拓海先生、最近部下から「EHRを使って希少疾患を掘り起こせる」と聞いたのですが、論文の話まで出てきて何が本当か分かりません。要するにうちの現場でも使える技術なんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。今回の論文はRDMAという枠組みで、電子健康記録（EHR: Electronic Health Record）内の散在する手がかりをつなぎ、希少疾患の候補を発見するんです。
散在する手がかりをつなぐ、ですか。うちの病院じゃなくて、事業でどう使うか考えたいんです。具体的には何が変わるんでしょう。
要点を3つで説明しますよ。1つ目、プライバシーを守りつつローカルで動く点。2つ目、診療メモにある略語や暗黙の表記を読み取れる点。3つ目、従来手法より性能が良く、コストも抑えられる点です。どれも経営判断につながる要素ですよね。
これって要するに、クラウドに患者データを送らずに、手元のマシンで賢く掘れるから情報漏洩リスクも減り、費用対効果が良くなるということですか？
まさにそうですよ。良いまとめです。加えて、RDMAは臨床の人間が行う推論に似せたエージェント群を使い、個々の小さな所見をつなぎ合わせて希少疾患の仮説を作るんです。これは単なるキーワード検索とは根本的に違います。
現場導入で気になるのは人的負担です。学習や運用に手間がかかると現場が反発します。導入が現実的かどうかの判断基準を教えてください。
現場負担の評価基準も3点に整理できますよ。1つ目、初期セットアップの工数、2つ目、日常運用で必要な臨床レビューの頻度、3つ目、誤検知に対する対処の負担です。RDMAは人とAIの協調ワークフローを想定しているため、完全自動ではなく臨床の確認が前提になっています。
それなら現場の納得感は作れそうです。最後に一つだけ、社内会議で簡潔に説明できるフレーズをください。すぐ使いたいんです。
いいですね！会議用の短いフレーズは用意しています。要点は3つだけで伝わります。私がまとめますから、そのまま使ってください。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で説明すると、RDMAは「手元のマシンで患者カルテの細かい記述を賢くつなぎ、クラウドに出さずに希少疾患の候補を見つけコストも抑える仕組み」ということで合っていますか。これなら現場にも説明できます。
