株式会社Smart119|安心できる未来医療を創造する

2021.10.18

脳卒中AI予測診断アルゴリズムの研究論文が国際科学誌「Scientific Reports」 に掲載されました。

脳卒中AI予測診断アルゴリズムの研究論文(筆頭著者:林洋輔、責任著者:中田孝明)が、国際科学誌『Scientific Reports』(英国、Nature Research社発行) へ掲載されました。
脳卒中AI予測診断アルゴリズムの研究開発は、日本医療研究開発機構(AMED)の研究開発課題「先進的医療機器・システム等技術開発事業『救急医療予測研究開発』」に採用され、株式会社Smart119と千葉大学大学院医学研究院 救急集中治療医学の共同で実施されました。
本論文は、急性期医療における脳卒中疾病に対して、AI予測診断アルゴリズムを確立し、有効性を実証したことを報告したものです。この開発は、他の病状への応用が期待されています。なお、本アルゴリズムは、株式会社Smart119より特許申請中です。

◆詳細プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000047.000056624.html

◆開発研究の背景
三大疾病(「がん」「急性心筋梗塞」「脳卒中」)は、救急搬入数に占める割合が多い病気です。
特に、脳卒中は、突発的な発病の傾向があり、「くも膜下出血」「脳梗塞」「脳出血」「主幹動脈閉塞」など、多くの病状へ分類されます。救命はもちろん、片麻痺などの後遺症を抑えるためにも、迅速で、なおかつ最適な急性期治療が求められます。しかしながら、現在は、救急隊の判断が医療機関に共有されていない状態のため、受入病院到着後の診断によって、病状を特定していました。
・救急患者の容態から、救急隊の判断の精度を上げる
・専門医、及び設備を持つ医療機関においての急性期治療

上記2点につき迅速さと的確さを満たすためAI予測診断の開発に着手しました。AI予測診断の結果は、救急隊と医療機関で共有されます。

◆国際科学誌『Scientific Reports』掲載
A prehospital diagnostic algorithm for strokes using machine learning: a prospective observational study
https://www.nature.com/articles/s41598-021-99828-2

◆開発趣旨
<予測アルゴリズムの目的>
救急患者の背景に個別に存在する条件(容態、疾患履歴、気象状況など)から、「くも膜下出血」「脳梗塞」「脳出血」「主幹動脈閉塞」などを「脳卒中」の症状を判断する。

<データ形成>
・2018年8月より、千葉市内医療機関、千葉市消防局の協力からデータ収集
・データ数は、脳卒中の可能性がある救急患者約1500人
・データ内容は、救急患者の容態、年齢、性別、その時の気象状況からなる

<アルゴリズム算出手法と検証>
・XGブースト(*1)
・約1500人のデータから、機械学習用80%(約1200人)を利用して分類アルゴリズム・モデルを設計し、テスト用20%(約300人)で検証
・分類アルゴリズムをテスト用の約300人のデータで検証した結果、AUC値0.980(*2) を示した

◆実用化に向けて
本年中に、救急医療情報サービス「Smart119」へ実装を見込んでいます。Smart119を導入した千葉市消防局が保有する救急車に装備されるタブレット端末用アプリへ、脳卒中予測診断アルゴリズムを用いたAI予測診断機能が追加される見込みです。

<AI予測診断機能手順>
①脳卒中の可能性がある場合は、「脳卒中診断ボタン」をタップ
②診断専用ページにて、救急患者の容態を選択肢に従って入力
③AI予測診断から病状を確定する
④専門医、設備が有する医療機関を自動選択し、受入要請を実施

< AI予測診断機能画面>


※本画面は、デモ版の為、正式リリースでは変更になる場合があります。

タブレット端末により、 AI診断を実施し、最適な医療機関への受入要請が行えます。受入医療機関では、病状や症状によって、専門医の召集や緊急手術への準備を、救急車到着前に整えることが可能です。

*1:A Scalable Tree Boosting System 「Tree」は決定木と言われる思考図。目的に到達する過程にある分岐点(判断点)によって、樹木のように枝が広がる思考図。またモデルを分析し、その成り立ちを分析するときにも用いられる。XGブーストは、各モデルを分析から決定木を描き、モデル間にある差異情報を利用して、精度を高める手法。
*2:Area under the curve 分類のアルゴリズムの精度を示す曲線値。閾値「0.8」を上回ることで高精度とされている。

2021.10.05

Smart119が「ICF Business Acceleration Program 2021」最終審査会進出者に選出されました

千葉大学発医療スタートアップ企業である株式会社Smart119(本社:千葉県千葉市、 代表取締役社長/CEO:中田孝明)は、 同社の運営する救急医療サービス「Smart119」(特許第6875734号)が、 未来創造イニシアティブ(運営:株式会社三菱総合研究所)のアクセラレーションプログラム「ICF Business Acceleration Program 2021」において、 最終審査会進出者に選出されたことを発表します。 本年10月上旬より2ヶ月間のメンタリングを経て、 12月10日に最終審査会が行われます。

◆ 今後のプロセス
10月上旬~12月上旬 :メンタリングプログラム
 ・事業開発に向けたビジネスモデル構築
 ・業界・事業分析や販路開拓などをサポート
 ・より大きな社会インパクトをもたらす事業戦略を議論
12月10日(金):最終審査会


私たちは「誰もが安心できる未来医療」を目指しており、 医療にある社会課題を解決するために、 起業しました。 今回の選出は、 ICFのオープン/マルチステークホルダー・ネットワーク基盤と三菱総合研究所との共創によって、 中長期的な戦略と開発力、 そして事業の持続可能性を高める機会と考えています。 生活者にとって安心と信頼ある医療に、 さらなる貢献をしていきます。

プレスリリース詳細
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000056.000056624.html

2021.10.01

医療法人協和会が「Smart:DR」を導入開始しました

医療法人協和会は、兵庫県に5箇所(川西市:4(指定管理含む)/西宮市:1)、大阪府に2箇所(吹田市:1/豊中市:1)の病院、介護施設4箇所を運営し、それぞれの地域で在宅支援事業を展開する、職員数3,600人、病床2,521床を持つ地域密着型の医療機関です。

今回、導入された「Smart:DR」は、災害やテロなどの緊急事態が発生した際に、病院や企業が損害を最小限に抑えて、事業継続や復旧を図るための業務継続計画(BCP:Business Continuity Planning)に準拠し開発されました。また、新型コロナ感染症を、自然災害と捉えて「職員健康管理機能」を追加し、院内クラスターの抑止とワクチン接種前後の体調変化を把握し、パンデミック下の地域医療を支援しています。2021年7月にアプリ版をリリースしたことで、スマートフォンやタブレット端末での活用が可能になり、さらに導入が容易になっています。

医療法人協和会は、兵庫、大阪の広域で連携する医療拠点を持ち、加えて訪問看護などの在宅支援を行う、地域包括ヘルスケアシステムを展開しています。また1995年に発生した阪神淡路大震災を経験したことからも、地域包括的な「災害医療」の強化を求められ、今回のSmart:DRの導入に至りました。また、Smart:DRを携行できるアプリ版の採用によって、訪問看護など職員が分散する場合でも、災害対策に組み込むことが可能です。


◆医療法人協和会に導入された主な背景
 ①コロナ禍において、法人全体で、職員の健康管理をしたい
 ②災害時に、職員の安否確認と集合要請を迅速に行いたい
 ③広域で展開する医療施設、また在宅支援事業などから、非常時の各職員への連絡手段を保持したい

◆Smart:DRの特徴
 ・スタッフへの緊急連絡、安否確認
 ・緊急時の集合状況をリアルタイムに把握でき、最適な人員配置を支援
 ・医学的見地に基づいた健康管理情報を自動集計
 ・返信は、ワンクリックで完了でき、ログインが不要
 ・掲示板機能を有し、平時においても活用できる
 ・スマートフォンやタブレット端末で、上記機能を活用できるアプリ版を用意

Smart:DRは、広域で展開される医療拠点、および患者宅一軒一軒を巡る訪問看護などの在宅支援事業など、包括的なヘルスケアを行う医療機関の災害対策を、ICTで支援します。

◆「Smart:DR」ウェブサイト
https://smart119.biz/dr/

2021.09.17

(メディア掲載)NHKでSmart119が開発した「母体搬送・入院調整システム」が紹介されました

先月、千葉県柏市で新型コロナウイルスに感染した妊婦の入院先が見つからず、自宅で出産した赤ちゃんが亡くなったことを受けて、
Smart119が産科医などと緊急の搬送が必要な妊婦の情報を共有し、迅速な入院調整につなげる新たなシステムを開発しました。

搬送必要な妊婦の入院調整を迅速に 新システム導入へ 千葉県
https://www3.nhk.or.jp/shutoken-news/20210917/1000070291.html

2021.09.17

「Smart119」が山梨県主催『TRY! YAMANASHI!実証実験サポート事業』のライフサイエンス部門に認定されました

詳細プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000054.000056624.html

本事業で実施される実証実験では、山梨県内の救急搬入の効率化(時間短縮、救命率向上)を目的に最適化したシステムを開発・運用します。実証実験から得られたデータを分析し、山梨県に最適化したSmart119の開発を提案していきます。

[拝啓]
山梨県は、近い将来のリニア中央新幹線開業時に新駅が設置され、東京都心から25分、名古屋から45分とアクセス性向上が見込まれ、最先端技術の集積地を目指しています。その一環として「テストベッドを突破口に最先端技術で未来を創るオープンプラットフォーム山梨」を策定し、『TRY! YAMANASHI!実証実験サポート事業』を創設しました。この実証実験サポート事業では、同県全域を対象に、最先端技術(医療、エネルギー、モビリティ、農業など)の実証実験を行い、社会実装を目指します。
今回、この事業に認定された救急医療情報サービス「Smart119」は、急性期医療に不可欠である「適切な病院の選択」「早急な搬入」「搬入後の迅速で正確な対処治療」を支援するシステムとして、救急・医療現場から開発され、現在千葉市において運用されております。救急医療は、医療資源(医療機関、人員など)や地域特性に大きく左右されます。医療機関数が多いものの、救急出動要請の多い都市部では、救急隊の業務過多が慢性的であり、地方では夜間時に受入医療機関が限られるなどの課題があります。
今回の山梨県における実証実験によって、救急搬入困難の解消と、搬入時間改善のために、地域に寄り添ったシステム開発、運用面の検証を実施します。
実証実験から得られたデータ、人口構成や気候、消防署、保有救急車台数、医療施設数などの地域特性を分析し、山梨県に最適化したSmart119の開発を提案していきます。成果指標としては、時間計測、医療機関へのアンケート調査を実施します。Smart119は、この実証実験の成果を全国の自治体への事業展開に活かし、生活者にとって安心と信頼ある医療に貢献していきます。

◆実証実験の実施・支援期間
令和3年9月下旬から、令和4年2月末日まで

◆Smart119の実証実験内容
・各消防本部指令センター、救急隊へタブレット端末を配置し、救急事案で患者情報の入力を行い、その情報を病院への患者受入要請に使用する
・病院はPC画面で救急隊から送られてきた患者情報を確認し、受入可否の判断、返答を行い、受け入れる場合は患者受入準備を整える
・山梨県内消防本部の指令課・警防課・救急課、山梨県内のメディカルコントロール協議会、2次・3次救急指定病院救急科の協力を得て実施する

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