AI×リハビリで広がる可能性 ― データ活用が変える臨床現場とチーム医療

はじめに

リハビリ部門は「人手不足」「記録・カンファの負担」「質保証とアウトカム要求」という三重苦に直面しています。解決の鍵はAI×データ活用。世界的にデジタル・ヘルスの有効性が整理され、チーム医療の質を高める介入も蓄積しています。この記事では、管理職が明日から動ける実装手順と現場で効くユースケースを、最新の学術的根拠を添えて解説します（WHOのデジタル介入ガイドライン、テレリハのエビデンス、IMUの妥当性、機械学習のレビューなど）。

Why：なぜ今、AI×データ活用が必要か

• 人手不足と生産性
  デジタル介入（遠隔診療・リモートモニタリング等）は、アクセス改善・業務効率化・患者アウトカム向上に資するエビデンスがWHOから整理されています。特に遠隔フォローやデジタル記録は、対面時間の質を高める施策として推奨されます。
• 質保証とアウトカム志向
  退院後の転倒・再入院・ADL変化など、継続的モニタリングが質保証の肝。IMU等のウェアラブルは歩行などの時空間パラメータを高精度に捉え、臨床で使えるレベルの妥当性・再現性が報告されています。
• チーム医療の強化
  情報共有と役割最適化はアウトカム改善に直結。多職種連携の包括的介入は、転帰・QOL・再入院に好影響を与え得ることがメタアナリシスで示されています。

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What：現場で“使える”ユースケース（根拠つき）

1. テレリハ・ハイブリッドリハ
   • 使いどころ：退院後フォロー、通院困難例、自己管理の継続支援
   • 根拠：多くの領域で対面と同等の臨床効果を示す報告が蓄積。慢性呼吸器等で包括的遠隔介入の有効性がレビューされ、脳卒中領域でも遠隔リハの有望性が論じられています。限界は対象選択・機器リテラシー・通信品質。
2. ウェアラブル/IMUによる“定量評価”と転倒予防
   • 使いどころ：歩行・バランスの定量化、在宅モニタリング、介入効果の可視化
   • 根拠：IMUは歩行速度、歩幅、歩行周期などで良好な妥当性・再現性を示し、単点IMUでも臨床で有用となる可能性が示されています。児童など一部集団では標準機器との比較で差異も指摘され、校正・設置・集団特性に配慮が必要。
3. AI予測（アウトカム・転倒・離床進捗）
   • 使いどころ：個別化ゴール設定、リスク層別化、リソース配分
   • 根拠：機械学習は高い予測性能を示す研究がある一方、データ品質・バイアス・外的妥当性が課題。臨床実装には透明性・再現可能性の確保が不可欠。

ポイント

• ユースケースは「業務の痛点」に紐づける（例：転倒リスク判定→夜間見守り導線の最適化）。
• いきなり“AI”ではなく、まずはデータの整形と可視化で成果を出す。

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How：明日から動ける実装ロードマップ

STEP1｜データ設計（3W1H）

• What：最小データセット（例：基本属性、疾患、FIM/BI、歩行速度、転倒有無、在宅状況）
• Why：意思決定に直結するか（カンファ/退院調整/人員配置）
• Who：記録責任（PT/OT/ST/看護・医師）
• How：入力負担を減らすテンプレート化／音声入力

STEP2｜可視化（ダッシュボード化）

• 例：病棟別の離床率・平均歩行速度・転倒率を時系列表示
• KPI：①文書作成時間、②カンファ所要時間、③転倒率、④在宅継続率

STEP3｜小規模PoC（8〜12週）

• 対象ユニットを1つ選び、テレリハ or IMUを試験運用
• 事前に評価指標と閾値を合意（例：文書時間-30％、転倒率-20％）

STEP4｜本格展開（標準業務に格上げ）

• 成果が出た指標のみを**標準手順書（SOP）**へ
• 継続監査（モデルのドリフト、バイアス確認）、教育（e-Learning＋症例検討）

体制・ガバナンス

• 責任者：リハ部門のDXリード（副部長級）
• 会議体：医療情報部、看護、医師、地域連携、事務が入るデータ運用委員会
• 倫理・法務：目的外利用の禁止、同意管理、匿名化、アルゴリズムの説明可能性
• チーム連携：多職種ラウンドで**“意思決定の場”にデータを持ち込む**（単なる報告で終わらせない）。チーム介入がアウトカム向上に寄与するという根拠に沿った運用。

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まとめ

• AI×データ活用は人手不足の現場で業務効率と質保証を同時に押し上げる。
• テレリハは適切な対象で対面と同等の効果を示し得る。IMUは歩行の定量評価を臨床レベルに引き上げ、AI予測は個別化支援の可能性を広げるが、データ品質と外的妥当性が成否を分ける。
• 管理職はデータ設計→可視化→PoC→標準化の順で小さく始め、KPI・倫理・チーム連携を整えることで、臨床の意思決定に“効くDX”を実装できる。