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AI診療・デジタルヘルス

自然言語解析の力で診療をより確かなものに。

自由記述のテキストデータを大量に含むヘルスケア関連のメディカルデータを解析・活用することが可能な「Concept Encoder」を利用して、問診のウェイトの高い疾病の診断支援を実現します。 「Concept Encoder」はテキスト以外のデータとの共解析も可能であり、ライフサイエンス領域に蓄積されてきた各種の「数値データ」との共解析で、さらなる精度向上が期待できます。

認知症診断支援AIシステム

医師と患者の会話を解析し、認知症を客観的に評価

日本における認知症患者数は2020年には630万人に達するとされ、高齢者の約7人に1人は認知障害があるといわれています※1。一方で認知症は検査結果だけでは診断が難しく、診断には専門的な知識や経験が必要になるなど、超高齢化社会において、認知症対策は早急に解決すべき国民的課題となっています。
本システムは、短い日常会話から認知機能を判定する事のできる画期的なシステムであり、診断者側と受診側双方の負担を軽減し、認知症の早期発見や日常的な評価を実現する事が期待されています。
研究プロジェクトは日本医療研究開発機構(AMED)の「ICTを活用した診療支援技術研究開発プロジェクト」として採択され、産学連携で2015年11月~2019年3月まで行われました。現在は当社と慶応義塾大学医学部とで研究を続けています。
※1厚生労働省「認知症施策の総合的な推進について」より
https://www.mhlw.go.jp/content/12300000/000519620.pdf

-メリット・効果-

  • ■検査の時間の短縮
  • ■問診内容の客観的評価
  • ■早期診断や早期対応

R&D Phase(研究開発段階)

パートナー

学校法人慶應義塾、共和薬品工業株式会社

転倒転落予測AIシステム「Coroban®」

電子カルテや看護記録を解析し、患者一人ひとりの転倒リスクを予測

電子カルテや看護記録などの患者情報を「Concept Encoder」で解析する事で、入院患者さんの転倒・転落のリスクを可視化する事を可能としています。
患者さんの高齢化により、入院中の転倒リスクが大きな課題となっています。医療現場では、患者さんの転倒リスクを低減するため、さまざまな対策を行っていますが、看護業務が繁忙化する中、その対応にも限界があるのが現状です。
このような社会的課題を解決するために、2015年、FRONTEOはNTT東日本 関東病院と転倒転落予測システムの共同研究を開始しました。2019年9月には、エーザイ株式会社と共に「Coroban®」の医療機関への販売を開始し、2020年1月には日本特許庁より特許を取得しています。FRONTEOは、今後、本システムが高齢患者さんの転倒予防や看護業務の負担軽減などに貢献できる事を期待しています。
特許登録番号:特許第6652986号

ーメリット・効果ー

  • ■現場の負担が少ない
  • ■すべての患者を常に同じレベルで見守ることが可能

Launch Phase(実用段階)

パートナー

エーザイ株式会社、学校法人藤田学園 藤田医科大学

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