看護学生・看護師さんの問診力を鍛える、AI問診『OPQRST Nurse』の開発

2026年5月にAI問診シミュレーション『OPQRST Nurse』のリリースをしたい!私たちは「医療者の問診力を高め、患者さんが安心できる医療を提供する」を達成するために、医学生・初期研修医むけのAI問診シミュレーションを開発しました。そのサービスを看護学生・看護師さんに届けたい!

現在の支援総額

457,000

45%

目標金額は1,000,000円

支援者数

30

募集終了まで残り

11

看護学生・看護師さんの問診力を鍛える、AI問診『OPQRST Nurse』の開発

現在の支援総額

457,000

45%達成

あと 11

目標金額1,000,000

支援者数30

2026年5月にAI問診シミュレーション『OPQRST Nurse』のリリースをしたい!私たちは「医療者の問診力を高め、患者さんが安心できる医療を提供する」を達成するために、医学生・初期研修医むけのAI問診シミュレーションを開発しました。そのサービスを看護学生・看護師さんに届けたい!

こんにちは!

私たちは株式会社OPQRST(オーピーキューアールエスティー)です。

2024年2月に起業した「千葉大学発ベンチャー」企業で、取締役・メンバーは千葉大学学部附属病院 総合診療科に縁のある医師たちです。

目次

1.私たちが目指していること
2.OPQRSTとは?社名の秘密
3.開発にかける思い
4.届けた人たち、届けたい人たち
5.OPQRST Nurseで〜学習〜
6.OPQRST Nurseで〜教育〜
7.現在の準備状況
8.応援コメント
9.リターンについて
10.今後のスケジュール
11.支援を検討している皆様へ

AI問診シミュレーション『OPQRST Nurse』を開発し、看護学生や看護師の皆さんをサポートしたい!

私たちはこのプロジェクトを通して、医師向けAI問診シミュレーションサービス「OPQRST」をもとに、看護学生・看護師さんを対象にした「OPQRST Nurse」を開発し、多くの方の手にわたることを目指しています。
このサービスは、看護学生・看護師さんが患者・医療者との問診・コミュニケーションの力をつけることで、臨床の現場で抱く不安を取り除くための教育サービスです。自己学習および指導の効率化を目指します。

医師向けのサービスを応用して開発

私たちは、2025年8月「医療者の問診力を高め、患者さんが安心できる医療を提供する」を達成するために、医学生・初期研修医むけのAI問診シミュレーション『OPQRST』を開発しました!

AI問診シミュレーション OPQRST(医学生・医師向け)

『OPQRST』は47種類の疾患 ✕ 3種類の模擬患者 ✕ 3種類の主訴という423パターンに及ぶAI模擬患者と問診シミュレーションができるサービスです。

OPQRST サービス画面

AI模擬患者が相手だから、

何回でも、
安心して、
繰り返し、

問診練習することができます。

医師として必要な診断をするための問診力
検査や治療の説明をするための問診力
患者さんの不安を拭う問診力

を養います。
高いコミュニケーション能力は良好な患者・医師関係を結び、安心安全な医療を届けることにつながります

社名・サービス名の由来に隠された想い

私たちの社名、そしてAI問診シミュレーションのサービス名であるOPQRSTオーピーキューアールエスティーと発音します。

OPQRSTはアルファベットの並び順、そのままですが、実は問診にとって重要な意味を持ちます。それは、OPQRST法と呼ばれる問診のコツです。

OPQRST法とは?

OPQRST法とは、症状 (とくに痛み) を評価するための問診フレームワークです。聞くべき内容の頭文字になっているので、意識して問診することでもれなく情報収集でき、系統立った理解に役立ちます。

問診のOPQRST法

「痛くなったのは急にですか?」

「痛みは食事を摂ると悪化しますか?」

「痛みでできなくなったことはなんですか?」

こういったOPQRST法に則った問診を自信を持って行うことは、よい医療を提供するためにとても大切です。私たちはこの想いを社名にこめ、『医療者の問診力を高め、患者さんが安心できる医療を提供する』をミッションに日々活動を続けています。

なぜこのような発想に至ったか?(栁田の場合)

代表取締役 栁田 育孝

早稲田大学理工学部コンピュータ・ネットワーク工学科卒業後、長崎大学医学部医学科へ入学。初期研修後は千葉大学医学部附属病院総合診療科に所属し臨床に従事しつつ、2023年に千葉大学大学院医学研究院診断推論学で博士号取得。研究テーマは診断精度、診断エラーを中心に、AIの医学教育への導入、診断推論の教育など。

千葉大学学術研究・イノベーション推進機構(IMO)主催のGAPファンドプログラムで「AIによる人工模擬患者開発」のテーマが採用されたことを契機に、2024年に株式会社OPQRSTを設立し、医学教育コンテンツ開発を行っている。

AIは、医療者の負担を減らすと、同時に、医療者の能力をさらに引き出すための技術です。業務をAIに任せきりにすることが、目的ではありません。医療の質を守り、高めていくことこそが、私たちの目指す本質です。

車や電車、飛行機の分野では自動化が進んでいますが、それでも人が操作する能力を維持する必要性が重視されています。医療も、同じだと考えています。AIが支援する時代だからこそ、医療者自身の判断力や対応力を継続的に鍛える必要があります。

患者さんの言葉に耳を傾け、その背景にある文脈を理解する。これは、人にしか担えない、最も大切な役割です。だからこそ、AIによる教育が必要なのです。

AIを使った訓練は、誰もいない場所で、好きなタイミングでできますし、多様な症例に触れ、納得がいくまで、経験を積み重ねることができます。現実の医療に、同じ患者さんは一人もいません。病名が同じでも、症状の訴え方は異なりますし、病気に至った背景は一人ひとり違います。その「多様性」をAIで再現し、学びに変える。それが、僕たちの提供する教育の価値です。

コミュニケーションを磨くことは、単に技術を高めるだけではありません。患者さんや、共に働く仲間との、信頼の架け橋を築くことです。「伝える力」があれば、患者さんや医療チームのミスコミュニケーションが減ります。相互理解が深まれば、患者さんは心から納得し、医療チームは一つになって、最善のケアを提供できます。

僕たちは、AIを活用した学習環境を通じて、確かな診断力と、心に届く対話力を支える基盤を作ります。効率の先にある、医療全体の質を、着実に、一段ずつ、引き上げていくために。


なぜこのような発想に至ったか?(横川の場合)

取締役 横川 大樹

福井大学医学部医学科を卒業後、医師として千葉大学医学部附属病院総合診療科に所属し臨床に従事しつつ、2020年に千葉大学大学院医学研究院診断推論学で博士号取得。単語埋め込みベクトルによる医療用語の分散表現を主テーマに日本学術振興会 科学研究費助成事業に3度採択され、自然言語処理によるAI診断の研究を遂行している。

臨床では診断困難例に対するセカンドオピニオン外来を中心に従事している。問診(病歴聴取)による診断技能を有し、学生や初期臨床研修医・養護教諭などへ教育活動を行っている。


チームの一人、横川は東京都で生まれました。もともと動物が好きだったので獣医を志望したのですがハードルが高く、受験勉強を1年多くしたことで、医師として働くことに興味が湧きました。

その後、福井大学医学部へ進学しました。福井大学では家庭医療の先生の「聞くちから」に感銘を受けました。初期研修では東京に戻り、救急外来を中心に幅広く学び研修しました。


医師の専門資格を決めるときになって、思い出したことがあります。

医療の世界で診断エラー(誤診、診断のプロセスに誤りや遅延が生じること)は大きな問題です。例えば「腰が痛い」と聞いたとき、どうせ大した事はないと思いますよね。では医師はどうやって、あなたやあなたの家族の腰痛が、大した事ない腰痛だと断言すると思いますか?検査でしょうか?

いえ、まずは問診です。

医師の世界では「レッドフラッグ」と言って「ただの腰痛ではない危険なサイン」というのがあるんです。これは検査ではなく、問診でないと確認できません。

あなたやあなたの家族の腰痛が、大した事ない腰痛だと断言するためには、問診によってこのレッドフラッグを聞かなければなりません。

チームの一人、横川は、自分の家族に起きていた腰痛が正しく評価されず、診断エラーにあいました。今の医師であれば明らかにわかる「レッドフラッグ」があったのに、大した事ない腰痛だと放って置かれてしまったのです。

卒業し国家試験に合格しました。初期研修医として働きだすと、臨床には「検査で診断するのが当たり前の世界」がありました

同じような診断エラーがあなたやあなたの家族に襲いかからないように、私は診断をしっかりできる医師になりたいと思いましたし、同じような医療者を増やさないといけないと思いました。


なぜこのような発想に至ったか?(内田の場合)

取締役 内田 瞬

千葉大医学部医学科を卒業後、医師として千葉大学医学部附属病院総合診療科に所属。国際医療福祉大学成田病院の設立時に総合診療科助教として総合診療に携わる。総合診療に並行してプライマリ・ケアに従事し2021年に家庭医療専門医を取得。

2023年より自身でクリニックを開院し、院長として従事している。自院でウェブ問診をはじめとする医療DXを推進するほか、G検定 (JDLA) を取得している知識を活かし、医療分野におけるAI活用の研究にも携わっている。


私はクリニックで働く町医者です。単なる風邪の方、仕事の合間に定期処方を受けにくる方もいれば、珍しい病気の初期や心理社会事情の絡んだ複雑なケースに出会うこともあります。面白さと奥深さに富んだ大好きな現場です。

患者さんは様々な語り方をされます。「発熱」や「咳嗽」といった症候にも、「仕事の頑張りすぎ」や「話に聞いた感染症かも」という文脈があります。治療と並行して、多忙さを認めてご自愛を促したり、特殊な感染症でなさそうな理由を説明したりします。こうした患者さんの「物語」が、問診の場で明らかになります。

これが、私が最も面白く奥深いと思っている分野です。

医師になりたての頃は、この分野を知りませんでした。家庭医療・総合診療を専攻して初めて認識しました。各人が経験的に修得する我流ではなく、研究され提唱されている概念や方法論があったのです。

問診・医療面接の領域は、患者さんの「物語」に迫る興味深さや健康観に寄り添う本質性を持ちながらも、認知度や学習環境に改善の余地があります。

そのような思いでOPQRSTの一員として取り組んでいます。

OPQRSTでは、1人で出来ないことに挑戦しています。医療者としての理想は、自分の能力で世界を良くすることでしょう。しかし私には世界に発信するほど優れた能力はありませんし、人生を仕事に捧げたいとも思いません。

私は凡庸な医師です。それならばせめて、得意分野で・手の届く範囲で貢献しようと思います。

問診・医療面接の技術を、ITを活用しながら、一部の医師だけでなく医療関係者・学習者に広めることを目指しています。


私たちは医師向けのOPQRSTを医学生や研修医に届けてきました。臨床に向かう準備をする医学生、実際に勤務してからハードルを感じている初期研修医、そういった医師を指導する指導医。そういった方にOPQRSTを通して教育機会を提供してきました。

しかし、「患者さんと向き合うその他の医療者にも届けたい」。そう思い、私たちは20名の看護師さんにヒアリングをしました。その結果は

「3人に2人の看護師が、『コミュニケーション』の練習をしたいと思っていた」

という驚きの結果でした。

看護師さんが昔の自分を振り返って、どんなサービスがあったら良かったかという質問をしたところ、3人に2人(65%)が学生や入職して1〜2年目の若手看護師のときに、コミュニケーション練習の機会を求めていました。現場でのコミュニケーションに不安を感じていたようでその悩みは切実です。

患者さんとのコミュニケーションである「予診」だけではなく、「医師への報告」「申し送り」といった、命に関わる情報のバトンパスにおいて、多くの新人が「何を、どう伝えるべきか」の正解が見えず、暗中模索しています。

現場で通用する『伝える力』を、看護学生・看護師に届けたい!

患者に一番近いところでケアをする看護学生・看護師さんにも
問診力をトレーニングする機会や教材があればいいのに...

そんな思いからOPQRST Nurseの開発が始まりました。

OPQRST Nurse開発画面

OPQRST Nurseで自己学習をお手伝い

OPQRST Nurseではこれから病院へ出ていく看護学生や、看護師として働き始める若い人たちを支えます。私たち医療者は座学や実験といった「学校」から、患者さんがいる「病院」に足を踏み入れるあの時の気持ちを、今でもわすれていません。

「先輩の看護師さんにどうやって申し送りしたら良いだろう」
「医師の人たちはどんなことを知りたいんだろう」
「患者さんは何を伝えたいんだろう。どうしたらもっと不安を聞いてあげられるだろう」
「患者さんの家族とうまく話せるだろうか」

そのような悩みを解決するために、十分なトレーニングの機会を提供します。AI看護師・AI患者・AI医師との対話によって「問診力」のトレーニングを行うサービスがOPQRST Nurseです。

画像は開発中のものです

画像は開発中のものです

選べるプランとシチュエーション

OPQRST NurseではBasicプランとStandardプランを用意し、学びたい量や内容によって自分にあったプランを選べます。

Basicプランでは外来症例(15主訴)
Standardプランでは外来症例+病棟症例(15+12症例)を対象に、問診練習をすることができます

画面は開発中のものです

看護師さんは外来、病棟のどちらでも活躍していますが、それぞれ問診力の目的が異なります。外来では、患者さんを相手に「予診」を行います。予診とは緊急性や重症度の確認をするとともに、医師の診察を手助けするために行われるものです。

また病棟では、病棟急変した患者を医師や同僚看護師に報告をする必要があります。どのような情報をどれくらい、どうやって伝えるのかに問診力が必要です。

AI模擬患者が相手だから、

何回でも、
安心して、
繰り返し、

問診練習することができます。

教育する看護師をサポートしたい

OPQRSTも、OPQRST Nurseも対話の自己学習を進めるツールです。ですが真価はそれだけではありません。OPQRSTは現在複数の医療機関に「教育目的」で導入いただいております

【外部リンク プレスリリース】「OPQRST」を千葉大学医学部附属病院 総合診療科に教育目的で導入

例えば指導医が医学生を指導するとき、つきっきりで外来を見ていたり、時に模擬患者として振る舞ったり、まさに手取り足取り教育することがあります。一方で指導医が忙しいときは学習者は放って置かれてしまうこともあるでしょう。指導・教育はとても人的コストがかかることなのです。

そこでOPQRSTでは、AI模擬患者がAIフィードバックしてくれます。またAI模擬患者との対話履歴を保存することができます。対話履歴を指導医に見せ、一緒にフィードバックしてもらうことで、外来をそばで見ていてくれたようなリアルタイムフィードバックが可能になります。

私たちが行った20名の看護師さんへのヒアリングでは、医師と同じように後輩指導の苦労や不安が明らかになりました。また驚くべきことに

指導に当たる看護師の62%が「後輩にこの練習をさせたい」

と回答しました。現場を知るプロほど、アセスメントを伴わない「丸投げの報告」が、チーム医療の質を下げ、時には自分自身を追い詰めてしまうことを知っているからです

アンケートでは、単なる「話し方」ではなく、以下のような具体的かつ困難な場面でのシミュレーションを求める声が溢れています。

  • 「急変・緊急時」の緊迫したコミュニケーション
    「せん妄や不穏」状態にある患者さんへの関わり
    「入院時の問診」で重要事項を漏らさず聞き取る技術
    「言語・聴力・視力に障碍」を持つ方や「外国人」患者さんへの対応

これらはすべて、現場に出たその日から直面する可能性のある課題です。しかし、多くの看護師はこうした場面を「ぶっつけ本番」で迎えています。

さらに、悩みは対患者さんだけにとどまりません。

「略語の理解不足でカンファレンスに付いていけない不安」
「医師や同僚看護師への適切な報告タイミング」
「クレーム対応や作法」
「現場でのパワハラ対応」

まで、医療者同士のコミュニケーションという「組織の壁」に、多くの若手が心をすり減らしています。

これらすべての場面で「自信を持って言葉を紡げる」環境を作ること。それは看護師一人ひとりの笑顔を守り、ひいては患者さんの安心に直結する、私たちはそう確信しています。

OPQRST Nurseはプレスリリースの際にすでに多くの方から反響をいただいております。『OPQRST(医学生・医師向け)』のシステムを元に、新たにUIや内部のAIの設計を行っています。外来・病棟でよくあるシチュエーションについてヒアリングした結果をもとに、デモ版を作成しています。

デモ版の公開は3月中旬を予定しております。公開まで少々お待ち下さい。

デモ版はこちらから(準備中)

今後は製品としてより多くの看護師さんに使用してもらうために、より洗練され使いやすいUI、本当の人間のように正確に振る舞うAIを作るための開発が必要です。

皆様からのサポートをもとに、クラウドファンディング終了時には製品版のリリースをできるよう準備を進めています。

★西谷内科・在宅クリニック 医師 飯野貴明さん★

★会社員 水谷元紀さん★

★Icahn School of Medicine at Mount Sinai, Mount Sinai Morningside and West 医師 福澤文駿さん★

★幕張PLAY株式会社 代表取締役 神長尊士さん★

★医療法人賛永会 統括マネージャー 水上直人さん★

★大田内科クリニック 大田貴弘さん★

★横浜市立大学 医学部医学科 総合診療医学 診療講師 石塚 晃介さん★

★当社は千葉開府900年メンバーシップへ登録しています★

私たちは「千葉大学発ベンチャー」企業で、取締役・メンバーは千葉大学学部付属病院 総合診療科に縁のある医師たちです。

千葉県は医師不足および医師偏在が叫ばれている日本でも有数の地域です。私たちはそんな千葉県で医師人生の大半を過ごしています。千葉の900年の歴史を受け、次の100年の医療を少しでも良くしたい。そんな思いから千葉市開府900年を応援しています。


その他、順次公開いたします!


ご支援いただきありがとうございます。以下のようなリターンを準備しております。

リターン早見表

★お礼のメッセージ★

感謝の気持ちを込めて、お礼のメッセージをお送りします。

★お名前掲載★

コーポレートサイト(こちら)並びに『OPQRST Nurse』サービス画面に、支援者様のお名前(ニックネーム)を掲載します。
・掲載期間:2026年6月1日〜2027年5月31日までの12ヶ月間
・掲載方法:文字のみ(ロゴ/バナーの掲載可)
・掲載サイズ:サイト下方に100px程度

★オリジナルグッズ★

会社のロゴをデザインしたステッカー・クリアファイル・マグカップをご提供します。

ステッカー・数量:1点・サイズ:約6cm

クリアファイル・数量:1点・サイズ:A4

マグカップ・数量:1点・サイズ:高さ約10cm


★『OPQRST Nurse』Basicプラン 1ヶ月 or 3ヶ月★

正式発売前の『OPQRST Nurse』をご利用いただけます。BasicプランではAI模擬患者を相手に「外来での予診練習」を何度でも行えます。高頻度な症状・徴候についての練習が可能であり、

外来セッティング: 患者さんに予診では、以下の訴えに対応します

□ 発熱 □ 胸痛 □ 動悸 □ 頭痛 □ 腹痛
□ 咳嗽 □ 咽頭痛 □めまい □ 呼吸困難 □ 悪心・嘔吐
□下痢 □ 浮腫 □ 倦怠感 □食欲不振 □ 不眠

注意事項:サービスは開発中であり、サービス内容は変更する可能性があります。

アカウントのアクティベートを任意の時期にしていただけます。
先行体験として、サービス発売前にご利用いただくことも、試験前や連休中などにご利用開始いただくことも可能です。

★『OPQRST Nurse』Standardプラン 1ヶ月 or 3ヶ月★

正式発売前の『OPQRST Nurse』をご利用いただけます。Standardプランでは、Basicで提供するAI模擬患者を相手に「外来での予診練習」に加え病棟での「状態把握」「申し送り」を何度でも行えます

外来セッティング: 患者さんに予診では、以下の訴えに対応します

□ 発熱 □ 胸痛 □ 動悸 □ 頭痛 □ 腹痛
□ 咳嗽 □ 咽頭痛 □めまい □ 呼吸困難 □ 悪心・嘔吐
□下痢 □ 浮腫 □ 倦怠感 □食欲不振 □ 不眠

病棟セッティング: 医師に報告では、以下の訴えに対応します

□ 呼吸停止 □ 意識障害 □ 発熱 □ 頻脈 □ 徐脈
□ せん妄 □ SpO2低下 □ 麻痺 □ 転倒 □ けいれん
□ 食欲低下 □ 皮疹

注意事項:サービスは開発中であり、サービス内容は変更する可能性があります。

アカウントのアクティベートを任意の時期にしていただけます。先行体験として、サービス発売前にご利用いただくことも、試験前や連休中などにご利用開始いただくことも可能です。

★開発者主催の合同体験会に参加★【現地開催:限定20名】

『OPQRST Nurse』の個人ユーザー向けに、『OPQRST Nurse』の使い方を直接お伝えいたします。問診や教育に不安を抱える医療者とつながり、活用方法をみんなで考えましょう。

・開催時期:2026年6月20日(土)10−14時の間で1時間(詳細は後日お知らせ)
・開催場所:東京都内 貸会議室(詳細は後日お知らせ)
・参加者:当社の役員が直接うかがいます、他の参加者との合同になります(最大20名)
・必要物品:PCもしくはスマートフォン

★開発者主催の合同体験会に参加★【Web開催:限定20名】

『OPQRST Nurse』の個人ユーザー向けに、『OPQRST Nurse』の使い方を直接お伝えいたします。問診や教育に不安を抱える医療者とつながり、活用方法をみんなで考えましょう。

・開催時期:2026年6月20日(土)17−20時の間で1時間(詳細は後日お知らせ)
・開催場所:Googl Meet 会議(詳細は後日お知らせ)
・参加者:当社の役員が参加します、他の参加者との合同になります(最大20名)
・必要物品:PCもしくはスマートフォン

★AI模擬患者 命名権★

『OPQRST Nurse』で使用するAI模擬患者・AI医療者にあなたのお名前を使用できます。

本名でも、ニックネームでも、オリジナルでもOK!
実際のサービス内に登場します。

注意事項:出現ルールはこちらのアルゴリズムに寄るため、回数や頻度は指定できません。
また、公序良俗に反する氏名、著名人など実在する他人や他法人、他グループなどの名前は使用できません。
サービス内での利用や、サービス画面の紹介などで当社資料に表示される可能性があります。

★『OPQRST Nurse』開発協力+AI模擬患者シナリオ作成権★

OPQRST Nurseをより良くするために開発協力をいただきます。
現場で働く皆様のお困りごとをシステム開発に活かすため、ご協力いただけると助かります。

・開発者によるヒアリング(1時間)
・デモ版・開発バージョンの試用とアンケート
・AI模擬患者シナリオ作成協力

注意事項:事前に秘密保持契約を締結いただく可能性があります。

★役員である医師を1時間ひとりじめ★

Webで当社の役員とのお話の機会を提供します。

・『OPQRST Nurse』開発秘話
・千葉大発ベンチャー起業裏話
・問診の極意(医療者向け)
・医師国家試験・専門医試験勉強法(医療者向け)
・医学部受験勉強法(医学生・保護者向け)
・健康相談・生活相談

など、お好きなテーマで1時間、一人の医師を独り占めしてください。

注意事項:診察、検査、医療判断、処方などの医業を行うことはできません。
健康相談については個別化した提案・判断は行いません。
ご相談内容によってはそのテーマをお断りすることがあります。

指導者・管理者・法人の皆様むけリターン

★教育導入コンサルティング(3ヶ月20アカウント付き)★

実際の指導の現場でOPQRST Nurseの使用をお考えいただいている方向けの個別コンサルティングをお受けします(Web、1時間、3回)
『OPQRST Nurse』Standardプラン 3ヶ月を20アカウント相当提供します。

注意事項:実際お使いいただける人数に応じて20名前後で調整可能です。
ご使用いただく全員のGoogleアカウントが必要です。支援決定後に詳細をご連絡いたします。

★教育導入コンサルティング(3ヶ月40アカウント付き)★

もっと多くの学習者を抱えている方には、『OPQRST Nurse』Standardプラン 3ヶ月を40アカウント相当提供するプランもございます。

★セミナー開催お手伝い★

OPQRST Nurseはセミナー用にチューニングできます。
AI模擬面接を利用したセミナー開催のノウハウをお伝えし、準備から開催まで複数回の打ち合わせを通してお手伝いをいたします。
セミナー参加者全員がOPQRST Nurseを使用できる環境を提供します。

2月    デモ板完成・公開
2月15日 看護師国家試験
3月 1日 クラウドファンディング開始
3月中旬  デモ版『OPQRST Nurse』リリース
3月24日 合格発表
4月    新入職!おめでとう!
4月19日 クラウドファンディング終了
5月初旬  順次リターン発送
5月初旬  限定先行体験開始
5月下旬  製品版『OPQRST Nurse』発売(予定)

私たちの原動力は「私たちが学生の頃にこんなサービスがあったら良かったのに」という気持ちです。
最近のAIの発展は凄まじく、医療がAIに置き換わる日が来るかもしれません。

そんな中でも、私たちは人間が行う問診のちからを信じています
これからの医療を支える看護学生や医学生をを問診のちからで救いたい!

そのためにOPQRTST Nurseを開発します。
応援よろしくお願いします。

支援金の使い道

集まった支援金は以下に使用する予定です。

  • 設備費

  • 人件費

  • 広報/宣伝費

※目標金額を超えた場合はプロジェクトの運営費に充てさせていただきます。

支援に関するよくある質問

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  • おはようございます、OPQRSTです!今日は、こんな人に支援してほしい!という思いをおしらせします。① 私は看護学生・看護師OPQRST Nurseは看護学生・看護師さん向けのサービスです。外来での予診、病棟での引継ぎを、AI相手に何度でも練習することができるサービスで、自己学習に使用いただけます。想定しているユーザー自身である、看護学生さんや看護師さんにはぜひご支援いただきたいです!また、自分が困ったから後輩たちには苦労してほしくない…そんなセンパイ看護師からのご支援もお待ちしていますおすすめリターンはこちら1.まずはお試し!Basic 1ヶ月2.病棟引継ぎにチャレンジ!Standard1ヶ月② 家族が看護学生・看護師継続的にトライしたり、病院実習に向けてまとまった量を挑戦したい人はこちら!支援額が大きいので、ぜひプレゼントにいかがでしょうか?1.外来予診で患者に慣れよう Basic3ヶ月2.新人つまづきポイントを乗り越えよう Standard3ヶ月③ 使い方教えて!体験会に行こうAIサービスってどうやって使うかわからないから…という人はご安心を現地とWebの体験会で、一緒にOPQRST Nurseを始められますアカウントもついてます開発秘話が聞けるかも??1.【現地】合同体験会はこちら2.【Web】合同体験会はこちら④ サービスの仕組みに興味がありますOPQRST NurseはAIを使用した会話を中心としたサービスです。昨今様々なサービスが出ていますが、医療系のサービスはまだ限られています。サービスを開発・改善していく過程にぜひ協力いただけませんか?1.AI命名権!私の名前がサービスに登場2.模擬シナリオを一緒に作りませんか?医療者OK!非医療者OK!⑤シンプルに応援したい!私たちの取り組みに賛同いただいた方、リターンよりも応援をしたい方はこちらがおすすめです1.応援メッセージが届く!お名前掲載も2.非売品オリジナルグッズをお手元に3.「おはなし聞きます!」医師独り占めプラン⑥ 若手看護師に使ってほしい現場のセンパイ看護師看護学生や看護師の指導をしたり、管理をしているセンパイ看護師むけのプランですどれも支援額が大きくなっていますが、人数分のアカウントもついているだけではなく、教育にOPQRST Nurseをどうやって導入したらいいかなど、教育支援コンサルティングもついているプランです。「時期が悪い」とご心配の方、契約いただくアカウントの開始時期は調整可能です。1.Standard×20名×3ヶ月 病院の新人研修に2.Standard×40名×3ヶ月 看護学校の新人研修にまたOPQRST Nurseでセミナーを開催したい!というセンパイにはこちらがおすすめです。私たちOPQRSTは、医師向けAI問診サービスOPQRSTを使ったセミナーの開催実績があります。私たちが直接サポートいたします3.Standard×40名×3ヶ月+セミナー開催サポート!研修会用にも★★★★★★★★★★★★支援は残り2週間を切りました。ご支援が難しい場合でもシェアをぜひよろしくお願いします!シェアはこちらをコピペ↓↓↓看護学生・看護師さんの問診力を鍛える、AI問診『OPQRST Nurse』の開発を応援しています!URLから支援・シェアをお願いします!https://camp-fire.jp/projects/919369/viewInstagramやXもぜひよろしくお願いします。https://www.instagram.com/opqrst_inc/https://x.com/OPQRST_Inc/ もっと見る
  • おはようございます!OPQRSTです本日は横浜市立大学 医学部医学科 総合診療医学 診療講師の石塚晃介先生から応援メッセージを頂きましたので紹介します。応援メッセージはこちらからご覧ください総合診療の最前線石塚先生は千葉大学病院総合診療科の同門で、現在は母校に戻って診療・教育・研究を行っている先生です。お忙しい中メッセージを頂きありがとうございます!石塚先生のメッセージの中で印象に残ったのは、「問診で得られる情報が、その後の診療の方向性を左右する」という部分です。問診は、病気の診断をするときに重要であるだけではなく、治療方針の決定や、治療効果判定にももちろん重要です。当たり前ですが、患者さんの言葉は検査で測ることはできません。検査の実施には決まった方法や試薬が必要ですが、問診はそのスキルが個人の医師の技量に大きく依存します。まず医師としてそのスキルを上げることが、診療の基礎力として必要と私たちは考えます。繰り返すことで身につくことさらに石塚先生は「安全な環境で何度でも試行錯誤できるシミュレーションは、実践的なコミュニケーション能力を高めるうえで大きな価値を持つはずです。」ともコメントしてくれました。私たちが医学生から医師になるときに感じた大きな違和感は、テキストの上にある情報は、患者さんの中にある情報で、これを診療するために取り出さないといけないだという実感です。検査をすることで、客観的に取り出す事もできます。しかし、病歴聴取として情報を取り出す技術が必要で、それが初期研修医の自分にはあまりにも足りないことがわかったのです。自分がどの様にその力を得ていったのかといえば、当然ですが患者さんに教えてもらいました。先輩医師から問診の方法や技術を教えてもらっても、それを実践するのは生身の人間です。問診技術が身につくまでの間、患者さんに不利益があってはもちろんいけません。安全に、精度高い問診をするためには、何より繰り返し練習できる「模擬患者」が必要です。教育の現場で使ってほしいすべてのひよこがにわとりになるとき、ただ時間と栄養があれば成長できるかもしれません。すべての医療系学生が医師になるとき、時間と栄養だけではなく経験が必要です。今回「OPQRST Nurse」が社会に広がることで、より多くの経験を与えることができるようになります。翻って、支援者の皆様にとどく医療の質が上がるよう、開発を続けてまいります。石塚先生、どうもありがとうございました!★★★★★★★★★★★★支援は残り2週間を切りました。引き続き皆様の支援・シェアが大きな力になります。InstagramやXもぜひよろしくお願いします。https://www.instagram.com/opqrst_inc/https://x.com/OPQRST_Inc/ もっと見る
  • 私たちの原点。医師向けAI問診シミュレーション「OPQRST」が生まれた理由今回は、私たちの原点でもある、医師向けAI問診シミュレーション「OPQRST」について書いてみます。https://opqrst.jp/↑↑どなたでも、無料登録でデモをお試しいただけます。OPQRSTは、「問診を、もっと練習しやすくできないか」という思いから始まりました。問診は病歴聴取とも言います。医師の診療では、検査や治療の前に、まず患者さんのお話を聞くことがとても大切です。どんな症状があるのか、いつからなのか、どういうときに困るのか。そうしたやり取りの中に、診療のヒントがたくさんあります。聞くべきことを学ぶ方法OPQRSTという言葉は、問診で聞くべき項目の頭文字を取って覚えやすくしたものです。Onset:症状はいつから始まったのかProvocative/Palliative Factora:症状が悪くなる/良くなる要因はなにかQuality:症状はどういった性質かRelated Symptoms:随伴症状(一緒に伴う他の症状)はあるか、何かSeverity:症状の重症度と生活に与える影響はどの程度かTime Course:症状の経過はどうかこのような問診の方法を、半構造化質問による問診、といいます。社名のOPQRSTも同じですが、基本を大切にしながら、目の前の相手に合わせて問いを深めていく。その感覚を、もっと自然に学べるようにしたい。そんな思いが、この名前にも込められています。初学者にとって問診の拠り所となるこのような方法は特に学生や初期研修医に好まれます。しかし臨床現場で患者さんの話を聞けば聞くほど、このような枠組みに入らないことを度々経験します。枠組みに入らないとき、経験が重要になる問診は、教科書を読んだだけで身につくものではありません。実際にやってみて、迷って、振り返って、少しずつ上達していくものです。例えば、片頭痛の人に「光過敏はありますか?」と聞いても伝わりません。「頭痛がするときに眩しい光が嫌に感じませんか?」と医学単語を平易な言葉で言い換える必要があったり、「頭痛がするときにテレビと電気消して布団かぶって寝てませんか?」と対処行動に目を向けたりする必要があります。理想的な振る舞いをするよう、AIを調整しています。でも現場では、何度も練習できる機会が十分にあるとは限りません。患者さんに協力していただきながら学ぶ以上、気軽に何回もやり直すわけにもいきません。だったら、患者さんに負担をかけずに、もっと繰り返し練習できる方法があってもいいのではないか。そう考えて生まれたのが、OPQRSTです。診断クイズではない、経験の反復私たちが目指したのは、単なる知識問題ではありませんでした。症状名を当てるクイズでもありません。実際の診療に近いかたちで、「相手の話を聞きながら、次に何を聞くか考える」体験をつくりたいと思ってきました。うまくいかなくてもいい、何度でも、間違えよう同じ胸痛でも、不安そうに話す方もいれば、平然としている方もいます。うまく言葉にできない方もいれば、背景に生活や仕事の事情が隠れていることもあります。問診は、症状だけでなく、その人らしさも含めて受け取る営みです。だからこそ、ただ情報を並べるだけではなく、対話として練習できることを大事にしてきました。Proプランでは患者さんのキャラクターを選択できます。OPQRSTは、私たちにとって「AIを使った新しいサービス」である前に、日々の診療や教育の中から生まれたものです。若手の先生方と一緒に考えたり、診断に悩む症例を振り返ったりする中で、「こういう練習の場があったらいいのに」と感じてきたことが、少しずつ形になっていきました。原点を見失わないように、先へ進む私たちにとってOPQRSTは、出発点です。今も、「もっとよい学びの体験にできないか」を考えながら、少しずつ育てているプロダクトでもあります。その体験の先に、看護師さん向けのOPQRST Nurseへとつながっていきました。応援してくださっている皆さまにも、この原点を少しでも感じていただけたら嬉しいです。★★★★★★★★★★★★支援は残り2週間を切りました。引き続き皆様の支援・シェアが大きな力になります。InstagramやXもぜひよろしくお願いします。https://www.instagram.com/opqrst_inc/https://x.com/OPQRST_Inc/ もっと見る

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