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DSA＋DAGは、従来の予測AIに「因果に基づく説明と介入設計」を組み合わせた、次世代の意思決定ハイブリッドAIという新たな概念です。これまでのAIは高い予測精度を実現してきた一方で、結果の根拠を十分に説明できない、あるいは具体的な介入策へ落とし込みにくいという課題を抱えていました。

そこで本概念では、分布構造の変化を捉えるDSAと、因果関係を整理するDAGを組み合わせることで、個別症例に対する説明可能性と意思決定の安全性を高めます。仕組みとしては、高出力なエンジンを電動モーターが補助・制御するハイブリッド車のように、複雑な医療データの中にある本質的な構造変化を可視化し、判断に必要な論拠を安定して提供することを狙いとしています。 この技術は、AIの出力を単なる「当たり外れの予測」にとどめず、臨床判断や経営戦略に直結する、信頼性の高い意思決定情報へと昇華させる役割を担います。