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【未来医療⑩News】血管つなぎ合わせる手術支援ロボット、メタバースでメンタルケアなどなど
ごきげんさまです。喜業家つぼです。
喜業家つぼのヘルスケアニュース何卒よろしくお願いします。
マイクロサージェリーを実施する手術支援ロボットに関するスタートアップは、名医の技術を踏襲する先のロボットとして注目ですよね
細かな作業をする外科医の現役時代は短いと言われてきましたが、この技術によってそこらへんも変わっていきそうですよね
医師の働き方改革にも効果がありそうなので、要チェックです。
1)血管つなぎ合わせ 手術支援ロボット
医療機器ベンチャーのF.MED株式会社は大分銀行の関連会社である大分ベンチャーキャピタル株式会社の運営する大分VCサクセスファンド6号投資事業有限責任組合を引受先とした第三者割当増資による資金調達を実施したことを発表した。今回の資金調達を踏まえ、マイクロサージャリー支援ロボット開発のさらなる加速を目指す。
2)災害時ドローン医薬配送
災害時などに備え、ドローンで緊急に医薬品などを搬送する実証実験が19日、鳥取市内であり、民間企業を主体に取り組んだ。鳥取県によると、ドローンを使った医薬品の物流実験は県内で初めてという。
3)ヘルスケアDX会議
命を守る、都市を守る~データが変える医療の未来|日経BizGate (nikkei.co.jp)
9月、6日間にわたって様々なテーマを取り上げた日経SDGsフェス。その3日目に「ヘルスケアDX会議」と「グリーンアーキテクチュア会議」が開催された。前者では医療のデジタルトランスフォーメーション(DX)化について、後者では激甚化する災害から都市と文化を守る方策について語られた。
4)お薬手帳と血圧登録
アプリに血圧登録、累計1000万件に | PHARMACY NEWSBREAK(ファーマシーニュースブレイク) - 薬局・薬剤師のためのニュースメディア (jiho.jp)
くすりの窓口は21日、お薬手帳アプリ「EPARKお薬手帳」内の「血圧手帳」に登録された血圧の件数が累計1000万件を突破したと発表した。血圧手帳に朝と夜の血圧測定値を登録し、その変化を確認できる。
5)シャープの医療DX
2020年、全社事業方針として、健康・医療・介護分野での取り組み強化を表明したシャープは、多様な製品・サービスの開発にチャレンジしている。中でも、注目度が高いのが、シャープの技術を生かしたデバイス群だ。昨年市場投入したワイヤレスイヤホンスタイルの耳あな型補聴器の開発ストーリーからは、同社のヘルスケア事業に対する姿勢、戦略が読み取れる。(江田 憲治=Beyond Health)
6)アトピー患者向けアプリ アトピヨ
アトピヨ合同会社は、アトピーを持つ方々を対象とした匿名の画像共有型アプリ「アトピヨ」内のデータを継続的にビックデータ解析をすることで、新しい悪化因子を明らかにし、いまだ満たされていない医療ニーズの発見を目的として、京都府立医科大学大学院医学研究科医療レギュラトリーサイエンス学と共同研究を開始しました。
7)米国医療システム プラットフォーム
米インディアナ州ゲイリーとメリルビルに急性期病院を複数展開する非営利医療システムであるメソジスト病院は、ビジネスクラウドソフトウェアで知られるInforと連携し、大規模なクラウドケアプラットフォームの構築を目指すことを明らかにした。
8)メタバースでメンタルケア
企業従業員のメンタルをアバターカウンセリングで整える『MentaRest』(メンタレスト)を提供する株式会社Flint(本社:東京都 渋谷区、代表取締役:飯野 航平、以下「当社」) は、 ユナイテッド株式会社などを引受先とする第三者割当増資を実施し、総額約7,200万円の資⾦調達をしたことをお知らせします。調達した資⾦は、プロダクト開発および組織体制の強化にあてる予定です。これにより、近年企業の人事部門が課題としている”従業員のメンタル管理”における課題を効率的に解決するだけでなく、企業従業員のメンタル不調予防施策の利用ハードルを下げ、より多くの企業従業員が思考や感情の整理ができ、安定したパフォーマンスの発揮につながる機会の提供に努めてまいります。
9)アジア・アントレプレナーシップ・アワード受賞のスマート眼科機器
今年の優勝企業にはOUI(東京都新宿区)が選ばれた。慶應義塾大学医学部発のベンチャー企業で、創業者は現役の眼科医。スマートフォンのカメラと光源を利用して、眼科の細隙灯顕微鏡と同等の眼科診断を可能にする医療機器「Smart Eye Camera (SEC) 」を開発した。途上国やへき地で眼科医療にアクセスできないために失明する人を減らすことを目指す。OUIはライフサイエンス賞、IP Bridge賞も受賞した。
10)医療コーディングの自動化
医療コーディングは、患者の臨床記録にある病名などの医療情報に基づき、統計解析に使用できるよう「構造化されたコード」に変換する作業を指す。高レベルの一貫性を達成するために標準的なプロセスに従い、事務部門の専門家が実務にあたる。この医療コーディングは、プロセスの効率性と正確性向上のため、自動化システムによって支援される可能性が高い。
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