPAA プライバシー規則。. 45 CFR Part 160 および Part 164 のサブパート A と E。ワシントン DC: HHS; 2013。.
- [9] 欧州議会と理事会。. 一般データ保護規則 (GDPR)。. 規則（EU）2016/679。ブリュッセル：EU、2016年。.