MOCKUP · 医療ビジネスアイデア #17 · 外観イメージ(ダミーデータ)
#17

定規と写真のままの褥瘡管理——スマホAIで創傷を測り、悪化を先読みする

9:41📶 🔋100%
Vellum
訪問先田中 マサ さん(84)・仙骨部
創傷面積(自動計測)12.4cm²前回比 +17%
DESIGN-R®2020 合計19悪化傾向
今回の自動計測(スマホ撮影)
仙骨部 褥瘡
スマホで撮影→AIが輪郭・面積・組織性状を自動計測。較正マーカーで実寸補正
📷 AI自動計測 較正マーカー ✓ 4.6 cm 3.2 cm 2 cm 輪郭・面積・組織性状をAIが推定。較正マーカーで実寸を補正します。
面積12.4cm²
長径 × 短径4.6×3.2cm
推定深さD3相当
周囲長14.2cm
組織性状の内訳(AIセグメンテーション)
創面を色で分類。良性肉芽が増え、スラフ・壊死が減るほど治癒方向
58% 30% 12%
良性肉芽 58% スラフ 30% 壊死 12%
前回(肉芽 66%)から肉芽が減り、スラフが増加。治癒の停滞〜悪化のサインです。
DESIGN-R®2020 採点の下書き(AI)
AIは各項目の候補を提示。確定スコアは看護師が判断します
D3深さ e3滲出液 s8大きさ i1炎症/感染 G4肉芽 N3壊死 p0ポケット
合計(深さD除く)19 点 ・ 前回 16 点
※本アプリは計測・記録・経過管理の支援ツールであり、診断・確定採点は行いません(非医療機器)。
創傷面積の推移
毎回の撮影で自動記録
9.2
10.1
10.6
12.4
3週前2週前先週今回
悪化アラートと往診トリアージ
⚠️ 悪化アラート
面積 +17%・スラフ増加・滲出液増。治癒が停滞し悪化方向です。WOC看護師の評価を優先してください。
🩺
WOC看護師 山本さんへ振り分け
本日午後の往診ルートに追加・優先度「高」
往診依頼
WOC看護師の往診を依頼する →
↑ 仮ブランド「Vellum」。スマホ撮影→AIが面積・組織性状を自動計測しDESIGN-R®準拠で記録、
悪化を先読みして希少なWOC看護師へ振り分ける訪問看護・施設向けの非医療機器ツール。
褥瘡・糖尿病足の評価は今も定規+写真+目視でブレ、悪化を見逃す。鍵の創傷計測をスマホ×AIに移し、希少なWOC看護師を悪化リスクの高い創傷へ最適配分する外観イメージ。
🌍 海外の成功事例
  • Swift Medical(カナダ/米):スマホで創傷を撮るとAIが面積・深さ・組織性状を自動計測し、治癒予測まで返す創傷ケアSaaS。北米4,000施設超・臨床ユーザー2万人超、較正画像3,200万枚で学習し、治癒35%短縮・評価79%短縮・入院15%減の実績。調達は累計$61.9Mとユニコーン級ではないが、ポストアキュート/在宅/施設の現場に深く実装された“実証済み”領域。
🎯 解決している課題

褥瘡・糖尿病足・下腿潰瘍の評価は今も定規+写真+目視スコアで、測定者ごとにブレ、悪化の兆候を見逃す。専門のWOC看護師は希少で全現場を診られない。Swiftは誰のスマホでも標準化された計測と経過管理を可能にし、悪化前に介入する。

🇯🇵 日本の空白

日本の褥瘡管理はDESIGN-R®2020という世界に誇る評価標準があるのに、その採点は今も手作業。創傷特化のAI画像計測の専業プレイヤーは目立たない。一方で褥瘡対策は診療報酬で評価され(褥瘡ハイリスク患者ケア加算等)、訪問看護・介護施設・療養病床という確かな“買い手”がいる。糖尿病足の切断予防も同根。標準はあるが測定がアナログ=デジタル化の空白

⚖️ 実現性と障壁(重い)
  • 追い風:褥瘡関連の診療報酬、WOC看護師の絶対的不足、在宅・施設の高齢創傷の増加、スマホで完結する低コスト。
  • 障壁:①「自動採点・診断」に踏み込むと医療機器(SaMD/薬機)→まずは“計測・記録・経過管理”の非医療機器ツールで入る ②DESIGN-R®への厳密なマッピングと日本人皮膚での精度検証が必須 ③TAMは巨大ではない(ニッチ)④看護師の業務フローに溶け込ませる現場密着の実装力が要る。
💡 Hiro向け

入口は非医療機器の計測・記録レイヤー:訪問看護ステーション/介護施設向けに、スマホ撮影→面積・性状の自動計測→DESIGN-R®準拠で記録→経時グラフ+悪化アラートを返すSaaS。診断はせず“測って残す”に徹し薬機を回避、後にSaMDへ。希少なWOC看護師の時間と訪問ルートを、悪化リスクの高い創傷へ最適配分(トレーダー感覚)。創傷治癒の医学×画像セグメンテーションのML。#9病理・#11網膜と同じ画像AIでも、体表創傷×在宅×経過管理という別レイヤー。

外観イメージ(実データなし)・元アイデア → ideas.md #17