AIと医療の知見を組み合わせた新しいフレイル予防

日常的な受動型測定と定期的な来院型測定を組み合わせることで、より正確で効果的なフレイル予防を実現します。 AIによる継続的なモニタリングと専門家による詳細評価の両面から、健康状態を総合的に把握します。

2つの測定方法による予防の特徴

• AIによる予測分析 - 歩行パターン、姿勢の変化をAIが分析し、フレイルの予兆を早期に発見します。
• 転倒リスクの事前予測 - 歩く速さ、脚の高さなど、複数の指標から転倒リスクを予測し、予防を実現します。
• 自然な測定環境 - ロビーに設置されたカメラによる日常的な測定と、専門的な詳細測定を組み合わせます。
• データに基づく評価 - AIによる客観的な分析と医療専門家による詳細評価で、より正確な状態把握を実現。
• 予防重視のアプローチ - 「転倒検知」ではなく「転倒予測」に重点を置き、予防医療を実現します。

予防から改善までの流れ

1. 受動的測定 - ロビーに設置されたカメラで自然な形で毎日の動作を記録・分析します。
2. 詳細評価 - 健康診断や役場、公民館などで年に1～数回の詳細な測定を実施します。
3. 予防プランの策定 - AIの分析結果と専門家の評価に基づき、個別の予防プランを作成します。
4. 継続的なモニタリング - データの推移を確認しながら、必要に応じて医療機関との連携を行います。

活用シーン

• フレイル予防：AIが歩行パターンの微細な変化を検出し、詳細測定で専門家が評価。早期の予防対策を実現します。
• 健康管理：日常的な動作分析データと定期的な詳細測定により、客観的な健康状態の評価と管理が可能です。
• 多職種連携：得られたデータを医療機関、介護施設、自治体で共有し、包括的な健康支援を実現します。