フレイル状態を早期に発見し、適切な介入により要支援から健康な状態への回復を支援します。 2つのAI測定システムの連携により、より効果的な予防医療を実現します。
高齢者集合住宅のロビーに設置されたカメラの前を通る際に、AIが自然な形で毎日の 動作を分析。転倒リスクの予測とフレイルの早期発見を実現します。
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健康診断や役場、公民館などで年に1～数回の詳細な動作分析を実施。3D姿勢推定AIと医学的評価を組み合わせた総合的な健康状態の評価を行います。
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日常的な受動型測定による継続的なモニタリングと、来院型測定による詳細な健康評価を組み合わせることで、より正確で包括的な予防医療を実現します。
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早期発見・予防で、フレイル状態からの回復を支援します
AIによる歩行・姿勢分析で、フレイルの予兆を早期に発見します。
早期発見により、健康な状態への回復チャンスが広がります。
日常生活の中で自然に健康状態を記録・分析します。
AIが転倒リスクを事前に予測し、予防対策を提案します。
予防医療の実践で、より長く自立した生活を維持できます。
必要に応じて適切な医療・介護サービスをご紹介します。
予防医療の実現で、持続可能な健康社会を構築します
予防医療の推進による効果的な医療リソースの活用を実現。
デイサービスやサ高住での効率的な健康管理を支援。
健康診断や公民館での予防医療プログラムを展開。
最新の学術研究に基づく予防医療の発展に貢献。
民生委員やケアマネージャーとの情報連携を促進。
医療費・介護費の抑制による地域経済の活性化。
研究開発中を含む
要支援者の8割が健康に戻る可能性があるにもかかわらず、実際に健康状態に戻るのは僅か0.2%です。この大きなギャップを埋めることが、私たちの使命です。
フレイルは、適切な介入・支援により、生活機能の維持向上が可能な状態です。早めに対策すれば、元の健常な状態に戻る可能性が高くなります。
従来の「転倒検知」から一歩進んだ「転倒予測」へ。歩く速さ、脚の高さなど、様々なデータをAIが分析し、将来のリスクを予測します。
高齢者集合住宅のロビーカメラなど、日常生活の中で自然に測定・評価。意識せずに続けられる新しい健康管理を実現します。
健康な状態から介護・医療までのデータをつなぎ、自治体、医療機関、介護施設との連携により、効果的な予防医療を提供します。
すでに複数の大学や医療機関との共同研究を進め、 学会発表などの実績を重ねています。 さらなる発展のため、新たなパートナーとの連携を募集しています。
予防医療の実現に向けて、医学的知見や先端技術を活かした 新しい取り組みを共に創っていきませんか？
お問い合わせ
横浜市の「TECH-PoC(テック系スタートアップ実証実験等支援助成)」において、当社の「高齢者施設等におけるAI姿勢推定を用いた歩行特徴量の非接触計測およびフレイル予兆可視化の実証」が採択されました。2027年2月末まで、姿勢推定AIによるフレイル予兆の可視化に取り組みます。
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第46回臨床歩行分析研究会定例会にて、遠隔評価を見据えた姿勢推定AIによる歩行分析の妥当性検証に関する研究を発表しました。Web会議システムの録画動画からの歩行解析という、遠隔リハビリテーションにつながる取り組みです。
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第45回日本医用画像工学会大会(JAMIT2026)にて、歩行動画における姿勢推定AIの実行再現性(run-to-run variability)の定量評価に関する研究を発表しました。歩行解析AIの臨床応用・信頼性評価につながる取り組みです。
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