主に整形外科で使用されるSBドレーンは、ボトルとYチューブ、ドレナージチューブの接続部分が、引っ張られても抜けにくい構造にはなっていないため、術後退室前に、医師や看護師がその2カ所をテープや余った糸で固定をしています。退室前は忙しく、時間のロスとなり、また、患者への処置以外でのテープの消費も問題点となります。術後に固定をしなくてもいいよう、接続部分に「ロック機能」などを取り付けてもらいたい。

新生児や、痩せ形の患者など、聴診面と患部に隙間が生じると音が聴き取りにくい。従来は、小さな聴診器で対処していたが、振動面が小さい分音が小さい欠点があった。また、電子聴診器で音を増幅させる方法は、電源を要し、高価であった。この課題を解決するため、聴診器自体を改良したい。

従来の喀痰吸引法は、吸引カテーテル端が喀痰に届かなければ吸引効果が得られない。盲目的挿入では十分な効果が得られず、気道損傷などの危険性もあった。カフアシストなどの機械的咳補助(MI-E)は、低侵襲・短時間な排痰法として知られているが、装置が高価且つ訓練なしに実行は困難だった。

現在の治療はX線を利用しており、術者や患者さんの被爆が問題となっている。装置自体は、術者の周囲で邪魔にならぬような遮蔽板をセットしたい。

現在は、X線を利用して、大腿部からカテーテルを頭部まで誘導している。患者さんによっては血管の蛇行が強く誘導に難渋する。様々な工夫をしているが、根本的な解決をめざしたい

カテーテル形状やデバイス選択など、経験と個人の知識に依存にしている部位を、AIが判断し、適切な形状やデバイス選択を提供するシステム

顔面骨折に対する三次元実態モデルを用いたシミュレーション手術が普及して久しい。画像解析ソフトで整復モデルを作成し術中に整復位の指標として用いるのが一般的な使用法だが、この整復モデルは健側のミラーイメージを骨折部に重ね合わせて作成されることが多く、その精度は必ずしも高くない。整復後の形態をデータ上で作成するための、別のアプローチを模索している。

医療現場でのアクシデント発生要因の最も多いものに薬剤がある。例えば他人の薬が配布される、不適切な用法容量で内服するなどである。看護師は誤飲防止に努めているが、人力による誤飲防止には限界がある。内服薬の誤飲防止、看護師の業務負担軽減につながる技術を開発したい。

患者が入院後環境に適応できずせん妄を発症したり、日常生活動作の低下による転倒・転落事例が多く発症している。現在、離床センサーなどを使用しているがいずれも患者の個別性は考慮しておらず、寝返り等必要無い時にも反応し、都度看護師が訪室することで患者に多くのストレス負荷がかかり看護師の業務量増加している。可能な限り拘束せず、患者の個別性に合わせ転倒・転落を防ぐセンサシステムがほしい。

高齢者や、基礎疾患がいくつもあるような患者は、予期せぬ状態の変化がおきることがあるが、複数の患者さんの対応を同時にしていると従来の心電図モニター等のアラーム機能だけでは気づくことが遅れる場合がある。常に患者の状態をモニタリング・見守ることができ、状態悪化の予測と変化が起きた際にすぐに看護師が気づくことができる装置の開発を目指したい。