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AIがバイタル異常値を早期発見、芙蓉開発

注意レベルをスコアリング、「科学的介護の実現」へ

2018/07/19 10:00
伊藤 瑳恵=日経デジタルヘルス

 芙蓉開発は、健康管理システム「安診ネット・カイゴ」を「国際モダンホスピタルショウ2018」(2018年7月11~13日、東京ビッグサイト)で披露した。AIを使って介護施設入居者のバイタルデータを分析し、異常値を早期に検知することができるシステムである(関連記事)。2018年4月に販売を開始している。

「安診ネット・カイゴ」の画面イメージ
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 今回のシステムを開発した理由について、同社 開発部 戦略企画の中野葵氏は「介護施設での高齢者の健康管理は難しいため」と説明する。高齢者のバイタルデータは一般成人と異なる傾向を示すことや、自覚症状が乏しく問診が有効ではない場合がある。例えば、高齢者は平熱が低い傾向にあるため、一般的な基準値を使用すると発熱を検知できない場合もあるという。

 そこで安診ネット・カイゴでは、日々のバイタルデータをAIが分析することで入居者一人ひとりに合わせた基準域を作成できるようにした。一般的な基準値ではなく高齢者個人の基準域を使うことで、早期に異常値を検知することが可能になるというわけだ。重症化予防につながることが期待できる。

個人ごとの基準域を使用して、早期に異常値を検知する
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AIによるスコアリング概要
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 測定したバイタルデータと個人ごとの基準域を基に、入居者一人ひとりの注意レベルをAIがスコアリングできる機能も搭載した。これによって、スコアが高い入居者を重点的にケアするなど介護施設職員の業務効率化を図ることができる。AIがスコアリングするため、職員の質によらない「科学的な介護が実現できる」と中野氏は強調する。

体温計を専用リーダーにかざしている様子
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 血圧や脈拍、体温などのバイタルデータは、NFC対応機器で測定すれば専用リーダーにかざすだけで簡単に安診ネット・カイゴに入力できるようにした。入力した情報は、クラウドを使って遠隔地にいる看護師などに簡単に共有することができる。

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