脳卒中後遺症・認知症・パーキンソン病など高齢者によくみられる6疾患別に、福祉用具サービスPDCAの要点とAI支援策、リスク留意点を網羅的に解説。
はじめに
疾患特有の症状や進行度は、福祉用具の選定・調整・モニタリングに大きく影響します。本記事では 高齢者に多い6つの代表的疾患 を取り上げ、PDCA 各段階でのポイントと 福祉用具サービスPDCAアシスタントAI（以下、当AI）が提供するサポート機能を整理しました。介護施設経営者・福祉用具担当者の皆様が リスクを最小化し、QOL を最大化する ための実践的ガイドとしてご活用ください。
疾患別 PDCA チェックリスト
| 疾患 | Plan（計画） | Do（実行） | Check（評価） | Action（改善） | 特記事項・留意点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 脳卒中後遺症 | 片麻痺側の筋緊張と可動域を詳細測定。目標：自宅内移動 ADL 向上。 | 片麻痺用手すり配置、スライディングボード導入。 | 立位保持時間、介助量を定量記録。 | 異常筋緊張増大時に用具再適合。 | 疲労による安全低下を念頭に段階負荷。 |
| 認知症 | BPSD（行動・心理症状）の頻度・誘因を分析。 | 扉開放防止器具、GPS 付き徘徊センサーを導入。 | 徘徊距離・転倒回数を自動集計。 | 環境調整＋ケア手順を行動分析で更新。 | 誘導的コミュニケーションと色彩・照度設計が鍵。 |
| パーキンソン病 | オン／オフ時間帯を把握、すくみ足リスク評価。 | フットスイッチ付き歩行器、バイブレーション cue デバイス。 | 歩行速度、凍結回数をアプリ連携で記録。 | 薬効変動に応じて用具を切替。 | 姿勢保持具は“前傾姿勢”を補正しすぎない。 |
| 骨粗鬆症・変形性関節症 | 骨密度と疼痛部位を確認し荷重制限目標設定。 | 前傾浅座り防止イス、前方アームサポート歩行器。 | 疼痛VAS と活動量データを対比。 | 痛み増強時は代替用具へ速やかにシフト。 | 転倒予防マットは厚みと段差を両立。 |
| 慢性心不全 | NYHA 分類と浮腫・呼吸苦のトリガーを評価。 | 体重自動測定床マット、段差昇降サポート手すり。 | 体重変動・SpO₂ をクラウド連携。 | 悪化兆候で早期受診フローを発動。 | 利用者疲労時の装着・脱着しやすさを重視。 |
| COPD | 呼吸困難スケール mMRC を基に活動レベルを設定。 | 酸素ボンベ収納カート、軽量四輪歩行車。 | 歩行時 SpO₂ 低下パターンを可視化。 | 適切な休息導入や代替運動を指導。 | チューブ引っ掛け防止と可搬性の対策必須。 |
AI が支援する具体機能
- 疾患別テンプレート：アセスメントフォームが疾患特有項目を自動追加。
- リスク予測エンジン：片麻痺側転倒予測など疾患別アルゴリズムでアラート発信。
- ウェアラブル連携：歩行速度・SpO₂ をダッシュボードで一元管理。
- BPSD トリガー分析：介護記録とセンサー情報を NLP 解析し、行動発現要因を可視化。
- 自動改善提案：類似施設の成功事例データベースからプッシュ通知。
成功事例ピックアップ
事例：B 特別養護老人ホーム（定員80名）
- 認知症利用者 45 名に徘徊センサー導入。
- 転倒関連インシデント 30→18 件（半年比較）に減少。
- 片麻痺利用者 10 名で歩行自立率 40％→70％（3か月）。
まとめと導入ステップ
疾患の特性を踏まえた PDCA は、安全性・自立支援・職員負担軽減 の三拍子を実現します。当AIは疾患別プロトコルとビッグデータ解析で現場判断をサポート。