サービス・ご相談について
プロジェクトの規模や要件により異なります。まずはヒアリングで課題を伺い、最適なスコープと見積もりをご提案します。初回相談は無料です。
プロトタイプは最短2〜4週間、本格的なシステム開発は2〜6ヶ月が一般的です。アジャイル開発により、早い段階から動くものをお見せしながら進めます。
Google Cloud等の医療情報ガイドラインに配慮したインフラを活用し、データの暗号化・アクセス制御を徹底します。代表自身が医師であり、医療情報の取り扱いに関する法的・倫理的要件を熟知した上で設計します。外部送信を避けたい場合は社内・ローカル完結型の構成もご提案できます。
はい。既存の健康管理システム、勤怠管理、電子カルテ等とのAPI連携が可能です。現行システムを活かしながらAI機能を追加する形でもご対応できます。
もちろんです。「AIで何かできそうだが、何から始めればいいかわからない」という段階からでもお気軽にご相談ください。医師×AIの視点で、貴社の課題に合ったアプローチをご提案します。
オンラインでの打ち合わせに対応しており、全国からのご相談を承っています。
サービスについて
はい。本デバイスはカメラ・マイクを一切搭載しておらず、映像・音声を取得しません。ミリ波レーダーと赤外線によりバイタルや動きを捉えるため、プライバシーに配慮した見守りが可能です。
基本的に工事は不要です。電源につないでベッドサイドに置くだけで動作するよう設計しています。
現在は開発・実証段階です。実証実験パートナーを募集しており、導入時期・条件についてはお問い合わせにて個別にご案内します。
カルテや予約システムとのAPI連携を前提に設計しています。ご利用中のシステムに応じて連携範囲を個別にご相談します。
はい。SaaSモデルのため初期投資を抑えて始められ、小規模医院から医療法人まで規模に応じてご利用いただけます。
AIはあくまで問診の整理・トリアージ支援を行い、診断は医師が行います。問診フローは臨床経験のある医師が監修しています。
プロジェクトの規模や要件により異なります。まずはヒアリングで課題を伺い、最適なスコープと見積もりをご提案します。初回相談は無料です。
プロトタイプは最短2〜4週間、本格的なシステム開発は2〜6ヶ月が一般的です。アジャイル開発により、早い段階から動くものをお見せしながら進めます。
はい。既存の健康管理システム、勤怠管理、電子カルテ等とのAPI連携が可能です。現行システムを活かしながらAI機能を追加する形にも対応します。
もちろんです。課題が漠然としている段階からでも、医師×AIの視点で貴社に合ったアプローチをご提案します。
課題・ユースケース別
医療情報の機微性を踏まえ、外部にデータを送信しない社内・ローカル完結型の構成もご提案できます。要件に応じて暗号化やアクセス制御を設計します。
はい。既存システムを活かしながらAI機能を追加する形での導入が可能です。API連携の範囲は個別にご相談します。
負担が大きく効果が見えやすい業務（面談記録・意見書作成など）から小さく始めることをおすすめしています。
CSVや健康管理システムからの出力など、一般的な形式に対応します。データの形式や項目に応じて前処理を設計します。
AIの予測はあくまで優先順位づけや気づきの支援であり、診断ではありません。医学的に妥当な指標設計のもとで、産業医の判断を補助する位置づけです。
健康情報は機微な個人情報です。暗号化・アクセス制御に加え、外部送信を避ける社内完結型の構成もご提案できます。
いいえ。AIは相談窓口とスクリーニング、ケアプランのたたき台生成を担い、診断や最終判断は行いません。リスクが高い場合は人による対応へつなぐ設計です。
相談のしやすさとプライバシー保護を重視して設計します。データの取り扱い範囲は導入時に明確に定めます。
はい。企業ブランドに合わせたUIカスタマイズに対応しています。
ミリ波レーダーが体表のわずかな動きを、赤外線が体温を捉えます。映像なしでも脈拍・呼吸・体温や離床/転倒を検知できます。
アラートの閾値設計を医師が主導し、現場での実証を通じて調整します。運用に合わせたチューニングを前提としています。
現在は開発・実証段階です。実証実験パートナーを募集しており、導入条件は個別にご相談します。
はい。SaaSモデルで初期投資を抑えて始められ、小規模医院から医療法人まで対応します。
カルテや予約システムとのAPI連携を前提に設計します。ご利用中のシステムに応じて範囲をご相談します。
現場のワークフローに合わせ、迷わず使えるシンプルな設計を心がけています。導入後の運用も支援します。
医療AIの基礎知識
多くの医療AIは診断そのものではなく、医療者の判断を支援するものです。気づきや効率化をもたらしますが、最終判断は人が行うのが基本です。
はい。小さく始めて効果を確かめる進め方が可能です。既存システムを活かした部分的な導入からでも始められます。
用途と学習データの質に依存します。医学的に妥当な指標設計と、人による確認を組み合わせることで、実務で信頼できる運用にします。
IT化は業務を電子化することですが、DXは仕組みや働き方そのものを見直すことを含みます。ツール導入だけでなく、業務設計の見直しが伴います。
負担が大きく効果が見えやすい業務（面談記録・意見書作成など）から小さく始めるのがおすすめです。
健康情報は機微な個人情報です。外部送信を避ける社内完結型の構成など、要件に応じた設計が可能です。
はい。LLMはもっともらしい誤り（ハルシネーション）を生じることがあります。医療では出典に基づく確認や人によるチェックを組み合わせて使います。
用途により慎重な判断が必要です。外部送信を避け、社内・ローカルで完結する構成を選ぶことで、リスクを抑えられます。
汎用のLLMをそのまま使うのではなく、用途に合わせた設計・検証・安全策が必要です。医学的妥当性の確認が前提になります。
いいえ。AI問診は情報の整理・トリアージ支援であり、診断は医師が行います。
デジタル操作が難しい方に向けて、紙やスタッフによる代替手段を併用する設計が可能です。
はい。問診結果をカルテと連携し、転記の手間を減らせます。連携範囲は個別にご相談します。
いいえ。診断は行いません。AIは相談窓口・スクリーニング・ケアプランのたたき台生成を担い、判断は人が行います。
リスクが高いと疑われる場合に、適切に人による対応へつなぐエスカレーション設計を組み込みます。
相談のしやすさとプライバシー保護を重視して設計します。データの取り扱い範囲は導入時に明確化します。
ミリ波レーダーが体表のわずかな動きを、赤外線が体温を捉えます。映像を使わずに脈拍・呼吸・体温や動きを検知できます。
計測は推定であり、医療機器としての精度・用途とは区別して考える必要があります。見守り・気づきの支援を目的としています。
介護施設・病棟・在宅など、プライバシーに配慮しながら少ない人手で見守りたい場面を想定しています。
法律そのものではなく、関係省庁が示す指針（ガイドライン）です。ただし医療情報の安全管理の実務上の基準として広く参照されています。
いいえ。責任分界を明確にし、適切な安全管理を行えばクラウドの活用は可能です。指針もクラウド利用を前提とした考え方を示しています。
いいえ。面接指導は医師が行うものです。AIは集計・記録・通年の相談窓口などの支援にとどまります。
結果は本人に通知され、事業者への提供には本人の同意が必要です。プライバシーへの配慮が制度の前提です。
使用目的やリスクによります。情報提供・健康管理・業務効率化を目的とし診断・治療の判断を行わないものは、該当しない場合が多くあります。個別の判断は専門的な確認が必要です。
各プロダクトは、診断・治療を代替せず医療者や業務を支援する設計を基本としています。使用目的を明確にした上で、必要に応じて該当性を確認しています。
用途によります。汎用的な最高性能はクラウド大規模モデルが上ですが、対象業務に絞れば、ローカルでも実用的な精度を出せる場合が多くあります。医学的妥当性の検証を前提に選定します。
用途に合わせて必要十分な規模を見極めます。小さく始めて効果を確かめる進め方も可能です。