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健康維持支援システムのヘルスライフプラン、勤務管理作成システムなどをご紹介！
当社では、医療系システムの開発を行っております。 メタボリックシンドロームなどの生活習慣病予防ツールとして研究 されている健康維持支援システム「ヘルスライフプラン」や管理者の 勤務管理表作成の手間を大幅に削減できる「勤務管理作成システム」を開発。 また、健康診断で行われる各検査について、実際の受付状況や、 結果に関するデータを管理するシステム「健康診断支援システム」の 開発実績もございます。 【インシデント・アクシデント、レポート収集システムの詳細】 ■医療現場での事故再発防止、また事故未然防止対策の情報収集として活用 ■情報共有により、事故で得た教訓・改善策が財産として蓄積 ■ユーザー毎に使用権限を持たせ、不適切な入力や不要な参照を制限 ■病院の組織形態やデータ管理区分に合わせて機能を変更する事も可能 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
問診回答と緑内障検査数値をもとにSASである可能性を判定する
SASを放置すると、心血管疾患などの合併症が発症し、重篤な症状に至る危険がある。しかし、SASの症状は自覚しにくく、日本では20人に1人が潜在的な患者とされる。緑内障の患者はSASを併発する可能性が高いと知られているため、緑内障患者にSASの検査を推奨するのは有益だが、すべての緑内障患者に検査を施行するのは現実的ではない。 本発明は、緑内障患者がSASに罹患している可能性を判断するための、眼科医を対象とした機械学習モデル及びそれを搭載したアプリに関するものである。リクルートした500名以上の緑内障患者を対象に、基本的な眼科検査と共に、年齢、性別、BMIの情報収集及び在宅睡眠SAS検査による睡眠時の酸素濃度測定を行った。睡眠時の酸素濃度がベースラインより下回る回数/１時がある基準より多い患者をSAS患者と定義し、全身パラメータと眼科パラメータを組み合わせてSAS患者を予測する機械学習を施行した。本アプリは問診の回答や全身パラメータ、及び視野検査を含む緑内障検査結果などの眼科パラメータを入力することで、SASに罹患している可能性を高い精度で算出できるものである。
SNS等のデータから睡眠・覚醒パターンを推定、特別な機器は不要
概日リズム睡眠・覚醒障害の診断には睡眠日誌やアクチグラフ測定が行われるが、長期間記録する必要性やコストから利用者に負担がかかる。また、疾患認知度が低いために、医療機関受診や症状改善処置に至るケースが稀である。 本発明によれば、家電製品やアプリケーションの日々の操作履歴をもとに概日リズム睡眠・覚醒障害が疑われる症状を指摘し、早期に医療機関受診の契機をつくりだすことができる。
血液検査の結果から、甲状腺機能異常症の予兆を見出すAIシステム！
株式会社h2ワークスにて「甲状腺異常スクリーニングAIクラウド」を 開発した事例をご紹介します。 血液検査の結果から、甲状腺機能異常症の予兆を見出すAIシステム。 環境はAzure(Windows)で、技術要素Java,.NETです。 当社ではIoTからクラウドまでをカバー。強力な開発パートナーと 協力することで好適な開発体制を構築します。 【事例概要】 ■担当工程：全行程 ■注文形態：一括開発 ■動作環境：Azure(Windows) ■技術要素：Java,.NET ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
