拡張性の高いリモートヘルスモニタリングにデバイスを置き去りにする-オンラインセミナーのまとめ

スマートフォンベースのAIヘルスモニタリングにより、簡単に拡張できます

ヘルスケアは、血圧計、ウェアラブル、ホームキットなどの物理的なハードウェアに依存しています。これらのツールは患者ケアにおいて重要な役割を果たしますが、制限も組み込まれています。これには、コスト、アクセス、断片化されたデータなどの障壁だけでなく、誰が監視できるか、どこで監視できるか、どの程度一貫して健康状態を追跡できるかについての制限などが含まれます。

これらの課題の克服は極めて重要でした。というのも、その影響は純粋に技術的なものではないからです。患者のアウトカムから臨床医の燃え尽き症候群、そしてリモートケアの非常に限られた可能性に至るまで、人間の生活はこれらによって決まります。

健康モニタリングがスマートフォンや鏡などの日常のテクノロジーにシームレスに統合される未来ができれば、ユーザーにとってのモニタリングは想像以上に簡単になり、プロバイダーにとってもより強力なものになるでしょう。健康に関する洞察は、写真を撮るのと同じくらい簡単に入手できるでしょう。

従来のヘルスモニタリングの課題

リモートヘルスモニタリングの課題の 1 つは、データの断片化です。さまざまなデバイスから収集された情報はさまざまな場所に保存されることが多く、医療提供者や保険会社が患者の健康状態を全体的かつ包括的に把握することは困難です。このように統一されたデータがないと、効果のないプログラム管理につながり、時間が経つにつれて患者の誤解が裏付けられます。

従来の機器は使い心地が悪く、扱いにくく、操作が難しいため、患者はそれらを十分に頻繁に使用していません。この一貫性の欠如は、散発的なデータ収集につながります。リモートモニタリングサービスを提供するプロバイダーにとって、質が高く不規則な情報が不足していると、保険に加入している患者の誤診や補償のハードルにつながります。

この問題の規模を理解するために、これらのデバイスのいくつかを挙げてみましょう。従来のリモートヘルスモニタリングシステムでは、血圧計、継続モニタリング用のウェアラブル、パルスオキシメーター、血糖値計と体重計が入ったキットが患者に渡されます。いずれの場合も、配送、患者教育、データ送信用の接続、個別のデバイスのセットアップ、継続的なメンテナンスとテクニカルサポート、1ケースあたり複数のデバイスのモニタリングが必要です。

重要なのは、これによってリーチ、スピード、スケーラビリティに物流上の制約が課せられることです。リモート監視プログラムの拡大は、資本を大量に消費し、運用面でも複雑になります。また、パイロットプログラムから数千または数百万のユーザーをサポートする広範な展開へと規模を拡大するのも不器用です。

として ドクター・デジタル CEOのオンドレイ・スヴォボダは次のように述べています。

「ハードウェアを手放せば、より多くの人の面倒を見ることができることに気づきました。」

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ウェビナーの中で、Shen AIのCTOであるPrzemek Jaworskiは、統合の負担をさらに強調し、「これらのデバイスのさまざまなメーカーのデータを接続することは非常に困難な作業です」と述べました。これは医療機関にとって莫大なコストと運営上の負担となり、最終的には支援できる人の数が限られてしまうのです。

しかし、革命がやってきました。健康に関する重要な知見を引き出すためのツールに必要なのは、すでに手元にあるデバイスだけです。デバイスを使用しないヘルスモニタリングは、単なる理論的なアイデアではなく、患者ケアとデータ収集における根本的な飛躍です。

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シェンAIは何が違うのか？

Shen AIは、リモートヘルスモニタリングに対して根本的に異なるアプローチを提供します。物理的なガジェットに頼るのではなく、高度な AI を使用します。30 秒の簡単な顔スキャンで 30 個以上の健康マーカーを測定します。

以下を含む:

• 血圧
• 心拍数
• 呼吸数 (呼吸数)
• 心拍変動 (HRV/SDNN)
• ボディマス指数 (BMI)
• 血管年齢
• 心血管イベントのリスク
• 冠状動脈性心臓病のリスク
• 脳卒中リスク
• 副交感神経活動
• 心臓ワークロード
• 心不全のリスク
• 冠動脈死亡リスク
  

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デバイス不要のヘルスモニタリングの最大の強みは、標準的なスマートフォンやパソコンのカメラを使用してリアルタイムで機能することです。

最大の利点の 1 つは、統合が容易であることです。Jaworskiがウェビナーで述べたように、「Bluetooth対応デバイスであっても、ベンダー間の統合にはコストのかかる統合が必要です。」Shen AI は、データへのアクセス方法を統一することで、これを簡素化します。このためのシンプルな SDK/API を使用すれば、既存の Web アプリケーションやモバイルアプリケーションに直接簡単に組み込むことができます。これは、多くのデバイスメーカーからのデータを統合するという高価で複雑な作業に比べると、画期的なことです。

そして、私たちはまだ始まったばかりです。2025年には、SpO2、HbA1c、高コレステロールリスク、貧血リスク、高トリグリセリド血症リスク指標の追加を検討しています。

医療提供者にとっては、従来のハードウェアよりも包括的な健康評価、より優れたスクリーニング、リスク層別化、さまざまな状態のリモート管理を、すべて追加のデバイスを必要とせずに実現できるということです。この拡張された機能により、遠隔医療プラットフォームがクライアントに提供するものが強化され、競争力が維持されます。

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規模に応じた正確さとシンプルさ

正確さは医療では特徴ではありません。それは文字通り生死にかかわる問題だ。その正確さとシンプルさは、Shen AI が提供するデバイス不要のヘルスモニタリングサービスの特徴です。

正確に言うと、私たちは厳格な科学研究と大規模で多様なデータセットに基づいてテクノロジーを構築しました。

Przemek Jaworskiがウェビナーで詳しく説明したように：

「私たちが最初に使用したデータセットは、7万人の人々を高解像度のビデオでスキャンし、医療機器によって収集された生体信号と照合したものです。もう1つは、全世界から収集された、現在50万人に近い人々が対象としているデータセットです。ここで重要なのは多様性です。」

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この広範囲にわたる多様なトレーニングにより、テクノロジーがさまざまな肌の色調、照明条件、環境で確実に機能するようになり、重要かつ公平な医療へのアクセスが可能になるだけでなく、簡単になります。

この精度へのこだわりは、私たちで証明されています 臨床研究。たとえば、心拍数の精度では、平均絶対誤差（MAE）は60秒間で0.1 bpm、10秒間で0.2 bpmと低く、収縮期血圧MAEは8.57 mmHg、拡張期血圧MAEは5.78 mmHgです。精度の追求は、継続的な臨床検証によって続けられています。

Shen AI は数百万のハートビートの集大成です。ユーザーのデバイス上で直接リアルタイムで動画を処理するこのテクノロジーの能力が鍵となります。このエッジ処理により、患者データは設計上非公開かつ安全に保たれます。スキャン中にビデオや生体信号情報がデバイス外に転送されたり、保存されたりすることはありません。すべてローカルで行われます。プライバシーとデバイス上での処理に重点が置かれているため、デバイスを使用しないAIヘルスモニタリングは、重要なコンプライアンスニーズに対応しながら、企業や患者にとって安全で魅力的な選択肢となっています。

Shen AIは、開発者に1つのシンプルな統合パスを提供するSDKを提供しています。これは、従来のデバイスを複数のベンダーと統合する必要性とはまったく対照的です。このシンプルさにより実装がスピードアップし、プロバイダーはリモートモニタリングをより迅速に導入できるようになります。また、このテクノロジーはウェブプラットフォームとモバイルプラットフォームの両方で動作するため、参入障壁が最も低くなります。

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次世代技術:マルチモーダルセンシング

では、この非常に信頼性が高くスケーラブルなリモートヘルスモニタリングには、どのような魔法が役立つのでしょうか。

最先端の堅牢なマルチモーダルセンシングを使用して構築されています。このテクノロジーは、2 つの異なる方法を組み合わせて標準カメラからのビデオフィードを分析します。リモートフォトプレチスモグラフィー（rPPG）とリモートバリストカルジオグラフィー（rBCG）技術を組み合わせています。それらを一組の目のようなものと考えてください。

rPPGは、心臓が鼓動するときの血流によって生じる皮膚の微妙な色の変化を分析します。これは一般的な手法ですが、環境光や肌の色などの外的要因の影響を受けることがあります。Przemek Jaworskiがウェビナーで説明したように、rPPGはこれらのわずかな色の変化を検出するカメラの能力を利用して機能します。「リモートフォトプレチスモグラフィとは、波長の異なる赤、緑、青の色のビデオカメラを利用して、皮膚のわずかな色の変化を抽出し、変化する血液量と、皮膚が透明であるためにどのように血液が皮膚を流れるかを確認する方法です。」

リモート心電図検査は、顔の小さな微小な動きを検出する2つ目の方法です。こうした微小な動きは、鼓動のたびに心臓から血液が排出されることによって起こります。この方法では、照明や肌の色調の変化による影響が少なくなります。rPPGとrBCgの両方を使用して、Shen AI はハートビートの全体像を把握します。片目ではなく両目を通して見るように、両方の方法を使用すると、測定の安定性と精度が向上します。これは特に、流動的な状況ではデバイスを使用しないでヘルスモニタリングの信頼性が向上する現実の状況に当てはまります。

では、どの方法をいつ使うべきかをどうやって知るのでしょうか？さて、このシステムはダイナミック・シグナル・スイッチングを採用しています。RpPG と RbCG のどちらからも、いつでも最高品質の入力を選択できます。この適応性により、最も信頼性の高い測定値が確実にキャプチャされます。これにより、精度が最優先されるユースケースの信頼性が大幅に向上します。

高度な処理と分析はすべて、ユーザーのスマートフォンまたはコンピューター上でローカルに実行されます。これにより、データセキュリティが保たれ、応答性が確保されます。機密性の高いビデオデータがデバイスから送信されることはありません。

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現実世界への影響:スケーラビリティと成果の向上

従来のデバイスから脱却することで、大きなメリットと用途が生まれます。このスケーラブルなデバイス不要のヘルスモニタリングアプローチは、現代の医療における多くのユースケースをサポートしています。

• 遠隔医療とトリアージ: 迅速なバイタルチェックは、臨床上の意思決定に役立ちます。これは、バーチャル訪問の前または最中に起こり得ます。医療提供者は、患者が別のデバイスを使用しなくても重要なデータにアクセスできます。
• 慢性疾患管理: 患者は毎日または毎週のチェックインを簡単に行うことができます。特定のデバイスを所有したり管理したりする必要がないため、デバイスを使わずにリモートで患者様をモニタリングできます。これにより、高血圧や糖尿病などのモニタリング計画の遵守が容易になります。
• 保険と公衆衛生: このテクノロジーにより、大規模なグループにわたる健康データへの幅広いリーチとアクセスが可能になります。これにより、保険会社や公衆衛生プログラムは、ハードウェアの配布という物流上の課題なしに、人口を監視できるようになります。
• 予防医療と在宅ケア: これにより、定期的なヘルスチェックが簡単になり、アクセスしやすくなります。自宅で健康管理をしている個人にとって、日常業務にシームレスに取り入れることができます。

レミが指摘したように、従来の方法では各人にデバイスキットを送る必要があり、スケーラビリティが限られていますが、デジタルアプローチには次のような意味があります。

「1日で100から100万まで拡張できます。制限もありません。」

• アクセシビリティと利便性: バイタルのチェックは、持っているデバイスだけで誰のルーティンにもフィットするので、信じられないほど簡単です。
• コスト削減: Shen AIのデジタルアプローチは、物理的なデバイスよりも大規模ではるかに経済的です。1か月あたり約100ドルかかる従来のキットと比較して、患者1人あたり月額わずか5ドルしかかかりません。このコスト削減により、大規模なリモートモニタリングが誰にとってもはるかに現実的になります。
• 患者エンゲージメントの強化： 使いやすさにより、参加者が増え、より一貫したデータ収集が可能になります。シンプルで便利な方法であれば、患者は自分の健康状態を監視する傾向が高まります。
• スケーラビリティと幅広いリーチ: アクセスは、デバイスの可用性やロジスティクスによって制限されなくなりました。このテクノロジーは、従来の治療やデバイスにアクセスできない患者にも届きます。
• 健康状態の改善: データが優れていると、モニタリングが改善され、早期発見や予防的管理など、医療提供者によるより多くの情報に基づいた介入が可能になります。

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結論

Shen AI の目標は明確です。すべての個人がアクセスしやすい健康情報を提供し、日常のテクノロジーを活用し、完全な健康診断を日常業務と同じくらい簡単にすることです。

高価で扱いにくいヘルスモニタリングハードウェアの時代は終わりました。私たちのテクノロジーは単なる健康診断にとどまらず、真にスケーラブルな医療を実現するためのものです。過去の限界を忘れることで、世界中の誰にでも届く可能性が見え始めています。世界規模で健康状態を改善することを考えてみてください。医療の未来を根本的に変えることを考えてみてください。

ウェビナーの全録画はこちらからご覧ください。 スケーラブルなリモートヘルスモニタリングに高価なデバイスを置き去りにする。