PRISMA：責任ある医薬品知識マネジメントのための規範的情報インフラストラクチャに向けて

arXiv cs.AI / 2026/3/30

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要点

本論文は、薬局向けの多くのAIシステムが、文書保存、意味解釈、文脈提示を不適切に単一の層へ統合しているため、出所（プロベナンス）の喪失、解釈の不透明化、アラート疲労、そして説明責任の弱体化が生じると主張する。
規範的情報インフラストラクチャ（PATOS–Lector–PRISMA）を提案し、規制文書を明示的なバージョニング／プロベナンス付きで保存し、機械支援による読み取りと人間によるキュレーションを組み合わせて、型（タイプ）が付いた、出典に紐づけられた（ソースにアンカーされた）断定（アサーション）を生成する。また、RPDAフレームワークを通じて、提示を役割別のビューへと屈折（リフラクション）させる。
著者らは、「Evidence Pack（エビデンス・パック）」を、断定の形式的で説明責任のある単位として導入する。これはバージョン管理され、追跡可能で、認識論的に境界づけられ、キュレーターによって検証される。さらに、断定は発語内行為（illocutionary force）によって類型化され、意図を明確にする。
実例として、実システムのデータを用いて、ジピリオン（ジピロン）一水和物を全レイヤーにわたって追跡する。アーキテクチャはブラジルで検証され、16,000件超の公式文書と、5つの参照医薬品に対する38件のキュレーション済みEvidence Packを含む運用実装が行われている。
本研究は、既存の臨床／業務向け意思決定支援システムの補完として、文書的アンカー、解釈の透明性、そして現在のツールがしばしば欠いている制度的説明責任を付加することで位置づける。

Abstract

薬局領域におけるAIの既存のほとんどのアプローチは、3つの認識論的に異なる操作を1つの技術的層に折り畳んでしまっています。すなわち、文書の保持、意味の解釈、文脈に基づく提示です。この混同は、出所（プロベナンス）の喪失、解釈の不透明さ、アラート疲労、そして説明責任の侵食といった、繰り返し発生する脆弱性の根本原因となっています。本論文は、責任ある医薬品知識管理のための規範的な情報アーキテクチャとして、PATOS--Lector--PRISMA（PLP）基盤を提案します。PATOSは、明示的なバージョニングとプロベナンスを備えた規制文書を保持します。Lectorは、人間によるキュレーションと結び付いた機械支援読解を実装し、一次資料に結び付けられた型付けられた主張（typed assertions）を生成します。PRISMAは、RPDAフレームワーク（規制: Regulatory、処方: Prescription、調剤: Dispensing、投与: Administration）を通じて、同一の情報的中核を異なる専門職の視点へと屈折させながら、文脈に基づく提示を提供します。このアーキテクチャは、説明責任のある主張の形式的単位として、Evidence Pack（バージョン付き、追跡可能、認識論的に境界づけられ、キュレーターによって検証済み）を導入し、主張には発語内的態（illocutionary force）によって類型が与えられます。実例として、実システムデータを用いて、ジピロン一水和物を3つの層すべてにわたって追跡します。ブラジルの規制文脈で開発・検証されたこのアーキテクチャは、16,000件超の公式文書と、5種類の参照医薬品にまたがる38のキュレーション済みEvidence Packを含む運用実装に裏付けられています。本提案は、現在のシステムが欠いているものとして、文書的なアンカー（文書への結び付け）、解釈の透明性、制度的な説明責任といった、インフラとしての条件を提供することで、運用上の意思決定支援システムの補完物として示されます。