Cases

臨床医とつくるパブリケーション：スピードと"伝わる質"を両立

臨床医とつくるパブリケーション：スピードと"伝わる質"を両立 MeDiCUは、臨床医が論文執筆に並走することで、メッセージの精度とスピードを両立します。研究設計の妥当性、限界の明確化、実装への含意を臨床言語で整理し、査読過程の往復を最小化。ターゲット誌・学会に合わせて構成と図表・補足資料を最適化し、採択までの時間短縮と読者の実装行動につながる"伝わる原稿"を実現します。

日本人集団に根差した大規模RWD研究の設計～論文化まで伴走

日本人集団に根差した大規模RWD研究の設計～論文化まで伴走ターゲット疾患の日本人コホートにおける転帰を定量化し、早期診断・治療介入の根拠を創出します。MeDiCUは、適切なデータソース選定、データ品質と欠測への対処、妥当な統計モデルの採用、STROBE等に準拠した報告までを一本化。研究の再現性と実装可能性を両立し、学会・ジャーナルでの発信力を高めます。

関西医科大学の研究支援

関西医科大学の研究支援救急外来や集中治療室で治療を受ける患者さんは、治療の過程でしばしば状態が急変します。急変に対する初期対応の遅れは患者さんに悪影響を与える可能性があり、状態の変化を早期に予測することは極めて重要です。メディキューは関西医科大学を中心として行なっている『生体情報を用いた急変イベント予測モデルの作成およびその有用性を検討する多施設後ろ向き研究』を支援しています。データベースの構築やシステムの保守業務に加えて、臨床応用を目指した機械学習モデルの構築業務を受託しています。

株式会社アルムの遠隔ICU支援

株式会社アルムの遠隔ICU支援日本の集中治療室は世界的にも救命率が高いことが知られていますが、集中治療の専門医数が欧米に比べて圧倒的に少ないことが大きな課題となっています。このため、限られた集中治療の専門施設に医療スタッフを集約化し、ICU 専従の医師がいない施設を支援する「遠隔 ICU システム」の整備が喫緊の課題です。メディキューは、株式会社アルムの遠隔 ICU プラットフォームの開発を支援しています。遠隔 ICU システムを実用化し、医療資源が限られた病院においても高度な施設と同等の医療を提供することを目指します。

CROSS SYNC との再入室のリスク予測

CROSS SYNC との再入室のリスク予測集中治療室（ICU）を一度退室した患者さんのうち4〜14%が、退室後に状態が悪化し再入室が必要になるとされています。ICU への再入室が必要となった患者さんは、病院の滞在日数が長くなり、死亡率が上昇してしまうなどの悪影響があることがわかっています。株式会社 CROSS SYNCはICUへの再入室のリスク予測する AIソリューションを開発しており、メディキューはそのアルゴリズム部分の開発協力を行っています。本開発を通して、患者さんが安心してICUから退室できる医療環境の実現への貢献を目指します。

広島大学の急性呼吸不全予測モデル開発

広島大学の急性呼吸不全予測モデル開発肺炎や新型コロナウイルス感染症などの重症例では、高濃度の酸素を肺に送り呼吸を補助する「人工呼吸」を行います。さらに肺炎が悪化して酸素の取り込みが難しくなった場合には、機械を使って酸素と二酸化炭素を交換する「人工肺」が必要になる場合があります。体外式膜型人工肺（ECMO）は、このような最重症の患者さんに対する「最後の切り札」です。メディキューは広島大学を中心として行なっている研究において、人工呼吸器患者さんの ECMO の必要性を予測する人工知能（AI）を開発しています。AI が呼吸状態の悪化をいち早く見抜き、適切な治療を行うことで患者さんの救命につながることが期待されます。