MOCKUP · 医療ビジネスアイデア #100 · 外観イメージ(ダミーデータ)
#100

脳振盪を「測って・段階的に戻す」——baselineと客観比較する学校・スポーツ現場の復帰管理

9:41📶 🔋100%
Recovo
選手ハルト(高2・サッカー部)
復帰ステージ3/6医師承認待ち
受傷からの日数4日目経過観察中
受傷後テスト vs 平常値(baseline)
客観テスト:平常値との比較
平時に測った平常値(baseline)と、受傷4日後の今回を同一指標で比較
バランス動揺平常 4.2 → 今回 7.8悪化
反応時間平常 0.32s0.41s遅延
記憶(即時再生)平常 9 → 今回 7低下
平常値から明らかな逸脱あり。安静を継続し、医師の評価を受けてください(これは診断ではありません)。
バランステスト(平常値 vs 今回)
重心の揺れ(20秒・両足・閉眼)
平常値(baseline)
動揺 4.2 ・ 安定
今回(受傷4日後)
動揺 7.8 ・ 不安定
スマホを胸に当てて静止。加速度センサで重心の揺れ(動揺面積)を数値化します。
段階的復帰プロトコル(GRTP)
完全安静(無症状まで)完了
軽い有酸素運動完了
3競技動作(接触なし)現在・医師承認待ち
4接触なし全体練習🔒
5接触を含む練習🔒
6試合復帰🔒
各段階は24時間以上あけ、症状が出たら前段階へ戻ります。昇格の最終判断は医師
症状スコアの推移(22項目)
受傷からの自己評価(低いほど良い)
18
15
12
8
受傷日1日2日4日
医師・受診の連携
🏥
提携 みなとスポーツ神経外来
最短 6/6(土) ・ 今回の記録を連携済み
受診予約
すぐ救急へ:意識消失・けいれん・繰り返す嘔吐・どんどん強くなる頭痛・手足のしびれ・ろれつが回らない——いずれかがあれば即受診。
医師の評価を予約する →
↑ 仮ブランド「Recovo」。平時の平常値とスマホで測った受傷後を比べ、
段階的復帰(return-to-play)を医師と回す非診断の脳振盪記録アプリ。
脳振盪はCT・MRIに写らず"見た目で分からない"のに、復帰可否は自己申告と経験頼み。平時のbaseline(バランス・反応・記憶)と受傷後を客観比較し、段階的復帰を医師と回す非診断の記録アプリ——完成したらこう見える、の外観イメージ。
🌍 海外の成功事例
  • Sway Medical(米国):スマホ単体(加速度センサの立位バランス+認知反応・記憶課題)で脳振盪を評価するFDAクリア済みのモバイル・アプリ。平時に"平常値(baseline)"を約20分で測り、受傷後はサイドラインで5分以内に再測定して客観比較。7,000人超のアスレチックトレーナーに採用、累計780万テスト。先行のImPACT(米国)は神経認知baselineの定番で、何百万人もの学生アスリートが受検。脳振盪を"主観"から"測れる客観指標+段階的復帰の記録"へ変えるモデルが成立。
🎯 解決している課題

脳振盪(軽症外傷性脳損傷)はCT・MRIに写らず、症状(頭痛・めまい・霧感・反応の鈍さ・記憶障害)も見た目で分からない。なのに復帰可否は本人の自己申告と指導者の経験頼み。回復前に戻るとセカンドインパクト症候群や症状遷延のリスク。平常値が無いと「その人にとって正常か」を判断できず、無理な早期復帰と不要に長い離脱の両方が起きる。

🇯🇵 日本の空白

日本でも啓発は進む(ラグビー・柔道・サッカー等)が、評価は紙のSCATを一部の現場で行う程度で、平時baseline+受傷後比較+段階的復帰を一気通貫で回すデジタル管理はほぼ無い。なぜ無いか=(1)米国を駆動するアスレチックトレーナー(AT)という職種が日本にほぼ無く測る担い手がいない、(2)脳振盪は「大袈裟」と軽視され投資動機が弱い、(3)医療機器該当(SaMD)の線引きが難しい。参入余地=学校・部活・地域クラブに、養護教諭・顧問・保護者でも使える"測って記録する層"。勝ち筋=診断せず、baseline記録+段階的復帰の進行管理+医師連携に絞る。

⚖️ 実現性と障壁(率直に)
  • アプリで"診断"や「復帰OK」を判定すると医師法・プログラム医療機器(薬機)に触れる→判定はせず記録と受診勧奨に徹する。復帰可否の最終判断は医師
  • バランス・認知テストは補助であって診断でない=学習効果や、後で楽に通すためのbaseline詐称(sandbagging)等のノイズに注意。
  • 保険償還が無く自費/B2B2C(学校・競技団体)で、使う人と払う人がズレる。海外のFDAクリア≠国内薬機承認。最大の落とし穴=安心させて早期復帰を招くこと→安全側(迷ったら離脱・受診)に倒す。
💡 Hiro向け

医学=段階的復帰(無症状→軽い有酸素→競技動作→接触練習→復帰)と赤旗の線引き。エンジニア=加速度センサで立位バランスの動揺を、画面タップで反応時間・記憶を測り、平常値と受傷後を同一指標で比較するパイプライン(AIは"診断"でなく"ちゃんと測れたか・逸脱があるか"の補助)。トレーダー=「安静継続/受診/段階を上げる」の確率を見積もり、早すぎる復帰と長すぎる離脱のトレードオフを最適化。楔=1つの高校の部活か地域クラブと組み、非診断のbaseline+段階的復帰の記録で「無理な早期復帰の抑止」と「不要に長い離脱の短縮」を同時に実証する。

外観イメージ(実データなし)・元アイデア → ideas.md #100