BC Diabetesの臨床AIパートナーヘルスケアに、
実用的なAIを。
クリニックでも、家庭でも。ケアチームと共に臨床AIを開発し、家族が毎日使える栄養管理ツールを提供しています。
自動インスリン投与（AID）システム向けAI臨床意思決定支援
6.4mmol/L
00:0006:0012:0018:0024:00
81
順調です
8月10日〜16日 · 23食
炭水化物を賢く84
夕食の多くで、吸収のゆるやかな炭水化物。
脂肪を減らす92
7日中5日がカロリー目標内。
良質な脂質75
揚げ物が3晩続いています。
事業内容
クリニックと家庭を、
ひとつのケアの輪に。
クリニックで受託開発
臨床意思決定支援
ケアチームと共に開発するAIツールで、臨床医が重要な情報をより早く把握できるようにします。最初の提供先はBC Diabetesです。
パートナーシップを見る →家庭でiOS・Androidで配信中
CosMeal
どんな食事も撮るだけで、炭水化物が血糖値に影響する速さがわかります。家族みんながちゃんと食べてくれる1週間の献立も立てられます。
CosMealについて →次のステップ2027年予定
臨床エビデンス
CosMealの炭水化物吸収速度メソッドに関する臨床研究です。食事の炭水化物を吸収速度別にLoopへ入力し、より安定した血糖値を目指します。
研究パートナーを募集中パートナーシップ · BC Diabetes
意思決定支援を、
臨床医と共に。
バンクーバー有数の糖尿病クリニックであるBC Diabetes向けに、AIを活用した臨床意思決定支援ツールを設計・開発しました。Loopをはじめとするオープンソースの自動インスリン投与システムを使用する患者さんについて、同クリニックの臨床医が治療設定を見直す際に役立てられています。
14日間のレビュー · 匿名化済みパターンを検出
00:0006:0012:0018:0024:00
パターン
夜間の低血糖高
14夜中9夜 · 01:00–05:00
変更の提案
夜間ベーサルレート
0.80→0.65 U/hr臨床医の確認用
できること
パターンを見つけ、根拠を示す
血糖値とインスリンのデータを確認してパターンを特定し、設定の変更を提案します。各提案には、根拠となるデータを添えます。
判断するのは
常にケアチーム
意思決定の支援に限ります。すべての出力を臨床医が確認し、臨床上の判断はすべて臨床医が行います。
プライバシー
匿名化データのみ
AIに届くのは匿名化された情報だけです。患者さんの身元に関する情報は、クリニックの外に出ません。
2026年、BC Diabetesに提供。
AIでチームを支えられそうな臨床ワークフローはありませんか？仕様策定から引き渡しまで、ケアチームと共に開発します。
AI食事記録・献立プランナー
食事を、
安心して楽しむ。
食べたものを記録し、1週間のスコアを確認。好きなときに食事を計画できます。
食事記録 · 炭水化物の吸収速度バインミー · テイクアウト
34–38 g炭水化物の合計
速い~30分20–24 g
中程度~3時間8–10 g
ゆっくり~5時間2–4 g
たんぱく質・脂質3–8時間20–26 g
血糖値に影響するまで合計
0 h2 h4 h6 h8 h
今週の夕食
月鶏の照り焼き
火麻婆豆腐低糖質版
水はちみつガーリックチキン
買い物リスト
24点
81
週間インサイト
順調です · 8月10日〜16日 · 23食
記録
炭水化物は、量より速さ
速い・中程度・ゆっくりの炭水化物に加え、遅れて影響するたんぱく質・脂質も。
インサイト
1週間をスコア化
目標を選び、次回の診察に向けてPDFで書き出せます。
献立
家族みんなで、1つのプラン
アレルギーや好みを記憶。買い物リストは1つにまとまります。
レシピ
低糖質版
糖質の多い料理には、すべて血糖値に配慮した低糖質版があります。
次のステップ · 2027年予定
炭水化物の吸収速度に関する臨床研究
Loop向けにCosMealの炭水化物吸収速度メソッドを検証する臨床研究を計画しています。臨床デザインは、最高医療顧問のDr. Tom Elliottが主導します。
会社情報
バンクーバーと
シリコンバレーから。
Ruichen (Bill) Liu
創業者兼CEO
バンクーバー拠点
実用的なAIをケアの現場に届けるというCosmioのミッションを率いています。
Gary Zhang
共同創業者兼CTO
バンクーバー拠点
フルスタックアーキテクト。スケーラブルなAIシステムをゼロから構築しています。
Olivia Cui
共同創業者、CPO兼CMO
シリコンバレー拠点
プロダクト体験、ブランド、市場展開を統括しています。
Dr. Tom Elliott
最高医療顧問
バンクーバー拠点
臨床デザインと製品について助言しています。
プライバシーを最優先に設計
機能に必要な情報だけを収集します。患者データをAIモデルの学習に使うことは一切ありません。
匿名化データのみ
臨床ツールが、患者さんが誰であるかを知ることはありません。分析は1件ずつ独立して実行します。
最終判断は臨床医が
AIは提案し、その理由を説明します。判断するのは、ケアチームの人間です。