カルテの記載内容をAIが解析し、患者の転倒リスクをスコア化
UBIC MEDICAL 取締役 兼 UBIC 執行役員CTO行動情報科学研究所所長 武田秀樹氏
UBIC MEDICAL 取締役（UBIC 執行役員CTO）で行動情報科学研究所所長を務める武田秀樹氏は、人工知能を使って電子カルテの記載内容（患者のコメントや看護師の観察内容など）を解析することによって患者の転倒転落を防止するアプリ「患者転倒防止モニタリング」を紹介した。注意力の低下を示す特徴などを自動的に学習するという。
スマートフォンから患者転倒防止モニタリングにログインすると、患者のリストが表示され、各患者の転倒するリスクがスコア化されて色分け表示される。こうしたスコア化を可能にしているのが人工知能で、ランドスケイピングと呼ぶ手法を使っている。「機械学習と自然言語処理を融合したもので、少ない学習結果で正しい判断を下す」（武田氏）。
人工知能で電子カルテの記載内容を解析して患者の転倒転落を防止するアプリ「患者転倒防止モニタリング」の画面
TESS 代表取締役 鈴木堅之氏
東北大学発のベンチャーTESSで代表取締役を務める鈴木堅之氏は、自分の足で漕げる車いすを紹介した。特徴は、コンパクトで、座った時にペダルまでの距離がぐっと縮まっていること。「人間には本能として原始歩行の反射の仕組みが備わっている。この車いすに乗ると、人間が持っている反射を呼び起こす。これによって自ら動くことができる」（鈴木氏）
TESSの足こぎ車いすは、日本で6000台を出荷した。現在では米国でFDA（Food and Drug Administration）の認証も取得し、世界中に届ける準備が整っているという。
LASSIC コンサルティング部シニアコンサルタント 小泉雄氏
LASSICのコンサルティング部でシニアコンサルタントを務める小泉雄氏は、人間の感情を分析するIT技術についてプレゼンテーションした。講演では、表情、音声、脈拍などから感情を計測してサーバに蓄積／可視化する「感情マネージメントシステム」を紹介。
デモでは、実際に小泉氏がカメラの前で顔の表情を作り、アンガー（怒り）とジョイ（喜び）を計測できることを示した。これを一日中監視することによって時間帯、曜日ごとの感情の傾向が把握でき、アンガーマネージメントなどに役立つという。
