健康クリニックがAIでウェアラブルデータを読み解く方法

ロンジェビティクリニックや機能性医学のクリニックを運営している方、あるいはダイレクトプライマリケアに携わっている方なら、この数年の変化はすでに実感されているはずです。半年間睡眠を記録し、毎食をアプリに入力し、スタッフの誰かに会う頻度よりも長く持続血糖測定器を装着してきた人が来院します。そのデータは、問い合わせて引き出せるなら大きな価値があります。逆に、クライアントのスマートフォンのスクリーンショットに埋もれたままだったり、複数のサービスに散らばったままだったりすると、かえって負担になります。

Sonar Atlasは、クライアント全員のウェアラブルとアプリのばらばらなデータを、集団の健康管理と臨床データ活用のために作られた1つのプラットフォームに集約します。担当チームは、ケア対象者全体の傾向を確認したり、個別のクライアントのプロフィールを掘り下げたり、Sonar AIに普段の言葉で質問して実際の数値にもとづく答えを受け取ったりできます。

12個のログインではなく、1つのダッシュボードで

遠隔モニタリングは、5つの別々のアカウントにログインしなくてもデータを実際に見られて初めて機能します。夜はOuraリングを着け、ワークアウトはApple Watchで記録し、食事はMyFitnessPalで管理しているクライアントには、つながっていない3本のデータの流れがあります。それを手作業でつなぎ合わせる時間は、チームにはありません。

Atlasは、Apple Health、Google Health、Garmin、Oura、Withings、Stravaをはじめ600を超えるウェアラブル、アプリ、デバイスと連携します。睡眠、活動、リカバリー、栄養、体組成、健康記録が、ウェアラブルごとに分断されることなく、クライアントごとの1つのプロフィールに集まります。

Overviewダッシュボードでは、チームがクライアント全体を1画面で把握できます。任意の期間について、リカバリー、睡眠、負荷、ストレス、栄養の平均スコアを確認できます。スコアの推移、同期しているデバイス、フォローが必要そうなクライアントも見えます。かつては複数のアプリと手作業のスプレッドシートが必要だった作業が、今は1つの画面に収まります。

対応が最も必要なクライアントが見える

どのクリニックにも同じ日々のボトルネックがあります。クライアントのプロフィールは多すぎ、1件ずつ開く時間は足りません。一覧を手作業で見ていく代わりに、臨床スタッフはSonar AIに例外を直接洗い出してもらえます。

"睡眠時間は正常に見えるのに、HRVが5日連続で低下しているクライアントは誰ですか？"

"記録された活動量が横ばいか減っているのに安静時心拍数が上がっている人を全員フラグしてください。"

"今すぐ対応が必要なクライアント5人と、その理由を教えてください。"

"睡眠効率が2週間続けて80%を下回っているクライアントを出してください。"

アラートは、それを引き起こした具体的な測定値を示し、その値がその人自身の履歴と比べてどうなのかを表示します。そこからスタッフは、何かを提案する前にプロフィール全体を開いて元データを確認できます。

数値だけでなく、その理由まで

変化に気づくことと、その要因を理解することは別の作業で、たいていは後者のほうがはるかに時間を取ります。Sonar AIはその2つ目の問いに直接答えるために作られています。グラフを行き来させる代わりに、1人のクライアントに関わる情報をまとめて示します。

"今週Kateさんのリカバリーが落ちた原因は何ですか？"

"同じ期間の食事記録と水分摂取と並べて、何が変わったか教えてください。"

最初の質問には、Kateさん本人のデータにもとづく明確な説明が返ってきます。HRVがベースラインより約12%低く、睡眠が通常の7時間12分から6時間4分に減っている、といった内容です。活動量がおおむね安定していたのであれば、トレーニング負荷の急増よりも、睡眠とリカバリーの質の変化を示している可能性が高くなります。

続く質問はさらに文脈を重ねます。Sonar AIは同じ期間の栄養と水分のデータを確認し、リカバリーの低下と並行して他に変わったことがないかを調べられます。睡眠が悪化した夜にカロリー摂取も落ちていたなら、リカバリースコアが低いという事実だけよりも、具体的な手がかりが得られます。

Sonar AIは会話の文脈を保つため、スタッフは最初からやり直すことなく分析を絞り込めます。Kateさんの睡眠の推移を見たり、同じ指標を先月と比べたり、同じスレッドで関連する別のシグナルを調べたりできます。

チームが必要とする形式で傾向を受け取る

役割によって必要な粒度は違います。診察の準備をする担当者は日ごとの正確な値を求めるかもしれません。短く状況を確認したい担当者には要約で十分です。長期の経過を見る人は、グラフで傾向を見たいと考えます。

"直近60日間のHRVと睡眠時間を同じグラフに重ねて、連動しているか見せてください。"

"直近3週間の歩数とアクティブカロリーを、週合計ではなく日ごとに分解してください。"

"そのまま診察記録に貼れる、2文のリカバリー要約を書いてください。"

Sonar AIは質問に合わせて答えの形を変えます。複数の指標を比べたグラフ、正確な値が並んだ日別の表、他の場所でも使える短い文章の要約などが返ってきます。

グラフには、各指標についてそのクライアントの通常の範囲も表示できます。一般的な目標値と比べるのではなく、その人にとって意味のある変化かどうかを判断しやすくなります。

クライアント全体のパターンを一度に把握する

1人ずつ見ていくだけでは、全体像の一部しか分かりません。Sonar Atlasは集団の健康分析にも対応しており、より広い集団でパターンを比較し、似た傾向がどこに現れているかを把握するのに役立ちます。

"毎週歩数目標を達成しているのに、安静時心拍数が高いままのクライアントは誰ですか？"

"代謝健康プログラムの中で、今月は体重の推移も活動レベルも横ばいになっている人を全員探してください。"

"総睡眠時間ではなく、直近四半期の睡眠リズムの安定度でクライアントを順位づけしてください。"

こうした質問は、明確な指標と期間を含んでいるときに最も役立ちます。条件をもう1つ加えれば、対象をさらに絞り込めます。うまくいっていないのは誰か、と漠然と尋ねるより、関連するシグナルをいくつか組み合わせるほうが、具体的な集団のパターンが見えてきます。

チームはまずOverviewをプログラムやコホートで絞り込むこともできます。目立つ人が見つかったら、そこから個別のプロフィールに入って詳しく確認します。

複数のデバイスとアプリを、精度を落とさずにまとめる

ほとんどのクライアントは複数のデバイスやアプリを使っています。活動はApple Watch、睡眠はOuraリング、栄養はまったく別のアプリ、という具合です。各クライアントのプロフィールにあるSourcesタブには、接続されているすべてのデバイス、最後に同期した日時、現在もデータを送っているかどうかが並びます。

2つのデバイスが同じ指標を送ってきたとき、Atlasはどちらかを適当に選ぶことはしません。チームは指標ごとに統合ルールを設定し、Max、平均、合計から選べます。歩数や睡眠ステージのような累積型の指標では、初期設定はMaxです。重複するデータを足し合わせるのではなく、その日の記録が最も揃っているソースを優先するためです。HRVや安静時心拍数のような時点の指標では、初期設定は平均になります。Sourcesパネルには、各値にいくつのデバイスが寄与しているかも表示されます。数値が不自然に見えるときは、接続元までさかのぼって同期の抜けを確認したうえで、その値をどこまで重視するか判断できます。

こうして整合の取れたデータが、Sonar AIの土台になります。個別のエクスポートを分析してどのソースを信じるか悩む代わりに、Atlasがすでに統合した値をもとに動きます。臨床データ活用のための基盤がきれいになり、切り離された数値を並べるだけのダッシュボードよりも、AIがはるかに役立つものになります。

今のクリニックの業務にSonar AIを組み込む

価値が出るのは、誰かが思い出して開く別のツールではなく、チームがすでに続けている流れの一部になったときです。

1日の始まりの確認

朝に、対応が必要な人を尋ね、優先度の高いアラートを確認し、クライアント全体で同期の問題が起きていないかを見ます。

各診察の前に

次に来る人の状況をすばやく取り出します。直近の睡眠、リカバリー、活動を見れば、会話が始まる前に話題にすべきことに気づけます。途中で気づくのではなく。

月次のチェックイン

活動、睡眠、リカバリーの30日または90日の要約を出し、前の期間と比べて、いつもの範囲から外れた人をフラグします。

コホート単位の見直し

Overviewをプログラムや目標で絞り込み、集団全体の動きを確認したうえで、Sonar AIでその動きを引っ張っている個人を特定します。

実際の動きをご覧になりますか？

Sonar Atlasをご覧いただき、デモをご予約ください。クリニックのより良い成果にどう役立つかをご確認いただけます。