医療アラームは“鳴ってから対応”する時代から、“起こりうるリスクを予測する”時代へ

医療アラームは“鳴ってから対応”する時代から、“起こりうるリスクを予測する”時代へ。


医療アラームが鳴っていたのに、“止められただけで確認されなかった”。

今回の岐阜大学病院の事例に関する報道は、医療現場にとって決して他人事ではありません。

ICUでは、1ベッドあたり1日100〜350回ものアラームが鳴ると言われています。
しかし、その 80〜99% は「不要なアラーム」だそうです。

結果として、本当に危険なアラームが日常のノイズに埋もれてしまう「アラーム疲労（Alarm Fatigue）」が深刻な課題となっています。

これは決して個人の注意力の問題ではなく、システムの「構造」の問題です。

■ MACT（Monitor Alarm Control Team）の可能性と限界

この課題に対し、最近では臨床工学技士をはじめとする多職種チーム「MACT」が立ち上がり、以下のような運用改善に挑んでいます。

・アラーム設定の最適化
・偽アラームの削減
・装着基準の統一
・アラームログの分析

しかし、人間の運用改善だけでは限界があります。

そもそも、現場に鳴り響くアラームの“量”そのものが多すぎるからです。

■ AIで何を変えられるのか：病棟医療安全DXの未来

AIは「起きたことに反応する」のではなく、「起こりうるリスクを予測する」ことができます。

● 画像モニタ × 生体モニタ × AI

この組み合わせにより、現場の状況を客観的に理解し、以下の予兆を検知できるようになります。

・転倒・転落の予兆： 立ち上がり動作、柵をまたぐ動作
・せん妄・不穏の兆候： 夜間覚醒パターン
・急変リスク： 努力呼吸、体動減少
・点滴自己抜去の予兆： 手の軌道、落ち着きのなさ
・誤アラームの予兆： 電極の剥がれかけ、ノイズ増加

AIが「これは体動」「これはケア中」「これは本当に危険」を判断し、真に必要なアラームだけを厳選して通知することが可能です。

■ 1年以内に投資回収。エッジAI型のROI（投資対効果）
AI画像解析を病院へ導入する際、ネックとなるのがランニングコストです。

そこで、ハイリスク病床（20床）に集中導入した場合の、現実的な試算モデルを考えてみます。

初期投資：約150万円
・AIカメラ20台（1台3〜5万円）：60〜100万円
・院内エッジAIサーバー：20〜50万円

※ランニングコストはほぼ0円。個人情報保護（セキュリティ）の観点でも安心です。

想定される年間効果（概算：100〜250万円規模の経済効果）
・転倒リスク低減： 年間数件規模のインシデント・賠償リスクの回避可能性
・対応業務の効率化： 看護業務の一部削減（約5〜20%程度の改善余地＝残業・離職防止）
・誤アラーム削減： 20〜30%程度の削減によるMACTの負担軽減
・夜間巡視の補助的軽減

医療アラームの目的は、「鳴らすこと」ではなく「命を守ること」です。

・MACTによる運用の適正化
・AIによるリスク予測
・画像モニタとのデータ統合
・多目的化によるコストの最適化
・ROIの可視化による経営判断の支援

この5つを掛け合わせた「病棟医療安全DX」こそが、患者さんの命を守り、スタッフの疲弊を防ぐことに繋がるのではないでしょうか。

医療は、“起きたことに対応する医療”から、“起こりうるリスクを予測する医療”へ。

医療に限らず、皆さんの現場や日常でも、溢れる通知や警告で「アラーム疲労」を起こしていませんか？

患者の容体急変知らせるアラーム 看護師は確認せず止めただけ…約1時間後に心肺停止状態で見つかりその後死亡 岐阜大学医学部附属病院 | TBS NEWS DIG

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