私たち「at-Medic」は、医療・研究グレードの高性能ウェアラブルが捉える1000Hz~4000Hzの高精細な信号データを、独自技術HFM-BVA(高周波変調ー生体ベクトル解析)によって多次元ベクトルへと変換。AIによる「未病の検知」を実現します。
オンライン脈波解析が体験できます
高性能ウェアラブルが支える医療の一つに、脈波計測があります。
サンプルデータが入っていているデモアプリで体験してください。
1、画面中央部の「ファイルを選択してください」をクリック
2、データを選び【解析】ボタンをクリック、
本番と同じ解析動作が動き出します。
3、違うデータを選ぶとグラフが変わること、AIからの答えが変わることが確認できます。
4、タブを切り替えるとAIとのチャットや、メモ・写真のアップロードができます。
5、お試し後は、必ず右上にある【退出】ボタンを押してください。
HIGH-PRECISION HARDWARE INTEGRATION
【研究用生体計測装置】から1000Hz~4000Hzのデジタル信号をインポート。マイクロ秒・ミリ秒単位の揺らぎを取得します。センサーの付け替えで10種類以上の測定が可能。
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、「高周波確率共鳴」によって可視化信号へと「アクティベート(BSA)」します。
ウェアラブルデバイスから取得・送信された脈波信号を、at-Medicの高速バックエンドがグラフ表示、多次元ベクトルへ変換・保存します。
特許取得の新技術:原信号に高周波を重畳した合成波において、頂点・底点(極値)地点を求め、そのひずみを算出します。
高周波のキャリア波に「上下非対称性(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)のズレ方が変わります。
✓ 微小な勾配の変化が、極値の不規則な時間ズレとして強調されることと同時に、確実な周波数ビンの立ち上げを行います。
ALGORITHMIC CORE ENGINE
1000Hz~4000Hzサンプリングのデータに対し、高周波の非対称搬送波を重畳付与します。
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、極値シーケンスを生成します。
隣接する極値間の「時間差」と「振幅差」を結ぶ橋げた構造を形成。微小な波形ひずみの「線分的・面積的変化」を算出します。
データ抽出窓をスキャンさせ移動分散を算出。波形の歪みを可視化します。
抽出された特徴量(隣接振幅差 & 移動分散)を離散フーリエ変換。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 | at-Medic |
|---|---|
| 設立 | 2023年6月 |
| 代表者 | 藤沢 光弘 |
| 所在地 | 長野県上田市福田60-6 |
| 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 |
| 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 |
SOCIAL IMPACT & FUTURE VISION
臨床的意義: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、何らかの前兆があるか」という体調の変化パターンを捉えます。
SOCIAL IMPACT & FUTURE VISION
臨床的意義:15秒間の確実な計測による未病検知
従来のウェアラブル健康機器・解析手法
手軽さと省電力性を重視、活動量や睡眠の質等を測定することを目的にしています。多くの人のデータをもとにしてしてAIが健康状態を解析します。
at-Medicが拓く未来
医療機器と同レベルの細かいサンプリングを行います。体調変化の兆しを察知することを目的にしています。パーソナライズされたデータを蓄積してAI解析します。