at-Medicは、クレアクト社をはじめとする医療・研究グレードの高性能ウェアラブルが捉える1000Hzの高精細生体データを入力とし、独自技術HFM-BVA（高周波変調生体ベクトル解析）によって微小波形をVectGraph（多次元ベクトル）へ昇華。汎用AIによる「未病前兆検知」を実現します。
オンライン解析プラットフォームを体験HIGH-PRECISION HARDWARE INTEGRATION
研究用多チャネル生体計測装置（PPG脈波・sEMG筋電図）が取得する1000Hzの生データを忠実にインポート。時間軸上のマイクロ秒・ミリ秒単位の揺らぎを取りこぼしません。
従来のフィルタリングではノイズとしてカットされていた微弱な血管伸展性や筋緊張の変化を、高周波重畳によって破壊することなく可視化領域へと「アクティベート（BSA）」します。
ウェアラブルデバイスからストリーミング送信された生体信号を、at-MedicのGo/C++高速バックエンドがリアルタイムで多次元ベクトルへ変換・保存します。
原信号 $S(t)$ に高周波 $C(t)$ を重畳した合成波 $Y(t) = S(t) + C(t)$ において、頂点・底点（極値）が発生する条件は微分値がゼロとなる点、すなわち $\frac{dC}{dt} = -\frac{dS}{dt}$ です。
ここでキャリア波 $C(t)$ に「上下・左右非対称性（立ち上がりと立ち下がりの勾配差）」を持たせることで、原信号の傾き $\frac{dS}{dt}$ が「正（立ち上がり）」か「負（立ち下がり）」かによって、極値の発生タイミング（位相シフト）のズレ方が非対称に増幅されます。
✓ 振幅では目立たない0.1%の微小な立ち上がり勾配の変化が、極値の不規則な時間ズレとして幾何学的に強調されます。
ALGORITHMIC CORE ENGINE
1000Hzサンプリングの脈波データに対し、5サンプル周期（200Hz）の非対称搬送波を重畳合成します。
ローカルミニマム（底点）とローカルマキシマム（頂点）をそれぞれ検出し、発生時刻順に並べ替えて1つの極値シーケンスを生成します。
隣接する極値間の「時間差 $a$」と「振幅差 $b$」を結ぶ橋げた構造を形成。その積 $c = \frac{a \times b}{10}$ により、微小な波形ひずみの「面積的変化」を算出します。
101点のデータ抽出窓をスキャンさせ移動分散（列11）を算出。さらに特定区間のパターンとの内積（$os = \sum i \cdot j$）を計算し、異常な波形歪みを検知します。
抽出された特徴量（隣接振幅差 & 移動分散）をDFT変換。振幅の微小変化を「周波数ビンのダイナミックな拡散プロファイル」として描き出し、AIに入力します。
CORPORATE INFORMATION
| 会社名 | 株式会社 at-Medic（at-Medic Inc.） |
|---|---|
| 設立 | [ 設立年月日をご入力ください ] |
| 代表者 | [ 代表者氏名をご入力ください ] |
| 所在地 | [ 本社所在地をご入力ください ] |
| 事業内容 |
1. 高周波変調生体ベクトル解析技術（HFM-BVA）および VectGraph プラットフォームの開発・提供 2. 次世代ヘルスケア機器・ウェアラブル生体データ解析APIの開発 3. 汎用AIを用いた未病前兆検知アルゴリズムおよび体調管理ソリューションの研究開発 |
| 特許・知的財産 | 非対称高周波重畳による生体信号ベクトル変換および前兆検知アルゴリズム関連特許（出願準備中 / 商標登録準備中） |
SOCIAL IMPACT & FUTURE VISION
社会的意義：バイオマーカー探しからの脱却
従来の医療機器・解析手法
特定の疾患やバイオマーカー（基準値）の検出を目的とします。単一の数値を導き出す回帰分析が中心であり、「発症した病気を発見する」ための対症療法的な枠組みにとどまっていました。
at-Medicが拓く未来
生体信号を幾何学ベクトルへ変換して蓄積。汎用AIが得意とする主成分分析・因果分析の土俵に乗せることで、単一のマーカーでは見えない「いつもと同じか、それ以上の前兆があるか」という体調の変化パターンを捉えます。