気軽に、自宅で、
心肺チェック

medHeartのWebアプリケーション画面。被験者ごとの測定日・推定方法・胸水や肺炎の有無と重症度が一覧表示されている。

非侵襲的な胸部インピーダンス測定と機械学習を活用した心不全推定システムにより、心不全推定を身近なものへ。

インピーダンス値と生理学的所見（血液検査データの利用も可能）を統合し、機械学習モデルを用いて胸水貯留を推定します。測定部位と体格差を考慮することで、より高精度に結果を3段階のリスク評価として表示します。

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心不全は誰もがいつでもどこでも推定できる時代へ

  • 胸水貯留は致死的な、繰り返す入院要因

    心不全の増悪は胸水貯留として現れ、発見が遅れるほど重症化し再入院につながります。

  • 心・肺疾患は死因のトップ

    心疾患・肺疾患は日本人の主要死因であり、早期の兆候把握が予後を大きく左右します。

  • 繰り返す通院・入院による負担

    定期的な受診や検査は、患者本人にもご家族にも時間的・経済的な負担となります。

  • 日常的な状態把握が困難

    医療機関の外では計測手段がなく、悪化の兆しを日々のなかで捉えることができません。

Features

medHeartでできること

  1. 胸部に電極を装着し、計測デバイスに接続している様子。 医療現場で計測を行っている様子。
    Point1

    データを簡単に収集

    専用計測デバイスで電気生理学的情報を収集。入力機能はWebアプリケーションとして提供しタブレットやスマホから簡単に操作できます。

  2. medHeartのシステム構成図。①データ入力システムでインピーダンス・体組成・位相角などを測定し、身長・体重・年齢を手入力。②クラウド処理システムで特徴量を生成し、機械学習モデルが胸水貯留の有無を推定。③情報表示システムがポータブルデバイスへ結果を提示する。
    Point2

    予測

    データベースからデータを検索し選択。特徴量を計算し、胸水の有無や重症度を推定します。

  3. タブレットに表示された被験者一覧。測定日ごとに胸水・肺炎の有無と重症度がアイコンで示されている。
    Point3

    わかりやすいフィードバック

    AIが推論した結果をフィードバック。アイコンで分かりやすく表現します。

  4. スマートフォンに表示された患者一覧画面。 スマートフォンのデータ入力画面。測定日・身長・体重・胸囲・体温などを入力する。
    Point4

    ご家族・施設間でも情報共有可能

    スマホ・タブレット等で遠隔でも推定結果を共有。遠隔地からも日々の状態を把握し、安心した生活へ。

medHeart紹介動画

Achievements

実績

  • 第16回 福岡県医学会総会　優秀賞受賞

    機械学習を用いた生体インピーダンスによる胸水推定システムの構築

  • 第29回 荒川賞受賞

    Development of Machine Learning-Based Web System for Estimating Pleural Effusion Using Multi-Frequency Bioelectrical Impedance Analyses

  • 欧州心臓病学会（European Society of Cardiology）　口頭発表

    Standardization of transthoracic impedance values for estimating heart failure and its utility

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