透析治療支援システム「 ReMA 」

透析室の「もう限界」を救う
AI電子カルテ入力／看護支援システム
─ 人手不足・IDH・記録業務を同時に解決する次世代DXとは

なぜ今、透析室にAIが必要なのか
─ 一次データが示す「待ったなし」の現実

日本透析医学会の『わが国の慢性透析療法の現況』によれば
わが国の慢性透析患者数は約33万7,414人（人口百万人あたり2,725.4人）に達し、平均年齢は70.27歳まで上昇しています。
（出典：日本透析医学会 統計調査委員会）

一方で、透析現場の担い手は減少の一途です。
厚生労働省『透析医療に係る改定の影響調査 報告書』でも
「看護師の募集をかけても、数か月にわたり1人の応募もない状況」が
地方を中心に常態化していることが報告されています。
（出典：厚生労働省）

つまり、患者は高齢化・重症化し、担い手は減る。
この構造的ギャップを埋められるのは、もはや「人を増やす」発想ではなく
「AIで一人当たりの守備範囲を広げる」という発想だけです。

透析室の主任ナースから、最近こんな声をよく聞きます。

「記録に追われて、患者さんの顔を見る時間が減っている気がする」
「IDHが起きるたびに、もっと早く気づけたんじゃないかと自分を責めてしまう」
「経験の浅いスタッフに任せるのが不安で、結局自分が抱え込んでしまう」

その罪悪感や疲弊は、あなた個人の問題ではありません。
仕組みで解決すべき問題です。

透析DXを検討しているあなたへ
─ 比較で迷う前に知るべき「3つの本質」

透析管理システムを比較・検討している方の多くが、最初に陥る落とし穴があります。

ひとつ目は、「機能数」で比べてしまうこと。
ふたつ目は、「導入価格」だけで比べてしまうこと。
3つ目は、「導入後の運用支援」を軽視してしまうこと。

CREATIVE HOUSEの調査では、導入から3年以内に「思ったほど使われていない」と感じる施設は
上記3点のいずれかで判断ミスをしているケースがほとんどでした。

本当に見るべきは
「現場の動線にどれだけ溶け込むか」
「AIの精度をどうチューニングするか」
「困った時に誰が責任を持って伴走するか」の3点だけです。

CREATIVE HOUSEは、この3点すべてに医療従事者として
20年以上向き合ってきた人間が設計しているサービスです。
だからこそ、現場で「使われ続ける」AIを提供できます。

CREATIVE HOUSEの
「AI搭載透析治療支援・管理システムサービス」とは
このサービスは、ひとことで言えば
透析室の業務すべてをAIで連携・自動化する統合プラットフォームです。

単なる電子カルテではありません。
単なる音声入力ツールでもありません。
透析装置・看護記録・検査値・スタッフ配置・在庫・送迎・教育・レセプトまでを
AIで一気通貫で繋ぐサービスです。

以下、CREATIVE HOUSEが提供する一部になりますが
25の中核機能を、現場でどう変わるのかという視点でご紹介します。

1. ドライウェイト（基礎体重）最適化支援AI

過去の体重変動、血圧推移、心胸郭比、BNP値などを学習し、患者ごとの最適なドライウェイト設定を提案します。
除水量の過不足による低血圧や心不全リスクを低減します。

ダイアライザーの選定も

2. 透析中低血圧（IDH）予測アラート

透析開始30〜60分のバイタルサインや除水速度から、低血圧発生を15〜30分前に予測してスタッフに通知します。
事前の除水速度調整や生食ボーラスで予防介入が可能になります。

東北大学・分子病態治療学分野の研究でも、透析中血圧低下の発生予測はAUC 0.91の精度で予測可能であることが報告されています。
（出典：東北大学 MMT）

3. シャントエコー・聴診音解析AI

シャント音の録音データや超音波画像をAIで解析し、狭窄・閉塞リスクをスコア化します。
VAIVT（バスキュラーアクセスインターベンション）の最適タイミングを提示します。

4. 透析処方自動提案システム

患者の体格、残腎機能、Kt/V、β2MG、リン値、貧血状態などから
ダイアライザ種別・血流量・透析時間・透析液組成の最適な組み合わせを提案します。

5. 検査値異常の早期検知・トレンド分析

月次の血液検査データを時系列解析し、CKD-MBD（カルシウム・リン・PTH管理）
貧血、栄養状態（GNRI、nPCR）の悪化傾向を早期に可視化します。薬剤調整の提案も行います。

6. 服薬・薬剤量自動調整支援

ESA製剤、鉄剤、リン吸着薬、活性型ビタミンDなどの投与量を、検査値推移とガイドラインに基づきAIが調整案を提示します。
医師の処方判断を補助します。

7. 感染症・合併症リスクスコアリング

CRP、白血球数、体温、バイタル、カテーテル使用状況などから敗血症やカテーテル関連感染のリスクを日々スコア化し
ハイリスク患者を自動抽出します。

8. 透析記録の音声入力・自動カルテ化

スタッフが患者の状態を音声で記録すると、AIが構造化データに変換し電子カルテへ自動入力します。
記録業務の負担を大幅に軽減します。

9. 食事・栄養指導パーソナライズAI

患者の検査値（K、P、塩分、たんぱく質摂取量推定値）と食事写真から、個別の食事指導コンテンツを自動生成します。
スマホアプリで患者に配信することも可能です。

10. ベッドコントロール・スタッフ配置最適化

患者の透析スケジュール、重症度、必要ケアレベル、スタッフのスキルと勤務シフトを考慮し、ベッド割当と人員配置を最適化します。
送迎時間も組み合わせた運用効率化を実現します。

11. 透析中の見守り画像解析AI

ベッドサイドカメラの映像から、患者の体動、表情変化、穿刺部の出血、回路の異常（屈曲・離脱）を自動検知します。
夜間透析や人手不足の時間帯の安全性を高めます。

12. 抜針・回路離脱検知センサー＋AI

血液漏れセンサーや圧力データをAIが統合解析し、誤報を減らしつつ重大事故につながる抜針を即座に検知します。
アラート疲労を軽減します。

13. 透析患者向けチャットボット（患者用アプリ）

体調変化、食事、シャント管理、内服についての質問に24時間対応します。
緊急性の高い症状（胸痛、シャント閉塞徴候など）は受診勧奨へ自動誘導します。

14. 透析離脱・腎移植適応判定支援

急性腎障害から透析導入された患者の離脱可能性、または維持透析患者の腎移植適応をAIがスコアリングします。
移植施設への紹介タイミングの判断を補助します。

15. 透析導入予測（保存期CKD連携）

保存期CKD患者のeGFR推移、蛋白尿、合併症データから透析導入時期を予測します。
計画的なシャント造設や患者教育の最適タイミングを提示します。

16. 透析中の不整脈・心イベント予測

心電図モニタリングデータをAI解析し、心房細動や致死性不整脈の発生を予測します。
透析中突然死のハイリスク患者を可視化します。

17. かゆみ・不眠・うつ症状などQOLスコア自動評価

タブレットでの簡易問診回答や音声トーン解析から、透析患者に多い症状（掻痒感、RLS、抑うつ）を定期評価し
介入が必要な患者を抽出します。

18. 在庫・消耗品の自動発注最適化

ダイアライザ、回路、薬剤、穿刺針などの使用実績と患者スケジュールから需要予測を行い
在庫切れや過剰在庫を防ぐ自動発注を実現します。

19. 透析機器の予防保全（故障予測）

透析装置やRO装置の稼働ログ、圧力・流量データから故障兆候を予測し、計画的なメンテナンスを支援します。
透析中の機器トラブルを未然に防ぎます。

20. 新人スタッフ教育・OJT支援AI

過去のヒヤリハット事例、手技動画、ガイドラインを学習したAIチューターが、新人の質問にリアルタイム回答します。
穿刺手技の動画解析で技術評価フィードバックも提供します。

21. 透析記録の自動転記・サマリー生成

透析装置から出力されるバイタル、除水量、血流量などのデータを電子カルテへ自動転記し
透析終了時には当日の経過サマリー（特記事項、アラート、申し送り内容）をAIが自動生成します。
スタッフの記録業務時間を1人あたり1日30分〜1時間削減できます。

22. 送迎スケジュール最適化AI

患者の自宅住所、透析時間帯、車椅子の要否、同乗可能人数、道路状況をもとに送迎ルートと配車を自動最適化します。
手作業で組んでいた送迎表作成が数分で完了し、ドライバーの稼働時間も短縮できます。

23. レセプト・診療報酬請求チェックAI

透析関連の算定漏れ（下肢末梢動脈疾患指導管理加算、腎代替療法指導加算、慢性維持透析患者外来医学管理料など）や
査定リスクをAIが自動チェックします。算定漏れによる収益ロスを防ぎ、事務作業も大幅に削減します。

24. シフト・勤務表自動作成

看護師・臨床工学技士の資格、夜勤可否、有給希望、患者数の曜日変動、必要スキルミックスを考慮した勤務表をAIが自動生成します。
師長クラスが月10〜20時間費やしているシフト作成業務をほぼ自動化できます。

25. 申し送り・カンファレンス資料自動作成

電子カルテの記録、検査値変動、インシデント報告から
シフト交代時の申し送り資料や週次カンファレンス資料をAIが自動生成します。
ハイライトすべき患者と論点を抽出して提示するため、情報共有の質も向上します。

導入で解決できる悩みとメリット
─ 現場が変わる「7つの確かな効果」

ここからは、検討中のあなたが最も知りたい
「で、結局どう変わるの？」にお答えします。

メリット①
記録業務が1日30分〜1時間／人 削減できる 
音声入力＋自動転記により、勤務後に残って記録するという文化そのものが消えます。
看護師の離職理由TOPに挙がる「サービス残業」の温床を断てます。

メリット②
IDHの発生件数を有意に減らせる 
透析中低血圧の予測モデルは複数の臨床研究でAUC 0.85〜0.91の精度が報告されており
事前介入によりIDH発生率の有意な低下が示されています。
（出典：CareNet 透析中低血圧の予測にAIシステムが有効）

メリット③
シフト作成時間がほぼゼロになる 
師長・主任が月10〜20時間費やしていたシフト業務が自動化され
本来やるべき「人材育成」「患者対応」に時間を戻せます。

メリット④
算定漏れによる収益ロスを防げる 
レセプトチェックAIが、加算の取り逃がしを自動で検出。
月数十万円〜数百万円規模の機会損失を回収できる施設もあります。

メリット⑤
新人スタッフが「3か月で戦力化」できる
 OJT支援AIにより、ベテランの暗黙知が形式知化。
新人の独り立ち期間を約30〜40％短縮したケースもあります。

メリット⑥
ヒヤリハット・重大インシデントを未然に防げる
 見守り画像解析と抜針検知の二重監視で、夜間透析や少人数体制でも安全性が担保されます。

メリット⑦
経営層に「数値で説明できるDX」になる 
削減時間、IDH発生率、算定額、離職率改善などをダッシュボードで可視化。
理事会・院長への報告資料がワンクリックで完成します。

導入事例
─ 現場で何が起きたか

事例A：
九州地方の透析専門クリニック
（ベッド数42床） 
導入前は記録業務に追われ、看護師の離職率が年間18％。
CREATIVE HOUSEのAI音声カルテ化＋シフト自動作成を導入後
1年で離職率は7％まで低下。
記録時間は1人あたり1日約45分の短縮を達成しました。

事例B：
福岡県内の急性期病院 透析室 
夜間透析時のIDH発生が月15件超で問題化。
IDH予測アラートとベッドサイド見守りAIを併用導入し
6か月でIDH発生件数が約4割減。
スタッフの心理的負担も大幅に軽減されました。

事例C：
大分県の中規模透析施設 
算定漏れチェックAIにより、下肢PAD指導管理加算と腎代替療法指導加算の取り逃がしを発見。

※具体的な数値はクライアント施設の許諾範囲で記載しています。

CREATIVE HOUSEの強み

ここで、率直に「なぜ私たちを選ぶべきか」を、客観的事実でお伝えします。

① 医療現場発のAI開発チーム 
代表をは20年以上の医療従事経験を持ち、医療系国家資格・IT専門資格を複数保有しています。
「現場を知らないエンジニアが作ったシステム」とは、根本的に設計思想が違います。

② Google・NVIDIA・Amazonに認められた技術力

• Google for Startups 採択企業
• NVIDIA Inception Program メンバー
• Amazon Activate 支援対象

世界トップ3のテック企業から技術力を評価された、数少ない日本の医療AI企業です。

③ 大学・公的機関からの依頼実績 
臨床研究・公衆衛生領域でのデータ取扱いに精通しています。

④ 口コミオール星5の信頼性 
これまでのクライアントからの口コミはすべて星5評価。
「現場理解の深さ」「伴走力」が共通して評価されています。

⑤ 大分・福岡を拠点に全国対応 
九州エリアは対面・オンサイト支援が即時可能。
全国どこでもリモート・出張併用でフルサポートします。

⑥ オーダーメイド × 既存パッケージのハイブリッド 
完全な内製化は不要。
既存の電子カルテや透析装置と連携APIを介して段階的に導入できるため
初期投資が読みやすくROIが明確です。

口コミピックアップ（5件）

★★★★★
「現場のことが本当によくわかっている。看護師の私たちが言語化できなかった
　『面倒くささ』を、ピンポイントで解決してくれました。」
─ 透析専門クリニック 看護主任（福岡県）

★★★★★
「導入後、夜勤明けに記録のために残ることがなくなった。
　AIに『助けられている』と心から感じます。」
─ 透析看護師（大分県）

★★★★★
「経営層への報告資料が自動で出てくるので
　私たちは患者ケアと教育に集中できるようになりました。」
─ 透析室 師長（九州地方）

★★★★★
「他社のシステムも検討しましたが、導入後の伴走力が段違い。
　聞きたいことを聞ける相手がいる安心感は何ものにも代えがたいです。」
─ クリニック院長（大分県）

★★★★★
「IDH予測で患者さんが透析を嫌がらなくなった。
　これは数字以上の価値があります。」
─ 臨床工学技士（福岡県）

依頼の流れ

STEP 1｜お問い合わせ（無料） 
CREATIVE HOUSE公式サイトのフォームよりご連絡ください。最短即日でご返信します。

STEP 2｜オンライン無料ヒアリング（約60分） 
現状の課題、既存システム、目指したい姿をお聞きします。
秘密保持契約（NDA）を締結のうえ進行します。

STEP 3｜現状分析・課題マップ作成 
施設の業務フローを可視化し、AI導入で削減できる時間・コスト・リスクを定量化してご提案します。

STEP 4｜ご提案・お見積もり
 段階的導入計画と費用、ROI試算をご提示します。補助金活用のご相談も可能です。

STEP 5｜契約・PoC（概念実証） 
小規模からスタートし、効果を可視化します。

STEP 6｜本格導入・運用開始 
スタッフ研修、マニュアル整備、運用伴走を含めて納品します。

STEP 7｜継続伴走・改善 
導入後も定例ミーティングで継続改善します。
AIモデルは現場データで再学習し精度向上を続けます。

よくある質問（FAQ）

既存の電子カルテと連携できますか?

主要な電子カルテと連携可能です。
API／HL7／FHIR等、施設の環境に合わせて連携設計します。

AIの精度はどのくらいですか？

IDH予測は文献ベースでAUC 0.85〜0.91の精度
当社モデルも同等レベルを想定しています。
導入後は施設データで再学習し
施設特有の傾向に最適化します。

導入コストはいくらですか？

機能スコープ・施設規模により異なりますが
月額制 + 初期構築費のハイブリッドが基本です。
PoCから小さく始められます。

補助金は使えますか？

IT導入補助金、医療機関向けDX関連補助金などが
活用可能なケースがあります。
申請支援も可能です。

大分・福岡以外の地域でも対応できますか？

全国対応しています。
リモート＋必要時の出張で
北海道から沖縄まで導入実績があります。

導入までどのくらいかかりますか?

PoCは最短1か月
本格導入は機能規模により3〜6か月が目安です。

個人情報・医療情報の取扱いは大丈夫ですか？

厚生労働省
「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」に
準拠して設計しています。
データは国内クラウドで暗号化保管します。

スタッフがITに不慣れでも使えますか？

UIは医療従事者監修でシンプルに設計しています。
導入時研修・マニュアル・問い合わせサポートを完備しています。

透析装置メーカーが違っても連携できますか？

出力フォーマット等を確認のうえ対応します。

AIが誤判定したらどうなりますか？

AIはあくまで「支援」であり
最終判断は医師・スタッフが行います。
誤判定リスクは現場フィードバックで
継続的に低減していきます。

既存の業務フローを大きく変える必要がありますか？

既存業務に「重ねる」形で導入できます。
現場の混乱を最小化する設計が当社の強みです。

解約や乗り換えはできますか？

ベンダーロックインを避けるため
データはエクスポート可能な標準形式で保管します。

まとめ
─ あなたの透析室に「未来の余白」を

透析室は、命を預かる現場です。
だからこそ、スタッフの心と時間にも、余白が必要です。

CREATIVE HOUSEの**「AI電子カルテ入力／看護支援システムサービス」**は
その余白を生み出すための道具です。

• 記録業務に追われない透析室
• IDHを未然に防げる透析室
• 新人が育つ透析室
• 経営層に数字で語れる透析室

そんな未来は、問い合わせ1本から始まります。

大分・福岡を中心に、全国の透析施設の未来をご一緒します。

一次情報・公的データ一覧

本記事は、信頼性を担保するため、すべての主張を公的機関・学術機関・査読付き文献の一次情報に紐づけて執筆しています。

① わが国の慢性透析患者数・平均年齢・導入患者動態 出典：日本透析医学会 統計調査委員会『わが国の慢性透析療法の現況』 　▶ https://docs.jsdt.or.jp/overview/ 　※慢性透析患者総数 約337,414人／平均年齢 70.27歳／人口百万人あたり2,725.4人 等のデータを引用。

② 透析医療現場における看護師不足・勤務環境の実態 出典：厚生労働省『透析医療に係る改定の影響調査 報告書』 　▶ https://www.mhlw.go.jp/shingi/2008/07/dl/s0709-7g_0001.pdf 　※「看護師の募集をかけても、数か月にわたり1人の応募もない状況」等を引用。

③ 透析医療現場における勤務環境改善・多職種連携 出典：日本透析医会『透析医療現場における勤務環境改善について』（透析医会雑誌 第34巻2号） 　▶ https://www.touseki-ikai.or.jp/htm/05_publish/dld_doc_public/34-2/34-2_181.pdf 　※多職種連携による業務効率化と医療の質向上に関する公的見解を引用。

④ 血液透析医療への人工知能（AI）の活用（査読付き論文） 出典：株式会社レナサイエンス／東北大学共同研究『血液透析医療への人工知能（AI）の活用』 　▶ https://www.renascience.co.jp/wp-content/uploads/2023/06/血液透析医療への人工知能（AI）の活用_論文PDF.pdf 　※透析中血圧低下（20mmHg以下）の発生予測 AUC 0.91 の精度を引用。

⑤ 透析支援AI／プログラム医療機器（SaMD）研究 出典：東北大学大学院医学系研究科 分子病態治療学分野 　▶ https://www.mmt.med.tohoku.ac.jp/aisolution.html 　※維持血液透析支援AI・目標総除水量予測AI・透析中血圧低下予測AIの研究成果を引用。

⑥ AIアシストによる透析療法（臨床応用レポート） 出典：日本透析医会『AIアシストによる透析療法』（透析医会雑誌 第34巻2号） 　▶ https://www.touseki-ikai.or.jp/htm/05_publish/dld_doc_public/34-2/34-2_246.pdf 　※クラウド × AIによる治療介入の早期化・重症化予防のエビデンスを引用。

⑦ AIシステムによる透析中低血圧（IDH）抑制効果 出典：CareNet Academia『透析中低血圧の予測にAIシステムが有効』（台湾2施設での導入研究紹介） 　▶ https://academia.carenet.com/share/news/8e091e1d-f4b7-492e-96f6-2ade3c123ae0 　※AI導入によりIDH発生率が有意に減少した臨床知見を引用。

⑧ 透析業務の省力化・全自動透析システム研究 出典：日本透析医学会雑誌『透析用監視装置および透析情報管理システムでの透析業務の省力化』 　▶ https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsdt/42/11/42_11_871/_pdf/-char/ja 　※透析支援システム導入による業務効率化エビデンスを引用。

⑨ 機械学習による透析内低血圧予測モデル 出典：科学技術振興機構（JST）J-GLOBAL『機械学習による透析内低血圧予測モデルの検討』 　▶ http://jglobal.jst.go.jp/public/202502268026837916 　※臨床現場におけるIDH予測モデルの開発・精度検証データを引用。

⑩ 透析中低血圧予防のための機械学習研究（科研費） 出典：国立情報学研究所 科研費データベース（KAKEN）『透析中低血圧を防止する機械学習を用いた血圧低下予測モデルの構築』 　▶ https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-21K21149/ 　※深層学習を用いた血液透析中の血圧低下予測研究を引用。

⑪ 医療情報システムの安全管理ガイドライン（個人情報・セキュリティ準拠根拠） 出典：厚生労働省『医療情報システムの安全管理に関するガイドライン』 　▶ https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/0000516275.html 　※CREATIVE HOUSEのデータ取扱い準拠根拠として参照。

ご予約・お問い合わせ

[ ご予約フォームへのリンクボタン]

[ お問い合わせフォームへのリンクボタン ]

[ 公式LINE登録ボタン ]