画像や症例情報から、手術に使う医療機器の選定支援を目指す
医用画像や症例情報を数値解析・AIで分析し、手術に必要な医療機器の選定を支援する医療DX・スマート物流プラットフォーム。
技術を使った製品・サービス 医療DX 医療機器物流 医用画像解析 AIによる機器選定支援 医療機器EC サプライチェーン在庫管理
実用化の段階
研究実証販売
東京理科大学は2025年6月時点で国内複数の医療機関における実証試験中と公表し、NEDO資料にもNiDUSを製品検証フェーズの実施予定先として掲載している。
1製品
4提携・顧客
0特許
0出資者
しくみ
解こうとしている課題
症例ごとに適切な機器の種類・サイズを手術前に決めにくく、多種類の機器を病院へ運び、未使用品を戻す非効率がある。電話・FAXによる発注や地域間の在庫の偏りも課題とされる。
どう動くか
症例情報や医用画像から手術で使う機器の種類・サイズを予測し、医療機関向けの発注システムや在庫管理と連携する構想。電話・FAX中心の発注をオンライン化し、必要機器を絞り込むことで、機器の往復や預託在庫の偏りを減らすことを目指す。治療シミュレーション、遠隔手術立会い支援、手術支援機能も統合予定とされる。
できるようになること
機器の選択と発注をデータで支援し、医療機関の発注業務、メーカー・卸の立会いや短期貸出、在庫・生産計画の効率化を目指す。政府資料では、流通コスト削減や医療従事者の業務負担軽減、必要な医療機器へのアクセス改善が期待されている。
技術の出自：東京理科大学 工学部機械工学科の数値解析・AI技術、および東京慈恵会医科大学 先端医療情報技術研究部との共同研究。脳血管領域のデータを用いた医療機器選択の研究・実証。 出典1 出典2
使われる場面
- 脳血管領域の手術における医療機器の種類・サイズ選定
- 医療機器の発注・流通のデジタル化
- 預託在庫を含む医療機器の在庫・サプライチェーン管理
- メーカー・卸売業者の遠隔手術立会い支援
- 手術に関する医師の業務支援
優位性の主張
製品・サービス
試験導入
医療DX・次世代スマート物流プラットフォーム
医療機器EC、AIによる機器選定、サプライチェーン在庫管理、遠隔手術立会い支援、手術支援を統合する構想。 出典
医療機関、医療機器メーカー、医療機器卸売業者・ディストリビューター
これまでの歩み 新しい順
提携先・顧客
特許
公開情報では確認できていない。
会社の規模
大学との関係研究成果ベンチャー
公式サイトbridge-nidus.com