2021．3.29

オンラインによる在宅医療に資する医療機器
1. 在宅医療と DX
2. 在宅医療に資するオンラインソリューションとは
3. オンライン診療の課題検討の状況
4. オンラインによる在宅医療の課題 ～オンライン診療の実績検証から見て～
5. 課題解決に資する医療機器・ヘルスケアソリューション

1. 在宅医療と DX
在宅医療は、慢性疾患や老年症候群に起因する生活機能障害を抱えた長期ケアが必要な患者、がんの末期等でターミナルケアが必要な患者などを対象とし、それら患者の生活の場で行われるものであり、「健康管理」、「再発予防」、「生活機能を維持・向上すること」を目的としている（表１）。
この目的を果たすには、その患者の全体像を理解し、他の援助者と協働することが必要となる。最適なキュア及びケアを提供するためのケアマネジメントは、多角的なアセスメントにより、必要な医療・介護・福祉サービスとインフォーマルサービスを組み合わせて提供される。即ち、ケアマネジマントは多職種が協働して行われるものである（図１）。この点が、医療従事者によって提供される病院医療とは大きく異なる部分になる。1表１．在宅医療と病院医療

図１．多職種がチームで支える在宅医療京都府医師会 地域ケア委員会「平成 20･21 年度 地域ケア委員会 答申書 地域連携で進める京都府の在宅医療－在宅医療サポートセンターに求められる機能は－」から抜粋

また、在宅医療の対象者、要介護者等は、以下のような不安定要素が多く含んでいることにも医療面での十分な注意が必要となる。
医療機器政策調査研究所 主任研究員 山本 達郎



肺炎、骨折、脳梗塞等の急性疾患を発症しやすい



脱水等の老年期特有の合併症を引き起こしやすい

現疾患の増悪、重度化、心身機能低下の低下を生じやすい

臨死期には、種々の合併症を引き起こしやすい

しかし、総じて在宅における医療提供は、医療技術の進化により拡大したとはいえ、病院医療と比べると、医療内容的に限界があり、即応性にも欠けることから、在宅における長期ケア及びターミナルケアでは入院医療が必要となる機会も多くなる。適切な時期に患者を入院させることが重要であり、この判断を下して入院先を確保することが、在宅における医師に求められる重要な役割のひとつにもなっている。1
一方、医療機器の技術進歩に着目すると、AI、IoT、5G 等といったデジタルトランスフォーメーション（DX）に関わる先端技術を組み込み、オンライン環境下で機能できる医療機器の開発が進められており、これらの医療機器を介して収集される患者データを含む医療現場のデータの利活用が試みられている。その結果、行動療法を活用したデジタルセラピューティクス（DTx）を始めとした従来の医療機器にはない特徴を持った医療機器が創出されてきており、遠隔的に提供できる医療内容の幅が広がっている。医療機器分野における DX に対する投資は依然として増加が続いており、オンラインによる在宅医療で使用できる多種多様な医療機器の創出も期待される。
本稿では、オンラインによる在宅医療の課題に着目し、課題解決に資すると思われる医療機器の事例を取り上げる。

2. 在宅医療に資するオンラインソリューションとは第１章において示したように、在宅医療のケアマネジマントは多職種が協働して行われるが、この多職種協働の在宅医療をオンラインで行う場合、多職種はどのように関与することになるのか。
2018 年 3 月 30 日付けで策定された「オンライン診療の適切な実施に関する指針」は、「医師－患者間のオンライン診療において、 患者が情報通信機器の使用に慣れていない場合等に、その方法の説明など円滑なコミュニケーションを支援する者。家族であるか、看護師 ・介護福祉士等の医療・介護従事者であるかを問わない。」という、「オンライン診療支援者」を定義付けている。つまり、多職種は、この定義の範疇においてオンラインによる在宅医療を支援し得るということになる。
そのため、在宅医療に資するオンラインソリューションは、医療従事者（医師・看護師等）の医療行為に活用される医療機器に留まらず、ケアチームが目的達成に向けてオンライン診療支援者として加わることが可能なヘルスケアソリューションまでを含めて考える必要がある（図２）。

図２．ケアチームがオンライン診療支援者として加わるオンラインソリューション
2

3. オンライン診療の課題検討の状況
オンライン診療について、2018 年 3 月 30 日付けで「オンライン診療の適切な実施に関する指針」が策定されており、オンライン診療の提供に当たっては、本指針に沿って提供することが要求されている。今般の新型コロナウィルス感染症の拡大を受け、令和 2 年 4 月 10 日付の事務連絡において、本指針において対面診療が要求されている初診について、オンライン診療を時限的・特例的に認められるに至っている。現在、「オンライン診療の適切な実施に関する指針の見直しに関する検討会」は、この時限的措置の検証結果等に基づき、課題を抽出し、オンライン診療の適切な普及・促進に向けて本指針の見直しを行っている。
この検討会は、オンライン診療の課題を「安全性」と「信頼性」という２つの枠組みで課題の整理を行っている（図３）。なお、この課題検討の基礎となっている、オンライン診療に関連する実績データが公開されている。

令和 2 年 11 月 2 日 第 11 回 オンライン診療の適切な実施に関する指針の見直しに関する検討会、資料 3 「検証を踏まえた今後のオンライン診療について」から抜粋

図３．今後のオンライン診療の方向性（案）34. オンラインによる在宅医療の課題 ～オンライン診療の実績検証から見て～
ここでは、厚生労働省から公開されているオンライン診療に関連する実績データに基づき、オンラインによる在宅医療を３つの視点から課題検討をしてみる。
まず、在宅医療の第１の目的である「未病の高齢者等の健康管理」に関わる課題に焦点を当てる。
在宅医療の主な対象となる、65 歳以上の高齢者がどのような疾患・症候でオンライン診療を受診しているか見てみると、呼吸器系の疾患・症候が全体の 30%弱を占めており、最も頻度が多い疾患・症候であることが分かる（図４）。

図４．オンライン診療の主な疾患・症候（65 歳以上）
令和 2 年 11 月 2 日 第 11 回 オンライン診療の適切な実施に関する指針の見直しに関する検討会 資料 2-2 「令和２年７月～９月の電話診療・オンライン診療の実績の検証の結果」から抜粋

この呼吸器系の疾患は、感冒、上気道炎、咽頭炎のような発生頻度の多い疾患から、結核、肺癌のような発生頻度が低い疾患まで様々なタイプのものが存在している（図５）。そのために、在宅患者の疾患・症候がこれらのタイプのどれに当てはまるものか正確に診断を行うには各種の検査を早い段階から行う必要がある。
かかりつけ医がオンライン診療によって、日常的に未病の高齢者等の健康状態をマネージメントし、重症化を避けようとするならば、早い段階で病態を手軽に確認できることが望ましく、オンラインでも聴診する手段があることが求められている。

令和 2 年 11 月 2 日 第 11 回 オンライン診療の適切な実施に関する指針の見直しに関する検討会 参考資料 7 「黒木高清員提出資料」から抜粋

図５．初診オンライン診療の課題（発熱と咳嗽の患者を例に）
4

次に、在宅医療の第２の目的である「再発予防」に関わる課題に焦点を当てる。
オンライン診療を受診している患者の疾患・症候の中には、オンライン診療に適していない症状、つまり、重症な疾患によるものである可能性があり、速やかに対面診療等を勧めるべき症状が含まれている（図６、図７）。これを踏まえると、その症状の兆候が見られる在宅患者の状態把握、早期介入する手段が必要になってくる。

令和 2 年 11 月 2 日 第 11 回 オンライン診療の適切な実施に関する指針の見直しに関する検討会 資料 2-2 「令和２年７月～９月の電話診療・オンライン診療の実績の検証の結果」から抜粋

図６．重症な疾患によるものである可能性のある症状

一般社団法人日本プライマリ・ケア連合学会「プライマリ・ケアにおけるオンライン診療ガイド」
から抜粋

図７．重症な疾患によるものである可能性のある症状
5最後に、在宅医療の第３の目的である「慢性疾患患者の生活機能の維持・向上」に関わる課題に焦点を当てる。
実績データによれば、オンライン診療は慢性疾患患者の再診への活用頻度が高いことが見て取れるが、それを裏付けるように下図に示す医療機関に対するアンケートにおいても在宅医療に対するオンライン診療は通常診療の補填に有用と捉えられていることがわかる（図８）。

令和 2 年 8 月 6 日 第 10 回 オンライン診療の適切な実施に関する指針の見直しに関する検討会 参考資料 7「電話診療・オンライン診療に関するアンケート結果（日本医師会提出資料）」から抜粋

図８．重症な疾患によるものである可能性のある症状
このように、「未病の高齢者等の健康管理」、「再発予防」、「慢性疾患患者の生活機能の維持・向上」の 3 つの視点から課題検討をしたが、オンライン診療は通常の診療ではカバーできない診療時間外のケアや未病段階の介入において活用が期待され、また、在宅医療でのオンライン診療においては、慢性疾患の患者や加齢により生活機能が低下しつつある患者を対象にした取組みとして必要度を高めており、今後に向けては、一つ一つの課題を克服していくためのソリューションが必要になると思われる。

6

5. 課題解決に資する医療機器・ヘルスケアソリューション
この章では、前の第４章で行なった３つの視点からの課題検討に沿って、在宅医療の目的に適う手段として医療機器等の関連機器を活用した国内外の事例を示す。なお、ここで示す事例は、日本の薬事承認・認証を受けていないものも含まれる点に留意を要する。
5.1 オンラインによる「未病の高齢者等の健康管理」のために在宅医療の第１の視点、「未病の高齢者等の健康管理」で必要となるオンラインで聴診する手段の事例を示す（表２）。
これらの事例は、訪問医師／看護師が携帯することで、オンラインのリアルタイム聴診、モニタリング聴診、診断補助情報の提供を行えるので、オンラインによる在宅医療のシチュエーションに応じて手段を切り替えることにより、オンラインで診断可能な範囲が広げることができ、健康管理に貢献できると思われる。
表２．重症な疾患によるものである可能性のある症状
ワイヤレス電子聴診器

ウェアラブル電子聴診器

取組

Kukupia

取 組

主体

シェアメディカル主体

主体

概 要

概要図等

図等

概要図等

Kukupia 社

Strados Labs

スマート聴診器
取組

Healthy Networks

シェアメディカル社

Lungpass
特徴

本デバイスは、遠隔にいる医師

特徴

本デバイスは、衣類や肌に貼特徴

本デバイスは、聴診器からスマがオンラインでリアルタイム聴診り付けられ、呼吸音をリアルタートフォンアプリへ音データを送を行うことを可能とする。

イムに計測し高精度な聴音デ信し、AI により呼吸器疾患のバイスと独自のアルゴリズムによ推定を行うものである。って肺疾患の遠隔モニタリングを可能とする。
出典

Digital stethoscope that registers

出典Home - Strados Labs

出典

LungPass

auscultation | eKuore
ネクステートで医療を支える ー 株式会
社 シ ェ ア メ デ ィ カ ル （ 日 本 ）(sharemedical.jp)

5.2 オンラインによる「再発予防」の取組みのために在宅医療の第２の視点、「再発予防」では、オンライン診療に適していない症状の兆候が見られる在宅患者の状態を把握して、早期介入をする必要があるが、その手段の事例検討を図７の「重症な疾患によるものである可能性のある症状」に沿って以下の表３～表１０に示す。
腹部／尿路症状
ここでの事例は、在宅患者の自宅で、尿検査を行い、その結果をオンラインで速やかに医師と共有できるもので、医師は、在宅患者に対して検査結果を踏まえた介入を行えると思われる（表３）。

7表３．腹部／尿路症状に関わる事例
尿路感染検査アプリ
取組

慢性腎疾患検査アプリ

Scanwell Health

取組

主体

主体

概要

概要

図等

図等

Healthy.io

Scanwell
特徴

本デバイスは、尿検査試料とカラーチャートの画像 特徴

本デバイスは、尿検査試料とカラーチャートの画像ををアプリへ取り込むことで尿路感染検査の結果をアプリへ取り込むことで、慢性腎臓病の遠隔検査を行２分で得ることを遠隔で行えるようにする。

うことでき、腎不全へ進行する前に治療介入を促すことができる。

出典

出典Scanwell Health | UTI

Healthy.io | Turning the smartphone into a medicaldevice

呼吸器症状ここでの事例は、在宅患者の衣服にセンサを取り付けることで、慢性閉塞性肺疾患の増悪が見られた場合に速やかにアラートを出すもので、医療従事者による早期介入を促せると思われる（表４）。
表４．呼吸器症状に関わる事例
COPD 増悪予測ウェアラブルデバイス
取組

Spire Health

主体
概要
図等

Health Tag
特徴

本デバイスは、衣服の内側に半永久的に張り付けることができ、洗濯・乾燥機の使用も可能なセンサであり、COPD 患者の増悪及び入院可能性を予測することを目指し臨床試験中である。

出典

Home (spirehealth.com)

8



精神科
ここでの事例は、普段のスマートフォンの操作状況という客観的指標に基づき、精神疾患を早期発見するもので、在宅患者の精神疾患の罹患／再発に対して早期介入し重症化を防ぐことができると思われる（表４）。
表４．精神科に関わる事例
メンタル診断アプリ
取組Mindstrong, Inc

主体
概要
図等

Mindstrong特徴

本アプリは、患者がスマートフォンに対してどのようにタップ、スクロール、タイプを行っているか等を分析することで、精神疾患の発症リスクを客観的に予測できる。

出典How It Works | Mindstrong Health

神経症状
ここでの事例は、在宅患者が身に着けることで、病院外のてんかん発作を検出し、医師とその情報を共有できるものであり、医療従事者による早期介入を促せると思われる（表５）。
表５．神経症状に関わる事例
てんかん発作監視用スマートウォッチ
取組

Empatica

主体
概要
図等

Embrace 2
特徴

本デバイスは、皮膚電位を計測しており、けいれんを伴う強直間代発作によって使用者が汗をかいた際の皮膚の伝導率の上昇を探知することで、病院外のてんかん発作を把握することができる。

出典

Embrace2 Seizure Monitoring | Smarter Epilepsy
Management | Embrace Watch | Empatica

9

心症状
心症状に関わる事例は様々なタイプが存在する。表６の事例は、パッチやジェル等を必要とせず、在宅患者が携帯して使いやすいものであり、スマートフォンを介してデータ共有を図れば、医師が心臓病の初期兆候を把握した段階で早期介入できると思われる。
表６．在宅患者が携帯しやすい事例
モバイル EKG
取組

AliveCor

スマート心臓モニタリングデバイス
取 組

Coala LifeAI 電子聴診器
取組

主体

主体

主体

概要

概 要

概要

図等

図等

図等

KardiaMobile特徴

出典

本 デバイ スは、ワイヤ ー 、パッEko Devices

Coala
特徴

本デバイスは、スマートフォンに特徴

本デバイスは、心音などのデータチ、ジェルを必要とせず、センサワイヤレスで接続し、1 分で 2を EHR に保存し他の医師と共ーに指を置くだけで、30 秒で、リード心電図と心臓の音を取有を容易にするとともに、更に、心房細動、徐脈、頻脈または得し、リアルタイムで分析し、AI を搭載することで心疾患の正常な心臓リズムを検出する。

心房細動、8 つの他の不整脈早期発見を可能とするものであを検出する。

る。

出典

AliveCor

Digital Heart Monitor ECG |出典Coala Life UK

EkoDUOECG+Digital

Stethoscope (ekohealth.com)

表８の事例は、在宅患者が体表に付着させることで心臓の状態を計測し、医師とオンライン上でデータ共有することができるもので、医療従事者による在宅患者の状態把握、早期介入を図ることができると思われる。
表８．体表装着型の事例
ウェアラブル ECG/EKG
取組

Qardioバイタルモニタリングパッチ
取 組

MediBioSense

心電図パッチモニタ
取組

主体

主体

主体

概要

概 要

概要

図等

図等

図等

QardioCore

VitalPatch

BardyDx

CAM
10

特徴

本デバイスは、ワイヤやパッチ不特徴

本デバイスは、心拍数, 心電特徴

本デバイスは、P 波信号キャプ

要で、1 日に 2,000 万以上の図, 呼吸速度, 温度, 血液チャを最適化するために、胸骨データポイントを記録し、心臓酸素 (Sp02), 姿勢と活動に沿って配置するように設計さの状態を管理したり、心臓トレレベルを遠隔モニタリングし、分れ、解像度が高い心電図を遠ーニングを改善するための方法

析結果を医師にオンラインで隔モニタリングし、分析結果をを提供する。

提供するものである。

医師にオンラインで提供するものである。

出典

Smart Wearable ECG EKG

出典Medibiosense

出典

CAM Patch - BardyDx

Monitor - QardioCore(getqardio.com)

表９の事例は、在宅患者が腕に着けることで心臓の状態を計測し、医師とオンライン上でデータ共有することができるもので、医療従事者による在宅患者の状態把握、早期介入を図ることができると思われる。
表９．腕装着型の事例
心房細動検出ウェアラブルデバイス
取組

Apple

取 組

ウェアラブル血圧計

心不全増悪予測ウェアラブルデバイス

Omron

取組

主体

主体

主体

概要

概 要

概要

図等

図等

図等

Apple watch
特徴本デバイスは、心房細動

Biofourmis

Heart Guide
特徴

本デバイスは、オシロメトリック

CAM
特徴

本デバイスは、FDA 承認を得た(AFib)を示唆する不規則なリ測定用のコンポーネントを小型センサにより生理学的データをズムを検出し、デバイス使用者化し、血圧のモニタリングを行ほぼリアルタイムで受け取り、心へアラートを行い、受診勧奨をい、異常な高血圧が測定され不全の増悪など深刻な病態変行うことができる。

た場合に、医師へアラートを行化を早期に捉え、治療介入まうものであるでの時間を大幅に削減することができる。

出典

Heart health notifications on

出典Wrist Blood Pressure Monitor &your Apple Watch - Apple

Watch | HeartGuide by OMRONSupport(omronhealthcare.com)

出典

PersonallyPredictiveCare|

Biofourmis

表１０の事例は、在宅患者の体内に留置することで、病気の初期兆候が見られた場合に速やかにアラートを出し、医療従事者による早期介入を促せるもので、再発予防に貢献すると思われる。
11表１０．体内埋め込み型の事例
植込み型心臓モニタ取組

心不全増悪予測インプラントデバイス

Medtronic

取組

主体

主体

概要

概要

図等

図等

Boston ScientificReveal LINQ
特徴

出典

本デバイスは、非常に小型で 10 分程度で体内留特徴

本デバイスは、複数のセンサを使用して、心不全の悪置ができ、脳梗塞の原因となる心房細動を検出化の早期兆候を遠隔モニタリングし、心不全が憎悪し、自覚症状の記録や不整脈を病院へ送信するする数週間前に通知し治療介入を促すことができことができる。

る。
出典

植込み型心臓モニタ（ICM）｜メドトロニック(medtronic.com)

HeartLogic Heart Failure Diagnostic – Electrophysiology– Boston Scientific - Boston Scientific

5.3 オンラインによる「慢性疾患患者の生活機能の維持・向上」のために第３の視点、「慢性疾患患者の生活機能の維持・向上」で必要となる慢性疾患の患者や加齢により生活機能が低下しつつある患者に対する、診療時間外のケアや未病段階での介入を行えるようにするための事例を示す（表１１、１２）。
まず、表１１の事例は、在宅患者の状態を確認しづらい、診察してから次の診察までの期間において、在宅患者の状態データを補填し、医師の介入の下、ケアチーム（療法士、栄養士等）の協力を得て、生活機能の維持を図るプログラムを提供できるため、在宅患者の生活機能の維持に貢献できると思われる。
表１１．診療時間外のケアの事例
認知機能トレーニングアプリ
取組

Brain +Aps

取 組

糖尿病マネジメントアプリ

人工関節置換患者向け遠隔リハビリ

Welldoc

取組

主体

主体

主体

概要

概 要

概要

図等

図等

図等

Brain Plus特徴

本アプリは、ユーザーの認知機Blue Star
特徴

本アプリは、糖尿病患者、糖Zimmer Biomet

mymobility
特徴

本システムは、Apple watch

能を診断し、認知機能維持の尿病リスクが高い患者向けを用いて、人工関節置換ロボッために個別化されたゲームを実に、学会ガイドラインに則るエビト手術後の患者の歩行姿勢施、個別の行動アドバイスを受デンスベースの食事選択のコー等を追跡し、術後患者の状態ける。欧州の学術機関、医療チングを行い、病気の進行をに応じて個別最適化されたリハ
12

団体が参加し、軽度認知障害ビリプログラムを遠隔提供し歩防ぐ。

に対する臨床研究中。
出典

Personally Predictive Care |行できるように導く。
出典

Biofourmis

Wrist Blood Pressure Monitor &出典mymobility from Zimmer Biomet

Watch | HeartGuide by OMRON(omronhealthcare.com)

表１２の事例は、疾病リスクを未病段階で予測するもので、ケアチームと協働し、未病段階で早期介入し予防を行うことで、在宅患者の生活機能の維持に貢献できると思われる。
表１２．未病段階の介入の事例
アルツハイマー発症リスク予測アプリ
取組

Altoidaアルツハイマー発症リスク予測アプリ
取 組

Neurotrack骨粗鬆症リスク予測システム
取組主体

主体

主体

概要

概 要

概要

図等

図等図等

Brain Plus特徴

本アプリは、10 分程度の iPadBoneprox

Blue Star
特徴

本アプリは、タブレット端末のカmymobility
特徴

本アプリは、経口内 X 線で取を用いたテストによって、50 歳メラを用いて眼球運動を追跡得した下顎領域のデジタル X

以上の被験者（健常者）がし、「認知記憶」の状態の算線画像から骨膜密度 を分析

6 年以内にアルツハイマーを発出が可能である。米国臨床研し、骨粗鬆症のリスク患者を検症するかどうか 94%の精度で究ではスコアが 50%以下とな出し、患者に受診勧奨を行う。

予測できるサービスである。

った被験者の 100%が 6 年以内に AD を発症している。

出典

Altoida – Know Thyself – We

出典assess your Brain Health!

ホーム - Neurotrack Japan

出典

Boneprox - A patented methodthatanalyzes

theriskofosteoporosis引用文献1.

京都府医師会 地域ケア委員会「平成 20･21 年度 地域ケア委員会 答申書 地域連携で進める京都府の在宅医療 －在宅医療サポートセンターに求められる機能は－」13