Cloudphysician、病院モニタリング向けNightingaleビデオモデルを発表

臨床AI企業のCloudphysicianは、2026年9月9日にNightingaleを発表しました。これは病院の患者を24時間監視するために構築されたドメイン固有のビデオ基盤モデルです。同社によると、同システムはすでにインドの150以上の病院で導入されており、米国市場への展開も進めています。

この発表はインド・バンガロールと米国サンフランシスコから行われました。医師が創業したCloudphysicianは、臨床AIが医師や既存のワークフローを維持しながらベッドサイドのキャパシティを拡大するよう設計されており、Nightingaleは数千時間に及ぶ臨床ビデオで学習されたと述べています。同社によれば、このモデルは医師が定期巡回を行う際に初めて顕在化するような、患者の状態に関する臨床的に重要な変化を検知します。

アーキテクチャとオンプレミス運用

同社はNightingaleを、患者が存在するか動いているかといった基本的な活動を識別する汎用ビデオAIシステムと対比させました。Nightingaleは、異常な呼吸パターンや鼻の膨らみ、栄養チューブと呼吸チューブを区別するチューブ位置、せん妄の兆候、鎮静レベル、転倒リスク、圧迫潰瘍リスクなど、細かな臨床シグナルを認識できるよう設計されていると同社は述べています。

Cloudphysicianは、Nightingaleを独自の臨床データと専門家による注釈から開発したコンパクトな基盤モデルであり、既存のオープンウェイトモデルを流用したのではなく、ゼロから構築されたと説明しています。同社によれば、すべての処理は病院内で行われます: 単一のオンプレミスGPUが100本の同時カメラストリームを取り込み、患者の映像は施設を出ることはありません。この結果、エッジおよびオンプレミス展開向けの効率的な知覚層となり、汎用のクラウドベース・トークン駆動モデルと比較して推論と帯域幅コストを約100倍削減できるとしています。

CEO声明と米国拡大計画

共同創業者兼CEOのDr. Dhruv Joshiは、医師として数年にわたり、呼吸パターンの変化やベッドから離れようとする無監視の患者など、数分で状態が変化し得る患者を見守ってきたと語ります。「Nightingaleは患者の部屋で始まり、ベッドサイドモニターが見逃すシグナルや、医師が全ての場所に同時にいるとすれば捕らえることができるシグナルを学習するように設計されました」と、Joshiは発表文で述べました。同社は医師や看護師の目として機能するよう構築されており、この種のAIが生死を分ける可能性があると語っています。

発表によれば、米国には約100万床の病院ベッドがあり、そのうち約20万床に現在カメラが設置されており、2030年までに50万床に増える見込みです。Cloudphysicianは、この設置されたカメラ基盤により、臨床レベルの視覚認識を24時間体制で医療提供に組み込むAIの展開が可能になると述べています。同社の目標は、数十億ドル規模に拡大しつつある市場において、医療提供のデフォルトの視覚認識層になることです。

会社概要と既存製品

Cloudphysicianは2017年にDr. Dhruv JoshiとDr. Dileep Ramanによって設立され、入院中の患者に対し自律的なケアで安全性を確保することを目標とした、病院向けビデオソリューションを提供するAI企業です。リリースによれば、同社は20万以上の患者にケアを提供し、200以上の病院ネットワークを通じて1万以上の命を救ったとしています。

公式ウェブサイトでは、Cloudphysicianは300以上の病院で20万以上の患者を治療し、死亡率を最大40％低減したと別途記載しています。同社はSmart‑ICU、Smart‑NICU、Smart‑Dialysis、Smart‑ERといった製品ラインを掲げ、サンフランシスコ、シンガポール、バンガロールに拠点を持ち、米国とインドにチームを配置しています。また、AIモデルの背後にある手法に関する特許を8件取得しています。さらに、過去10年間で高度急性の入院ケアからビデオ、バイタルサイン、EMRデータを組み合わせた、世界最大級のマルチモーダルデータセットを構築したと述べています。

会社のAboutページでは、Cloudphysicianは高度急性ケアの現場で何千時間も経験を積んだ2人の集中治療医によって設立されたと記載されています。Joshiは呼吸器・集中治療医学のバックグラウンドを持ち、過去にCleveland Clinic FoundationやMedStar Healthに所属していました。Ramanは呼吸器、集中治療、睡眠医学の領域で経験を持ち、Cleveland Clinic FoundationやTexas Tech University Health Sciences Centerに所属していました。

CloudphysicianはAIビデオコパイロットと呼ばれる製品も提供しており、臨床医が注釈したビデオデータで学習した事前学習済みの疾患別AIエージェントを使用します。同社は、オーケストレータ層が複数のモダリティにわたる専門エージェントを調整し、ケア提供者に対してコンテキストを保ったインサイトを提供すると述べています。対象エージェントは呼吸数と呼吸作業の検出、疼痛と鎮静のモニタリング、中心静脈カテーテル感染予防を含みます。実例として、ベッドレールの低下検知と転倒リスク警告のベッドサイドチームへの送信、せん妄リスクの早期フラグ、呼吸作業の視覚的識別が挙げられます。

同社は、導入はハードウェアに依存せず、オンプレミスまたは顧客のクラウド上で既存のモニター、カメラ、タブレット、電話と共に実行でき、顧客データは病院内に留まりモデルの学習に使用されないと述べています。