論文の概要: Artificial Pancreas Implantables -- How Healthcare Professionals May Deal With DIY Bio Cases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20208v1
- Date: Sat, 11 Apr 2026 18:57:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-25 12:34:33.972675
- Title: Artificial Pancreas Implantables -- How Healthcare Professionals May Deal With DIY Bio Cases
- Title（参考訳）: 人工膵臓のインプラント-医療専門家がDIYのバイオケースでどう対処するか
- Authors: Austin James, Xavier-Lewis Palmer, Lucas Potter, Celisha Oscar,
- Abstract要約: 自動インスリンデリバリー(AID)と人工膵臓システムは、臨床医療における安全クリティカルなサイバー物理技術としての役割を担っている。
臨床医は、従来の規制や制度的な管理構造の外で動作する、do-it-yourself(DIY)人工膵システムに依存している患者に遭遇している。
本稿では, 規制型およびDIY型AIDシステムにおけるサイバーバイオセキュリティのリスクと, 日常的な臨床実践がどのように交わるかを検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5152586968124812
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automated insulin delivery (AID) and artificial pancreas systems increasingly serve as safety-critical cyber-physical technologies in clinical care, integrating sensors, algorithms, software, and insulin-delivery hardware to automate a life-sustaining therapy. While regulated commercial systems are supported by formal approval pathways, manufacturer governance, and post-market surveillance, clinicians are also encountering patients who rely on do-it-yourself (DIY) artificial pancreas systems that operate outside conventional regulatory and institutional control structures. This paper examines how routine clinical handling practices intersect with cyberbiosecurity risk across both regulated and DIY AID systems. When insulin delivery systems are fundamentally reconfigured into a bespoke AID system, with the patient-user becoming the primary threat vector by assuming manufacturer-level roles without mandated governance, the entire ecosystem of stakeholders is placed in legal and clinical uncertainty.
- Abstract（参考訳）: 自動インスリンデリバリー(AID)と人工膵臓システムは、医療において安全に重要なサイバー物理技術として機能し、センサー、アルゴリズム、ソフトウェア、インスリンデリバリーハードウェアを統合し、生命維持療法を自動化する。
規制された商業システムは、正式な承認経路、製造業者統治、ポストマーケット監視によって支えられているが、医師は、従来の規制や制度的な管理構造の外で動作する、do-it-yourself(DIY)人工膵システムに依存する患者にも遭遇している。
本稿では, 規制型およびDIY型AIDシステムにおけるサイバーバイオセキュリティのリスクと, 日常的な臨床実践がどのように交わるかを検討する。
インスリンデリバリーシステムが基本的にAIDシステムに再構成され、患者が管理を委ねることなく製造者レベルの役割を担い、主要な脅威となる場合、利害関係者のエコシステム全体が法的・臨床的不確実性に置かれる。
関連論文リスト
- Hazard Management in Robot-Assisted Mammography Support [4.4103353984747935]
MammoBotは、X線マンモグラフィーで患者を支援するために設計されたロボットシステムである。
本稿では,マンモボットのハザード管理手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-07T11:52:02Z) - Detection of Deployment Operational Deviations for Safety and Security of AI-Enabled Human-Centric Cyber Physical Systems [0.9914910610631541]
人間中心のサイバー物理システムは、センサーが収集したデータから知識を抽出する人工知能にますます関与している。
例えば、医療監視や制御システム、自動運転車などがある。
本稿では,これらのシステムを未知条件下で動作させる動作偏差について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-08T05:23:58Z) - Before the Clinic: Transparent and Operable Design Principles for Healthcare AI [42.994619952353396]
医療AIの先進的な技術的要件を運用するための基本設計原則を2つ提案する。
我々は、これらの原則を確立されたXAIフレームワークに根ざし、それらをドキュメント化された臨床ニーズにマッピングし、新たなガバナンス要件との整合性を実証します。
この前臨床プレイブックは、開発チームに対して実行可能なガイダンスを提供し、臨床評価への道を加速し、AI研究者、医療実践家、規制ステークホルダーを分かち合う共通語彙を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-31T04:05:09Z) - In-House Evaluation Is Not Enough: Towards Robust Third-Party Flaw Disclosure for General-Purpose AI [93.33036653316591]
我々はシステムの安全性を高めるために3つの介入を要求します。
まず、標準化されたAI欠陥レポートと研究者へのエンゲージメントのルールを用いることを提案する。
第2に,GPAIシステムプロバイダが広視野欠陥開示プログラムを採用することを提案する。
第3に,欠陥報告の分布を調整するための改良されたインフラの開発を提唱する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-21T05:09:46Z) - Securing Automated Insulin Delivery Systems: A Review of Security Threats and Protectives Strategies [12.306501785982018]
インスリン自動デリバリー(AID)システムは、糖尿病治療における重要な技術進歩として現れている。
無線接続とソフトウェア制御への依存により、AIDシステムは重大なセキュリティリスクにさらされている。
近年の進歩にもかかわらず、セキュアなAIDシステムの実現にはいくつかのオープンな課題が残っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-18T08:11:19Z) - DeepSeek reshaping healthcare in China's tertiary hospitals [0.0]
DeepSeekは、2025年1月から中国の第3次病院に広く展開されている、主要なAIシステムである。
継続的な技術進歩により、AIはゲノミクスや放射線学といったマルチモーダルなデータソースを統合することが期待されている。
医療におけるAIの未来は、透明な規制構造、業界協力、適応的なガバナンスフレームワークの開発に依存する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-23T22:09:17Z) - Neuro-Symbolic AI for Compliance Checking of Electrical Control Panels [47.187609203210705]
電気制御パネルのコンプライアンス検証を自動化するためのニューロ・シンボリック方式を提案する。
我々のアプローチは、ディープラーニング技術と解答セットプログラミング(ASP)の組み合わせに基づいており、最終製品で起こりうる異常やエラーを特定することができます。
イタリア企業が提供する実検例で実施した実験は,提案手法の有効性を実証するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-17T10:29:02Z) - Organizational Governance of Emerging Technologies: AI Adoption in
Healthcare [43.02293389682218]
Health AI Partnershipは、医療設定におけるAIシステムの適切な組織的ガバナンスの要件をより適切に定義することを目的としている。
これは、米国の医療システムによるAI導入に関わる、現在のガバナンス構造とプロセスに関する、最も詳細な定性的な分析の1つである。
これらの発見が、医療における新興テクノロジーの安全で効果的で責任ある採用を促進する能力を構築するための将来の取り組みを知らせてくれることを期待している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-25T18:30:47Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。