睡眠データを使って、介護現場の安心、安全、省力化を高めます。
睡眠データを使って、介護現場の安心、安全、省力化を高めます。

ゆとりある介護現場のための3つのキーワード

ゆとりある介護現場のための3つのキーワード

  • 安全 安全

    安全

    ・バイタルデータ
    (心拍・呼吸・体動)の異常検出機能

    ・レポート機能

    ・睡眠ステージを見える化→普段のケアプラン策定にお役立ち

    ・スマホによる職員の遠隔モニタリング機能

  • 安心 安心

    安心

    ・転倒率の軽減(離床通知が素早い)

    ・他の医療機器に干渉しない

    ・人体への影響をあたえない、
    親和性(空式センサーの採用)

    ・長期離床をお知らせ(事故・徘徊の未然防止)

  • 省力化 省力化

    省力化

    ・夜間巡回数の負担軽減

    ・介護レポート作成時間の効率化

    ・コール対応業務の削減
    (異常があれば来てくれる→安心感につながる)

AiSleepを導入することでのメリットとして、介護職員には、利用者の状態がリアルタイムに分かるため、優先順位をつけた介護が可能となり、効率のよい巡回対応等が行えます。また施設経営者には、介護現場の環境を整えることで、職員のモチベーションを高め、離職率を低減することも可能となります。
先進的な設備の導入により、客観的なデータを取得することで安全安心の施設イメージを高めて差別化も可能です。こうした取り組みを打ち出すことで、採用等の人材の確保が見込めます。また、業務の効率化に伴い、労務経費の削減も可能となります。

商品のこだわり

商品のこだわり

高速離床検知、長期離床の判別
高精度な睡眠状態の把握
設置及び運用が簡単

「厳選したIoT技術を高めました」

  1. 1.

    2つのセンサを用いた高速かつ高精度な離床、起き上がりの判別(特許出願中)

  2. 2.

    弊社独自のカオス技術を中心とした睡眠状態の解析(特開2017-063997)

  • 特許・特許申請

    ・特開 2017-063997

    ・特願 2019-006359

    ・特開 2016-083838

  • 承認

    ・医療機器製造業登録承認登録番号:14BZ200260

    ・神奈川県経営革新計画承認(平成30年10月1日)

    ・横浜市販路開拓支援承認(利用期間:平成30年10月16日~平成31年10月15日)

  • メディア情報

    ・日刊工業新聞への広告掲載

  • 商標

    ・商標番号 6099778号

  • 展示会・イベント

    ・Care TEX
    (期間:2019年2月6日(水)~8日(金)場所:ビックサイト)

    ・テクニカルショウヨコハマ
    (期間:2019年2月6日(水)~8日(金)場所:パシフィコ横浜展示会A・B・C)

    ・MEDTEC
    (期間:2019年3月18日(月)~20日(水)場所:ビックサイト)

    ・木原財団オープンカンファレンス
    (期間:2019年2月18日(金)場所:TKPガーデンシティみなとみらい)

    ・クラウドファンディング
    (期間:2月初旬キックオフ→3月31日(金)頃クローズ予定)

開発者の声

開発者の声

代表取締役 苗鉄軍

AiSleepで、介護者の負担を軽減し、さらなる見守りの質の強化へ

 私たちが得意としている技術に、複数の系統のデータのありようをそのまま解析する「カオス(ゆらぎ)分析」があります。 筑波大学との共同研究でも取り組ませていただいています。
 この「カオス解析」に基づいたAI技術で、介護者/施設の皆様に、離床センサーとしての実用性だけでなく「入居者の健康状態を適正な価格の機器で判定できる環境」を提供したいと考えています。 そのことで、事故を未然に防いだり、ADLなどの悪化の兆候を早めに捉えていただき、 入居者/介護者双方にとって「安全・安心で効率的な介護」が実現できるのではと思っています。

 私、苗は中国の出身ですが、ここに長年の歴史で培われた「漢方(中医)のノウハウ」が生かせると考えています。
漢方医(中国では中医)は、病気の有無を診断するのではなく、その人の「証」を見ます。例えば「脈が浮緊で、首や肩が凝って、 熱があるが、汗は出ず、寒むけ(悪寒)がする」などの症状があれば、これを「葛根湯の証」と診断し、処方するわけです。 このように漢方では、現代医学では軽視されがちな冷えやほてり、肩こりなど特異的ではない症状も「証」の決定のために重視します。

 この考え方のノウハウを、生体情報(脈波、心拍、呼吸、体動)の判定に活かせると私は考えました。
 AiSleepでは脈波を測定しますが、漢方でも「脈診」というものがあるのです。脈拍の強さ、弱さなどをつぶさに観察し、 状態を診断する漢方医の医療技術です。この関連性を活かせばきちんとした知見に基づく判定ができるのではと考え、研究者の方々と共同研究を行いました。※2
 結果、そのことを裏付ける可能性を示すことができました。まだまだ改良の余地はありますが、ご提供できる機能となりましたのでお役にたてましたら幸いです。

※2
苗鉄軍・東田外史・宮崎和成・朝岡秀行:指尖脈波のカオスダイナミクスから投薬効果を判定する方法、 第39回日本臨床生理学会総会 第6回生体カオス研究会、130, vol.32, 2002 日本臨床生理学会雑誌
井上和美,會川義寛,苗鉄軍,丁宗鐵:艾のヒト脈波に対する影響-カオス理論に基づく解析-,第55巻別冊号2004,141,p220

利用者の声

利用者の声

医療機関での声:

被検者E(ある医療センターの内科医長)は、AiSleepのような見守りセンサーができればセンターでも使用して見たいという感想。

介護施設での声:

寝返り少なく、離床回数が小さいという傾向で、睡眠クォリティ低下、呼吸イベントが増え、健康ゆらぎ度の低下を見られた傾向あり。 少々安定した睡眠を得る方向が望ましいと思われるので、さらにデータを加えて主治医の処方薬(睡眠導入剤等)資料として検討できるようになり、役に立った。
利用者の傾向は不安定です。安定するように運動や規律な生活が必要ということを判ったので、助かりました。

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