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聖マリアンナ医科大学病院での5Gを活用した救急医療の実証実験を実施

~災害医療にも資する救急医療の強化、医師・看護師の長時間労働対策への寄与をめざす~

2021.12.02

トランスコスモス株式会社
学校法人聖マリアンナ医科大学
株式会社NTTドコモ
川崎市

トランスコスモス株式会社(以下、トランスコスモス)、学校法人聖マリアンナ医科大学(以下、聖マリアンナ医大)、株式会社NTTドコモ(以下、ドコモ)、川崎市の4者コンソーシアムは2021年12月6日(月曜)から川崎市の聖マリアンナ医科大学病院(以下、聖マリアンナ医大病院)の救命救急センターにおいて5Gを活用した救急医療の実証実験(以下、本実証)を開始いたします。本実証は、総務省が公募した「課題解決型ローカル5G等の実現に向けた開発実証」に採択され、実施するものです。

近年、人口高齢化の進展などにより救急医療需要が急速に高まっており、加えて集団災害や新興感染症拡大などにも対応できるよう、救急医療体制のさらなる強化は、持続可能な地域医療構築を進める上で喫緊の課題となっています。また聖マリアンナ医大病院のように、多数の救急搬送を受け入れている医療機関において、医師の労働時間が長時間となる傾向が指摘されており、適切な医療資源の配分が必要となっています。

これら地域・救急医療の抱える課題解決に向けて、救急医療の業務効率化と長時間労働の改善をめざし、本実証では、ドコモの5Gサービスを活用することで、多数対多数の高精細映像伝送による医師・病院間のリアルタイムコミュニケーションや、医療機器からの大容量動画データの転送、およびAIを活用した処置状況の判定を可能にする、以下のシステムの構築と実証を行います。

  1. (1)360度カメラなどによる俯瞰(ふかん)的な映像共有とスマートグラスを利用した医師の手元映像共有
  2. (2)院内をストレッチャーで移動する患者の映像共有
  3. (3)遠隔CT画像の共有
  4. (4)大容量X線動画データの転送
  5. (5)気管内チューブなど位置のAI判定

今後、4者コンソーシアムでは本実証の結果を踏まえて、システム運用上のさらなる課題や解決方法を検討した上で、聖マリアンナ医大病院へのシステム本格導入を行い、スムーズかつ効率的に多数の患者を受け入れられる体制の維持や、医療従事者の業務効率化と長時間労働の改善の実現を模索してまいります。

さらに、これらの取り組みにより確認された成果などについて、国にも報告を行い、地域医療への反映・普及に努めてまいります。

本件に関する報道機関からのお問い合わせ先
トランスコスモス株式会社
広報宣伝部
TEL:03-6709-2251
学校法人聖マリアンナ医科大学
救急医学/デジタルヘルス共創センター
TEL:044-977-8111 (内線:3931/3619)
株式会社NTTドコモ
神奈川支店 法人営業部
TEL:045-226-8041
川崎市
健康福祉局 保健医療政策室
TEL:044-200-2420

実証実験の概要

1. 実証実験概要

(1)実証場所
聖マリアンナ医科大学病院 (神奈川県川崎市宮前区菅生)

(2)実証開始日
2021年12月6日(月曜)

2. 実証実験内容 (実証イメージや詳細は参考資料を参照)

  実証テーマ 実証項目 主な使用機材・技術
(1) 360度カメラなどによる俯瞰的な映像共有とスマートグラスを利用した医師の手元映像共有 救急外来での処置の状況を遠隔から把握し、的確な情報共有が可能かを確認
  • 5Gネットワーク
  • 360度カメラ
  • スマートグラス
(2) 院内をストレッチャーで移動する患者の映像共有 患者搬送時の状況をリアルタイムで把握することが可能かを確認
  • 5Gネットワーク
  • Webカメラ
(3) 遠隔CT画像の共有 CT画面を4Kで撮影し、医師のタブレットへ送信することで、診断を行うことが可能かを確認
  • 5Gネットワーク
  • 4Kリアルタイム
    映像伝送システム
(4) 大容量X線動画データの転送 高精細なX線動画データをリアルタイムに専用PCへ送信することで、診断を行うことが可能かを確認
  • 5Gネットワーク
(5) 気管内チューブなど位置のAI判定 4Kカメラで撮影したX線画面をクラウド上にアップロードし、タブレットでAIによる解析結果を閲覧することが可能かを確認
  • 5Gネットワーク
  • クラウド
  • AI

3. 各者の主な役割

社名・団体名 主な役割
トランスコスモス
  • 実証に関する全体運営統括
  • 実証報告書作成
聖マリアンナ医大
  • 実証フィールド(大学内)の提供
ドコモ
  • 課題解決システムの構築
  • ドコモ5Gサービス(基地局)の提供
  • 技術実証の対応
川崎市
  • 実証結果の市内病院への共有支援
  • 救急搬送を行う立場での実証立ち合いと意見交換

各実証実験の詳細

(1)360度カメラなどによる俯瞰的な映像共有とスマートグラスを利用した医師の手元映像共有

現状 重症外傷患者の受け入れ時や多数の傷病者発生時には、多くの医師やスタッフが招集されるため、すぐには患者を診ることができない医師が多く、運用には改善の余地があります。
実証詳細 重症外傷患者の救急外来処置の遠隔観察・把握と、多数の傷病者発生時における複数患者の診察状況の遠隔観察・把握の2場面を想定して実験を行います。スマートグラスによる治療医師の手技や患部の様子に加え、360度カメラなどによるバイタルモニターや患者からの申し立て・これまでの経過などを記載したホワイトボード、対応しているスタッフなども映像を通して情報共有します。
期待される効果 遠隔にいる医師は、現場にいなくても患者の様子が分かるため必要なタイミングで現場へ出向けるようになり、現場滞在時間の減少、現場に集まる医師数の削減が見込めます。また、より多くの医師、医療スタッフが現場の情報を共有できるようになります。現場と指令室と搬送先(手術室、検査室)とのリアルタイムな情報共有が可能となることで、患者ごとの重症度や必要とされる処置に合わせた治療法、治療優先順位、治療・検査に向かうタイミングなどの最適化・効率化が図れます。

(2)院内をストレッチャーで移動する患者の映像共有

現状 救急患者のストレッチャーでの移動時に、容体の急変に備えて医師や看護師が複数名付き添うため、多くの人的稼働がかかっています。
実証詳細 院内をストレッチャーで移動する救急患者の映像を撮影し、遠隔にいる医師のタブレットへ5Gを介してリアルタイムに映像を送ります。重症患者に多くあるICUから血管撮影室への移動中など、医師が少ないエリアに移動しているときを想定し、移動中の患者の状況を遠隔からでも把握できるようにします。
期待される効果 遠隔から医師がリアルタイムに状況を把握することで、医療行為を行えないスタッフを移動担当者に選定しても緊急時にはすぐに医師が対応できるため、移動担当者の人数削減・精神的負担の軽減を実現します。

(3)遠隔CT画像の共有

現状 新型コロナウイルス肺炎などの罹患(りかん)の有無や外傷性変化はすぐに判定しなければならないにもかかわらず、画像の生成と専用の画像配信システムへの転送には時間が長くかかるため迅速な診断が行えません。また、専用の画像配信システムで診断する必要があるため、医師の診断室への移動時間や、診断室での待ち時間が発生しています。
実証詳細 CT撮影後にモニターに表示されるCT画像を4Kカメラで撮影共有し、画像診断医がタブレットを介してリアルタイムにその画像を確認します。5Gによる高精細なリアルタイム映像共有により、画像閲覧システムへの配信を待たずに画像をもとに診断を行えるようにします。
期待される効果 CT画像のリアルタイムな映像共有によって、医師の移動時間および待ち時間の軽減、画像診断の迅速化による業務効率化が見込め、かつ複数医師の同時関与による診断の質の向上を実現します。

(4)大容量X線動画データの転送

現状 X線動画データの転送には、ICUなどの患者の元でX線動画を撮影し、そこから離れた場所にある画像生成を専用に行うサーバ端末まで赴きデータ転送作業を実施する必要があるため、撮影から画像診断までに1時間以上を要しています。
実証詳細 5Gの特性を生かし、これまで困難であった大容量動画データの無線伝送ができるかを検証します。
期待される効果 将来、医療機器のモビリティ化が進んだ際に、大容量動画データの無線伝送ができることで場所を問わずリアルタイムな画像情報(X線動態画像)の解析が可能になります。これにより患者の移動が不要となり、患者の院内移動による負担、医療スタッフの患者移動にかかる稼働の削減が見込めます。

(5)気管内チューブなど位置のAI判定

現状 重症患者では、呼吸維持や生命維持のため気管内チューブなどの器具が装着されています。これらが体内の適正な位置にあることを確認するにはX線画像を撮影する必要があります。X線画像はほとんどの場合別の目的で撮影されており、医師がその診断に加えて気管内チューブの位置確認のため二重で画像診断を行っています。
実証詳細 モニターに映し出されたX線画像を4Kカメラで撮影し、大容量映像情報を5Gでクラウド上にアップロードします。続いてAIによる判定を行い、タブレットなどのブラウザ上で画像の解析結果をリアルタイムに出力します。
期待される効果 5Gを活用することで高精細な映像伝送が可能となり、AI解析において必要な解像度の確保が可能となります。4Kカメラなどの可搬性がある機器を使用するため、院内に既に導入されている画像配信システムに縛られない柔軟なシステムの実現につながります。これにより、的確な診断を担保しつつ医師の稼働削減が見込めます。

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