患者モニタリングシステムとは？導入手順や最適化する手法、AIによる画像認識・データ分析の活用メリット徹底解説

医療従事者の不足や高齢化社会などの課題が深刻化している現場において、患者モニタリングシステムは医療サービスのクオリティを維持する上で必須です。

しかし、限られた人員での24時間体制の監視には限界があり、スタッフの負担増やヒューマンエラーのリスクも無視できません。

この記事では、患者モニタリングシステムの基本的な仕組みから、ICU、病棟、在宅といった用途別の違い、そして導入を成功させるための具体的な手順と最適化のアプローチを解説します。さらに、画像認識やデータ分析などのAI技術を活用することで、監視体制の強化、予測精度の向上、個別化医療の実現など患者ケアの質をいかに高められるか詳しくご紹介します。

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患者モニタリングシステムとは？

患者モニタリングシステム（Patient Monitoring System, PMS）とは、患者のバイタルサインや身体活動などの情報をリアルタイムで把握し、異常の早期発見や治療判断を支援する医療ICTの一種です。以下のような生理指標をセンシング技術で収集し、中央のモニタや医師・看護師の端末に即座に表示する機能を備えています。

• 心拍数
• 呼吸数
• 血圧
• 体温
• 酸素飽和度

近年ではIoTやクラウドの進化により、在宅医療にも活用が広がっており、複数の患者情報を遠隔で同時に監視できる環境も整いつつあります。従来の定期的な巡回では見逃されていた体調の急変を検知することが可能になり、医療の質と安全性を大きく向上させる技術として注目されています。

AIによる異常検知や行動予測といった高度な機能との連携も進んでおり、医療現場における患者ケアのあり方を変革する基盤ともなっているシステムなのです。

医療現場におけるリアルタイム監視の重要性

医療現場においてリアルタイム監視が重要視されるのは、急変の兆候を見逃さず、迅速な対応を可能にする点にあります。特にICUや急性期病棟では、患者の容体が分単位で変化することがあるため、常に把握できる仕組みが不可欠です。

リアルタイムでバイタルサインを継続的に取得・表示できるモニタリングシステムは、異常値の即時通知により初動を早め、患者の救命率向上や重症化予防に貢献します。また、24時間体制での監視は人員負担の軽減にもつながり、限られた医療資源の中でも質の高いケアを維持する手段となるでしょう。

さらに、得られたデータを記録・蓄積することで治療経過の分析も可能となり、より高度な医療の実現にも欠かせません。医療現場の安全性と効率性を高める中核的な要素として、リアルタイム監視は重要な役割を果たします。

用途別のモニタリングシステムの違い

患者モニタリングシステムは、導入される環境によって求められる機能や設計が異なります。主な用途として、以下の3つがあります。

• ICU
• 手術室
• 病棟
• 在宅

ICUや手術室では、緊急かつ重篤な状態の患者が多いため、高精度かつ多項目の生体情報をリアルタイムに監視できる高度なシステムが必要です。複数のモニタと中央監視装置が連動し、一瞬の異常も見逃さない設計が基本となります。

一般病棟では中等度のリスクを抱える患者が中心となるため、継続的なバイタル監視が可能なシステムが用いられます。ポータブル機器の活用や、看護師の業務支援との連携が重視されます。

在宅医療では通信環境の制約を考慮し、装着性や利便性に優れたセンサーとクラウド連携によるデータ収集が主流です。医療機関と在宅患者をつなぐ遠隔モニタリングによって、医師や看護師が訪問前に患者の状態を把握できる体制を構築します。

ウェアラブルデバイスを用いて、患者の心拍数、活動量、睡眠などの数値を計測することも可能です。

このように、利用現場に応じた柔軟な設計と運用が、患者モニタリングシステムにおいては重要になっています。

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患者モニタリングシステムを導入する手順

患者モニタリングシステムの導入には、現場に即した計画と段階的な実施が求められます。一般的には、以下のような手順で導入が進められます。

1. モニタリングシステムの要件定義
2. システムの選定
3. 運用環境の構築
4. 試運転・改善
5. 運用開始
6. 定期的な保守点検

各ステップについて順を追って解説します。

モニタリングシステムの要件定義

モニタリングシステムを導入するためには、まず医療機関や施設の運用環境に即した要件定義が必須です。以下のような要件を整理し、必要な機能と運用フローを明確化します。

• 患者の疾患特性
• リスクレベル
• 監視が必要なバイタル項目
• 設置場所のネットワーク環境

また、ICUや在宅など利用シーンごとのニーズを踏まえ、データのリアルタイム性や記録の保存期間、アラート通知の方式なども検討対象となります。

さらに、看護師や医師が直感的に扱えるユーザーインターフェースかどうかも実運用における判断基準です。自院に最適なモニタリング環境の輪郭を固めていくことが、要件定義の目的となります。

システムの選定または開発

要件定義をもとにモニタリングシステムを導入する際は、現場の実情に適合する性能と拡張性を備えた既存システムの選定、または独自開発・カスタマイズのどちらが適切かを判断することが重要です。

評価軸と検討事項は例えば以下のようなものです。

• 対応できるバイタル項目の範囲
• 通信方式の安定性
• 操作性の高さ
• 機器のメンテナンス体制
• 国内外での導入実績
• 既存システム（電子カルテ、看護支援システム等）との連携可否
• 将来的なAI機能の追加可能性

すべての要件を満たす製品が初めから存在するとは限らず、以下のような対応が必要になる場合も多くあります。

• 不足機能の個別開発（例：リアルタイム通知、独自ダッシュボード）
• 院内インフラとの統合やAPI連携設計
• センサー機器との通信プロトコル開発
• クラウド／オンプレミスを含めた最適なシステム構成の構築

このように、選定か開発かの判断は現場のニーズと将来の拡張性のバランスを取る意思決定であり、「導入して終わり」ではなく持続可能な運用を見据えた選択が求められます。

運用環境の構築

モニタリングシステムの選定後は、実際の運用を想定した環境構築を行います。設置場所のネットワーク回線や電源の確保など、現場の動線や使用頻度に合わせたレイアウト設計が求められます。

特にリアルタイム性が重視される場合、遅延や接続不良を回避するために無線LANの強化や通信プロトコルの最適化も必要です。

また、医療従事者がスムーズにシステムを利用できるよう、端末ごとの権限設定やセキュリティ対策も並行して行います。クラウド連携や遠隔監視の導入を視野に入れる場合は、外部との通信環境やデータ保管ポリシーに関する整備も不可欠です。

試運転・改善

運用環境の構築が完了した後は、本格稼働前に試運転を実施し、実際の業務フローにおける課題を洗い出します。システムが想定通りに動作するか、アラート通知やデータ取得が正確に行われるかを確認し、操作性や導入による負担の変化にも着目してチェックします。

この段階で得られたフィードバックをもとに、設定の調整や運用手順の見直しを行うことで、トラブルのリスクを低減することが可能です。試運転は複数回行い、リスクを徹底的に削除する必要があります。

試運転は動作確認ではなく、現場に最適な運用モデルを構築するための検証プロセスです。改善・複数回の実施は避けられません。

運用開始

試運転と改善を経て、十分な検証が完了した段階で運用を開始します。

実運用では、システムの稼働状況を継続的に観察し、アラートの頻度や対応の記録などを通じて、導入効果を可視化することが必要です。また、医療スタッフの習熟度や業務負担の変化にも注視し、必要に応じてマニュアルの改訂や追加研修の実施が求められます。

初期段階では小さなトラブルや試運転では判断できなかった問題が発生することもあるため、ベンダーとの連携を密に保ちながら対応を行うことで、システムの定着と信頼性向上を図ります。運用開始はゴールではなく、継続的な改善を前提とした実践フェーズの始まりと位置づけるべきでしょう。

定期的な保守点検

患者モニタリングシステムの運用を安定化・維持するためには、定期的な保守点検が欠かせません。センサーやモニタ機器は経年劣化や環境変化により性能が低下する可能性があるため、計画的な点検と必要なパーツの交換が求められます。

また、ソフトウェアのアップデートやセキュリティパッチの適用も定期的に点検し、システムトラブルを未然に防ぐ体制を整えることが必要です。運用中に蓄積されたログやアラートデータの分析を行うことで、より効率的な監視体制を構築できます。

保守点検は安全性と信頼性を確保するための継続的な取り組みであり、システムの寿命を延ばす重要なプロセスです。そのため、保守点検の精度を高める工夫も必要となります。
　

患者モニタリングシステムを最適化するアプローチ手法

患者モニタリングシステムの効果を最大限に引き出すには、導入後の運用改善と継続的な最適化が欠かせません。以下では、具体的なアプローチについて解説していきます。

総合的ソリューションの導入

患者モニタリングシステムの最適化には、単一の機器や機能に依存しない総合的ソリューションの導入が有効です。

具体的には、生体情報の収集からデータの保存・分析、アラート通知やスタッフ間の情報共有までを一体的に管理できる統合型システムの活用が挙げられます。これにより、従来は分断されていた業務フローが一元化され、判断の迅速化や医療ミスの防止にもつながります。

また、複数のメーカー機器との互換にも対応できる基盤を整えることで、現場のニーズや技術革新に合わせた運用が可能になります。

院内ネットワークの強化

患者モニタリングシステムの安定運用には、院内ネットワークの強化が重要です。通信の遅延や途切れがない信頼性の高いネットワーク環境は、リアルタイムにデータを取得・共有する上で欠かせません。

複数の病棟やフロアにまたがって情報をやり取りする場合、無線LANのカバレッジや帯域幅の確保が求められます。また、ネットワークの分離やアクセス制御を施すことで、患者情報を保護するセキュリティの強化と、システムの安定稼働が図れます。

モニタリング機器の数が増えるほど、通信量やトラフィックの集中が発生しやすくなるため、院内におけるインフラ設計が必要です。ネットワーク環境の整備は、モニタリングシステムの性能を最大限に発揮させる前提条件となります。

看護配置システムとの連携

看護配置システムとの連携も、患者モニタリングシステムを最適化する上で必須です。収集された患者の生体データをもとに、急変リスクの高い患者の居場所や状態を把握し、看護師の配置を最適化することが可能になります。

これにより、必要なタイミングで適切な人員を投入できる体制が整い、医療の質と安全性の向上につながります。特に多床室や広い病棟では、従来の感覚的な人員配置では対応が難しいケースもあり、データに基づいた判断が求められます。

また、アラート情報を看護配置システムに連携させることで、迅速な対応や情報共有も促進されるでしょう。医療現場の人手不足が懸念される中で、人的資源を最大限に活かす方法としてシステム間の連動は重要視されています。

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患者モニタリングシステムにAIを活用するメリット

近年、患者モニタリングシステムにAIを組み合わせる動きが加速しており、従来の監視機能を大きく進化させる手段として注目されています。以下では、AI活用によって得られるメリットを紹介していきます。

24時間の監視システムが構築できる

AIを活用することで、患者モニタリングシステムは24時間体制の監視を実現可能です。医療スタッフの巡回やシフトによって限られていた従来の監視体制も、AIが常時データを解析し、異常の兆候を自動で検出・通知することで大幅に強化されます。

これにより、スタッフの不在時や夜間の見落としリスクを低減し、迅速な対応が可能になります。AIは大量のデータから微細な変化を学習するため、しきい値ベースでは検知できなかった異常も捉えることが可能です。

AIは、時系列データ（バイタルサイン、センサー読み取り値など）から正常なパターンを学習し、悪化、機器の故障、有害事象などの潜在的な問題を示唆する可能性のある逸脱や異常を検出できます。心拍数、血圧、SpO₂、呼吸などの微細だが重要な変化や異常を検出して、敗血症、心停止、術中低血圧などの悪化や重大イベントを数時間前に予測することも可能です。

結果として、重症化リスクのある患者に対する先回りした対応を可能にし、より安全で持続可能な24時間体制の構築が実現できます。

患者データの分析・可視化に役立つ

AIによるデータ分析によって、膨大な患者データを可視化できるようになります。時間軸や相関関係をもとにパターンを抽出し、変化の兆候を直感的に把握できるグラフやダッシュボードとして可視化します。

医師や看護師は診療の合間でも患者の状態を評価できるようになるため、治療判断の精度向上が期待されます。また、過去データとの比較や傾向分析を通じて、慢性的な悪化傾向や再入院リスクなどの中長期的な課題も発見しやすくなります。

LLM（大規模言語モデル）を活用して、臨床記録、患者とのコミュニケーション、医師-患者間の会話などを解析し、情報の抽出、要約（例：退院サマリー作成 ）、文書作成支援を行うことも可能です。

可視化された情報は、チーム間の共有にも有効で、患者中心の医療体制を強化する手段として機能するでしょう。患者データが明確になるため、スタッフの初動も素早くなります。

行動検知で転倒・不穏行動を予測できる

AIを組み込んだ患者モニタリングシステムでは、映像解析やセンサー情報をもとに患者の動作・行動パターンを把握することが可能です。特に高齢者や認知症患者に多い転倒や不穏行動は、AIが過去の行動履歴や動作の微細な変化を学習することで、リスクの高い動きを事前に検知できるようになります。

例えば、起き上がりや徘徊といった行動が転倒につながる可能性がある場合、自動的にスタッフへ通知を送ることで、未然の対応が可能になります。

AI搭載ウェアラブルデバイスの増加に伴い、行動検知機能は、今後の医療施設における予防的ケアの中心的な役割を果たす技術と言えるでしょう。

関連記事：「AIによる予測とは？仕組み・メリット・導入事例」

個別化医療の実現

患者モニタリングシステムへのAI導入は、個々の患者の状態や生活習慣に応じた個別化医療の実現にも貢献します。

従来の一律的な対応では見逃されがちだった微細な体調変化も、AIが患者の病歴、遺伝子情報、ライフスタイル、リアルタイムのモニタリングデータを継続的に学習・分析することで、傾向や異常の兆しを高精度で抽出できます。

一般的な範囲ではなく、患者個人のベースラインと変動性に基づいてアラートパラメータを調整できるので、同じ疾患であっても、患者ごとに異なるケア方針や治療計画を立てることが可能です。

また、過去の症状履歴や反応の違いも考慮された予測モデルにより、再発や副作用のリスクを減らす治療選択が行えるようになります。患者自身のQOL向上にも直結するアプローチであり、AIによる高度なデータ処理はその推進力となるでしょう。

オンラインでの診察も可能

オンライン診察の質と信頼性を向上させる上でも、AIは必須です。リアルタイムに収集されたバイタルデータや行動情報をAIが分析し、医師にとって必要な情報を可視化して提示することで、短時間の診察でも的確な判断が可能になります。

コンピュータビジョンによる画像解析とデータ分析による異常検知が組み合わせることで、目の前の患者を診察するのと変わらない診断精度を期待できます。

例えば、心電図などの生理学的信号をAIで分析し、不整脈や左室収縮機能不全などの心臓異常を検出できます。また、X線、CT、MRI、内視鏡、超音波などの医療画像を解析し、異常箇所を検出・特定することで診断を支援できます。

特に在宅医療や慢性疾患のフォローアップにおいては、対面診察と同等の安全性を保ちながら、患者の負担を軽減する手段として有効です。静脈認証を使えば、不正アクセスを防止する効果もありますので、正確な診療情報の管理に役立っています。

異常時には即座にアラートを出す体制を整えることで、医師が常時付き添わない遠隔での医療支援が実現します。

患者モニタリングシステム×AIの導入事例（慶應義塾大学病院）

患者モニタリングシステムにAIを取り入れる取り組みは、国内の医療現場でも導入事例があります。ここでは、実際に導入された慶応義塾大学病院について紹介します。

慶應義塾大学病院では、在宅医療の質向上を目指し、AIを活用した患者モニタリングシステムの導入に取り組んでいます。

慶応義塾大学病院が導入したシステムでは、在宅患者が使用するスマートフォンやスマートウォッチからリアルタイムで収集・分析し、遠隔からでも患者の健康状態を把握できるように設計されています。血圧や血糖などの自己測定検査データをアプリに集約し、患者に合わせた高品質の診療に役立てています。

他にもAIを日常業務に転用した医療環境の構築に取り組んでおり、現場の負担を減らし、患者さんに寄り添った医療を実現しています。

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患者モニタリングシステムについてよくある質問まとめ

まとめ

患者モニタリングシステムは、医療現場におけるリアルタイム監視を可能にし、患者の安全性向上と医療従事者の負担軽減を同時に実現するインフラです。ICUや病棟、在宅といった環境ごとに適したシステムの選定と導入が求められ、安定した運用が可能となります。

なかでもAI技術の活用が注目されており、24時間監視や異常検知の高度化、個別化医療の推進など、従来の枠を超えた利便性と予測性が加わりつつあります。

これらのシステム導入やAI活用を具体的に進めるにあたっては、各医療機関の状況や目的に合わせた詳細な計画策定、システム選定、そして現場スタッフへのトレーニングが不可欠です。技術的な側面だけでなく、運用体制の構築も含めて検討すべき事項は多岐にわたります。

より自院に適したソリューションを見つけ、導入効果を最大化するためには、専門的な知識を持つベンダーやコンサルタントへの相談も有効な選択肢となるでしょう。