ヘルスケア資産管理
インテリジェントホスピタル

看護師の時間を創出。すべての資産、すべての医薬品、すべての瞬間をリアルタイムで位置情報管理。

$1.2M
資本コストの削減(新しいポンプを購入しなかった)
6,000 hrs
看護師のケアへの復帰時間(年間)
100%
救急カート監査コンプライアンス
課題

ケアロジスティクスの危機

病院は、一分一秒の判断が生命(いのち)を左右する、複雑かつ緊迫した場所です。それにもかかわらず、平均的な看護師はシフトあたり1時間――勤務時間の12%――を機器の捜索に費やしています。輸液ポンプ、車椅子、テレメトリパック、吸引器。これでは医療ではなく「捜索と収集」です。

機器以外にも、医薬品の管理にはリスクが伴います。救急カートや薬剤トレイの手動管理は、期限切れの薬剤が使用されるリスクを生みます。たった1つの見落としが、重大な医療事故(センチネルイベント)につながりかねません。

さらに、患者の流れも不透明です。救急救命室(ER)や手術室(OR)でのボトルネックは、患者満足度を低下させ、病院の回転率を下げます。データがなければ、管理者はスタッフの配置やベッドの回転を最適化することができません。

主な悩み・問題点

資産の隠匿と損失

スタッフが機器を見つけられないため、クローゼットや天井タイルに隠してしまいます。病院は必要なフリートの 130% を購入することになりますが、利用率は 40% を下回ったままです。数百万ドルが遊休状態になっています。

医薬品の安全性

救急カートの手動補充はエラーが発生しやすくなります。期限切れのエピネフリンバイアルを見落とすことは、法的責任となります。薬物の不正流用(盗難)も、手動ログでは防ぐことができない、ますます深刻化する問題です。

感染症対策

感染症患者と相互作用した機器を把握することが重要です。デジタルコンタクトトレーシングがなければ、病院は資産を広範囲に隔離せざるを得ず、業務が中断されます。

私たちのアプローチ

アクティブ&パッシブRTLS

アクティブ&パッシブRTLS

Nextwavesは、ハイブリッド型のリアルタイム位置情報システム(RTLS)を実装します。大量の消耗品や低コストな資産(リネン、書類、薬剤)にはパッシブUHF RFIDを使用し、高価値な移動機器にはアクティブ追跡(BLE/Wi-Fi)を使用します。

当社の「スマート・キャビネット」は、取り出された薬剤バイアルを自動的に追跡し、患者記録と在庫を瞬時に更新します。天井設置型のリーダーアレイは、施設内のベッドやポンプの動きを追跡し、デジタルマップ上に可視化します。

これにより「保管の連鎖(Chain of Custody)」が構築されます。誰が、いつ、どの患者のために、どの薬剤を取り出したかを正確に把握できます。輸液ポンプが今どこにあり、前回の使用後に洗浄されたかどうかも一目瞭然です。

提供内容

臨床的および財務的 ROI

01

患者の安全性

'Never Events'を防止します。自動チェックにより、正しい薬、正しい投与量、正しい患者を保証します。

02

資産の有効活用

フリートサイズを20%削減し、可用性を向上させます。不要なポンプの購入を停止します。

03

スタッフ満足度

看護師の時間を節約します。ロジスティクスではなく、ケアに集中できるようにします。

04

規制コンプライアンス

The Joint Commission (TJC) のための自動ログ。滅菌とメンテナンスのコンプライアンスを即座に証明します。

ケーススタディ
ケーススタディ:地域医療センター

500床のトラウマセンターは、救急部門のスループットと慢性的な IV ポンプ不足に苦しんでいました。看護師は、機器の紛失によりケアの遅延を報告していました。

エンジニアに相談する
$1.2M
資本コストの削減(新しいポンプを購入しなかった)
6,000 hrs
看護師のケアへの復帰時間(年間)
100%
救急カート監査コンプライアンス
仕組み

患者様のプライバシー保護のために設計

01

医療分野へのRFID導入には、HIPAAやGDPRの厳格な遵守が必要です。Nextwavesは、タグ自体には個人を特定できる情報(PII)を一切保存しないことを保証します。

02

タグには安全に暗号化された識別子(タグID)のみが含まれます。そのIDと特定の患者(例:「患者 山田太郎」)との関連付けは、パブリックインターネットから隔離された、安全で暗号化されたデータベース層にのみ存在します。当社のシステムはロールベースのアクセス制御(RBAC)を使用し、許可された医療スタッフのみが患者の位置情報を閲覧できるようにしています。

今後のステップ

追跡から予測へ

RTLS is the sensory system for the AI Hospital. By feeding location data into Machine Learning models, we can predict patient deterioration based on movement patterns, optimize OR schedules dynamically, and automate the discharge workflow.

現在、ベッド自体がRFIDバックスキャッター通信を介して、患者のバイタルサインや体重をクラウドに送信する「スマート・ベッド」の統合試験を進めています。

よりスマートな治療を。

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