常識は、いつ、どこで変化するか分からない。だから、世の中は面白い。事故現場やスポーツでの負傷をはじめ、急病人が出た際に迅速に患者を搬送する担架。この担架の常識を変えてくれる存在が出現した。担架をおろし、患者を担架に移動させる。一見、簡単そうに思えるこの動きだが、メディカル現場の人たちは細心の注意を払っていることをご存じだろうか。体位を動かした衝撃で、患者の様態が悪化するなど、二次被害が起きる危険性を孕んでいるからだ。注意を怠れば、患者を落下させてしまう可能性もあるという。専門的な知識がなくても患者の負担を最小限に抑えられる担架の開発が、アメリカで進んでいるようだ。

「Lenify」はアメリカのカリフォルニア州の美術大学、アートセンター・カレッジ・オブ・デザインでプロダクトデザインを専攻していたDanny Ta-Chin Lin氏によるプロジェクト。幼少期から物を分解したり、組み立てることが好きだった彼が手がけた担架は頭部、上半身の右半分と左半分、下半身、と4つのパートに分離させることができる。この画期的なデザインは国際的なプロダクトデザイン賞で知られるレッド・ドット・デザイン賞を2013年に受賞したほか、同年のインターナショナル・デザイン・エクセレンス賞でファイナリストに選ばれるなど注目を集め、デザイン系のウェブサイトやビジネス誌でも特集が組まれた。

引用元：https://www.dannylinconcept.com/lenify

使い方はいたってシンプル、分離した担架を体の下にすべりこませ、ハンドルを回して結合するだけ。患者の体勢が崩れるのを最小限に留めつつ、体のそれぞれの部位をすくい上げることができるのは、このユニークな構造と形状によるもの。体を包み込むようにカーブがついていたり、持ち手がつかみやすくなっていたりと、きめ細やかな配慮がうかがえる。

旧来の担架は患者を持ち上げてから、搬送先で下ろす２ステップが必要だったが、「Lenify」は乗せるだけでOK。患者をより簡単に、安全に搬送することができるのだ。

近い将来、担架は「分離するのが当たり前」という“常識”が、世の中に普及するかもしれない。まだ一般市場での流通には至っていないが、患者の安全を担保する存在として実用化を期待したい。

［TOP動画引用元：https://www.dannylinconcept.com/lenify］

腸内フローラに腸内環境。昨年は雑誌やメディアでも頻繁に目にする機会があったこれらの言葉。最近の研究では、腸内環境が病気の発症や健康維持に密接に結びついていることも分かり始めた。株式会社メタジェンとSOMPOヘルスサポート株式会社は共同で、個々人の腸内環境タイプに合わせた生活習慣改善策を提案するAI（人工知能）の研究開発を開始したと発表した。

私たちの腸内に住む「腸内細菌」。1人あたり数百～1000種類以上を保有すると言われている腸内細菌の研究が、近年著しく進んできた。例えば、持ち合わせている細菌の種類や数により、薬の吸収率が違うことも分かってきた。腸内環境を知ることは、自身の体の特徴、傾向を知ることに繋がりそうだ。最近ではテレビCMも流れだし、身近度を増し始めた遺伝子解析同様に、腸内環境の解析が私たちの健康寿命を延ばす一助になる日が近づいている。

左より、株式会社メタジェン取締役副社長CTO 山田、ＳＯＭＰＯヘルスサポート株式会社 中村執行役員

最先端科学で病気ゼロの実現を目指す株式会社メタジェン（以下メタジェン）と、「こころと身体」の健康に資するヘルスケア事業を展開するSOMPOヘルスサポート株式会社（以下SOMPOヘルスサポート社）が進めているAIの研究開発は、腸内環境タイプに合わせた層別化ヘルスケアを実現するため、それぞれの腸内環境タイプに合わせて生活習慣改善策を提案するというもの。 

健康に密接に関わる腸内環境だが、その環境は人それぞれに異なる。メタジェンはこれまで、最先端の腸内環境解析技術を用いて多くの人々の腸内環境を科学的根拠に基づいて評価すると同時に、腸内環境データベースの構築をしてきた。これらの知見を活用し、個々人の腸内環境タイプに合わせて最適な食習慣・生活習慣の改善策を提案するシステムを構築するため、生活習慣改善支援に関するノウハウを有し、さらにデジタル技術の活用にも取り組むＳＯＭＰＯヘルスサポート社と共同で、生活改善策を提案するAIの研究開発に乗り出している。

 データのベースとなる採便には、メタジェンが開発した最新の採便キットを用いる。通常、便中に含まれる腸内細菌叢を保存するには変性剤などが使われるため、採取後の培養などはできなかった。メタジェンは世界で初めて、この変性剤などを使わずに、常温で便中の腸内細菌叢の遺伝子や代謝物質を保存できるキットを開発、便から腸内細菌の分離・培養も可能にした。このキットを使い採便したものを基に、健康診断結果や生活習慣等に加え、腸内環境評価結果を加味、データに基づき、減量等に最も効果的と考えられる生活習慣改善策を、個々人に合わせて予測するAIの開発を目指す。

 このAIが完成すれば、腸内環境データと個々人の生活習慣や、生活習慣病との関連性について新たな知見を得ることもできるだろう。また、今回開発するAIは、今後モデル事業等を通じて取得するデータの再学習によって予測精度を高めていく予定で、同社は、個々人の腸内環境タイプに合わせた生活習慣改善支援サービスの事業化も目指すと話している。