AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「患者ジャーニーのオントロジー」って論文が出たと聞きました。うちのような製造業にも関係しますか。正直、何がそんなに新しいのか分からないので教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！患者ジャーニー・オントロジーは、患者の医療行為を構造化して「つながり」を明確にする仕組みです。製造業で言えば、製品のライフサイクルを工程ごとに整理して原因と結果を追えるようにするのと同じ役割ですよ。
なるほど。で、具体的に病院のデータがどう変わるのですか。EMRが見やすくなるとか、カルテが自動でつながるようになるのでしょうか。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は3つですよ。まず、データの「意味」を統一して異なる記録をつなげられること。次に、時間や因果の順序を扱えるので治療の流れが追えること。最後に、その構造を使って臨床支援や生成系AIの精度が上がることです。
これって要するに、分断された記録をちゃんとつなげて、流れや因果が見えるようにすることで、判断ミスや無駄を減らすということですか？
その通りですよ。表向きは医療向けだが、考え方は業務プロセスの可視化と同じです。投資対効果も考えられる。まずは既存データをどうマッピングするか、小さな現場で試せるプロトタイプを作ることを勧めます。
具体的には現場のどこから始めると費用対効果が出やすいですか。うちの場合は品質トラブルの履歴と対応記録が別々に残っていて、原因追跡が大変です。
良い着目点ですね！まずはトラブル発生から対応までの一連を『イベント中心』でモデル化します。イベントごとに誰が何をしたか、いつ起きたかを共通語彙で表現すれば再発防止に直結しますよ。小さく始めて効果が見えたら拡張する方法で行けます。
導入のハードルとしては、データの形式がばらばらなのが一番の障害だと思います。そこはどうやって解決するのですか。
そこは現場とITの橋渡しが必要です。まず共通の語彙（オントロジー）でキー項目を揃え、マッピングルールを少しずつ作る。完璧を最初から求めず、重要データだけを優先することで現場負荷を抑えられますよ。
分かりました。要するに、重要なデータ項目を共通言語に直して段階的に結びつければ、判断が早くなるということですね。私の言葉で言うと、記録の“連結”を作るということです。
まさにその通りですよ。短期的にはオペレーション改善、中期的には意思決定の質向上、長期的にはAI活用による新サービス創出につながります。一緒に最初の一歩を設計しましょう。
分かりました。まずは重要項目の定義から始めて、現場とITで小さな連結を作る。うちの言葉で言えば「記録をつなげて、動く意思決定を作る」ということですね。ありがとうございました。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。本論文が最も大きく変えた点は、患者の医療体験を時間軸と因果関係を含めて体系的に表現する「知識の設計図」を提示したことである。これにより、従来の電子的な医療記録が断片的で可視化が難しかった問題を、共通の語彙と構造で繋ぎ直すことが可能になる。医療では患者の診療行為、診断、治療、経過観察が時系列・イベントとして発生するが、それらを「オントロジー（Ontology）」（Ontology—本稿では知識体系を意味する）として定義することで、異なる記録間の意味的一貫性が担保される。
背景として、現行の電子医療記録であるElectronic Medical Records（EMR）（EMR—Electronic Medical Records—電子医療記録）は病院ごと、診療科ごとにフォーマットや語彙が異なり、患者全体の経路を把握するのが難しい。論文はこの問題に対して、イベント中心のモデルを提案し、個々の医療遭遇（Medical Encounter）を主要な構成要素として抽象化する点で意義がある。要するに、データのつながりを作るためのルールブックを提示した点が革新的である。
重要性は三点に集約できる。第一に、データ統合による臨床判断の精度向上が期待されること。第二に、患者中心のサービス設計や個別化医療が現実的になること。第三に、生成系AI（Generative AI—生成系人工知能—生成的AI）など上位の応用が有意義に働くための基盤になることである。特に生成系AIは入力の意味が不明確だと誤答やバイアスの増幅を招くが、本論文の枠組みはその入力の質を高める。
本稿は経営層に向けて、医療領域の事例を通じて「業務データをどう整備すべきか」の示唆を与える。医療固有の語彙に見えて、本質は業務プロセスの可視化と再利用可能な知識表現の設計であり、製造業やサービス業でも応用可能である。現場のデータを経営判断に直結させるための実践的な手順を考えるうえで、直ちに取り入れられる要素が含まれている。
2.先行研究との差別化ポイント
これまでの研究は主に二つの方向に分かれる。ひとつは単一施設内でのデータ統合や解析手法を改善する研究であり、もうひとつは自然言語処理や表現学習を用いた情報抽出に注力する研究である。しかし、どちらも概念レベルでの共通語彙を定義して異なるデータソースを橋渡しする点が弱かった。本論文はオントロジーを用いて概念を明確に定義し、時間・順序・因果の関係性まで扱う点で既存研究と一線を画する。
差別化の核は、医療遭遇（Medical Encounter）を中心概念として据えた点にある。従来は出来事の断片を集めることが主眼であったが、本論文は遭遇がどのように連鎖し意思決定につながるかをモデル化した。これにより、例えば診療から専門医紹介、検査、治療、フォローアップという一連の流れを機械的に追跡できるようになる。言い換えれば、単なるデータ集積ではなくプロセスの意味づけを行う。
また、UMLSなど既存の用語体系とのマッピングを意図しつつ、実務的に扱えるクラス設計を提示している点が実務寄りである。理論的な整合性と現場適用性の両立を目指した点が評価できる。研究の着眼は深いが、実装を見据えた設計になっており、実務者が取り組みやすい構成になっている。
経営的観点からは、データ資産の再利用性を高めるという価値提案が明確である。データを一度整理すれば複数の意思決定プロセスで共用でき、分析コストを削減すると同時に意思決定の速度と一貫性を担保できる点が競争力に直結する。
3.中核となる技術的要素
本論文が採用する中心的な概念はオントロジー（Ontology—知識体系）である。オントロジーは概念と関係性を厳密に定義する枠組みであり、ここではPatient Journey Ontology（PJO—Patient Journey Ontology—患者ジャーニー・オントロジー）が提案される。PJOは大きく三つの主要クラスで構成され、Medical Encounter（医療遭遇）、IntakeForm（問診・入力フォーム）、Person（個人）に分かれる。特にPersonはPatient（患者）とProvider（医療提供者）に細分化され、それぞれの役割と関係性を明示する。
もう一つの技術要素は時間的・順序的な関係の表現である。単発の出来事を列挙するだけでなく、出来事の因果や治療の経路をモデル化することで、ある治療選択が後の経過に与える影響を追跡できるようにしている。これにより、臨床意思決定支援（Clinical Decision Support—CDS—臨床意思決定支援）の出力が背景知識を反映したものになる。
さらに、既存の語彙体系との連携が念頭に置かれている点も重要である。UMLS（Unified Medical Language System）などの標準語彙とマッピングすることで、外部データとの相互運用性（interoperability）が確保される。実務では、完璧なマッピングよりも重要項目の優先的対応が実効的であると論じられている。
実装面では、オントロジーを活用したデータパイプラインの設計が示唆されており、ETL工程でのマッピング、検証用のテストセット、段階的な運用スライシングといった現場実装の手順も提示されている。これにより、研究から運用への移行が現実的になっている。
4.有効性の検証方法と成果
検証は概念設計の妥当性確認と、実データに対する適用性評価の二段階で行われる。まず設計妥当性は専門家レビューによって確認し、用語や関係性が臨床的に妥当であることを担保した。次に実データでの適用では、複数の医療遭遇を持つ症例を用いて、経路の再現性や情報の結合精度を評価している。これにより、断片的なEMRから意味ある患者経路が抽出できることを示した。
成果としては、データ統合後に得られるインサイトの質が向上した点が報告されている。例えば診療から治療、フォローアップに至る経路が明確になり、臨床上の遅延や不整合を発見しやすくなった。さらに、生成系AIに対する入力として用いた場合、出力の一貫性が高まり誤情報の低減につながる可能性が示唆された。
ただし、検証は限定的なデータセットで行われており、規模拡大時のスケーラビリティや他施設間での汎用性については追加検証が必要である。データ品質やマッピングの不確実性が結果に影響を与えるため、実運用前に継続的なモニタリングが必須であると結論づけられている。
経営的には、初期の投資はデータ整理とマッピングに偏るが、中長期的にはデータ再利用によるコスト削減と意思決定の高速化が期待できる。従って、PoC段階での成果を明確に計測し、段階的投資を行う方針が推奨される。
5.研究を巡る議論と課題
本研究の議論点は三つある。第一に、標準語彙との完全な整合を目指すと実装負荷が高くなるため、優先度の高い概念に限定した段階的アプローチが現実的であること。第二に、個人情報やプライバシー保護の観点でオントロジーを扱う際のガバナンス設計が必要であること。第三に、臨床現場での運用においてはユーザビリティと現場負荷の均衡が重要であり、システム設計で現場の作業を増やさない工夫が求められる。
技術的課題としては、異種データのノイズや欠損に対処するための補完戦略、マッピング誤差の影響評価、そしてスケールさせたときの計算コスト管理が残る。また、オントロジー自体のメンテナンスやバージョン管理も重要で、担当組織の整備が必要である。これらは研究段階から運用段階への橋渡しで頻出する現実的課題である。
倫理・法務面では、患者同意やデータ利用範囲の明確化、匿名化手法の適用、それらを監査可能にする仕組みが不可欠である。経営判断としては、これらの費用とリスクを初期投資に織り込む必要がある。
総じて、本研究は概念設計としては有望であるが、運用化に際しては現場負荷低減、段階的導入、法務とデータガバナンスの整備が不可欠であるという結論に至る。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向で調査を進めるべきである。第一に、多施設データに対する外部妥当性の検証であり、異なる診療体系や記録慣行においてPJOが有効に機能するかを確認する必要がある。第二に、オントロジーと生成系AIを組み合わせた応用研究であり、具体的には臨床支援や患者向けの説明生成の品質評価が求められる。第三に、実運用を見据えたツールチェーンの整備で、ETL、検証、モニタリングを一連で回せる仕組みの構築が重要である。
組織的には、データの価値を引き出すための体制整備が必要である。具体的にはドメイン専門家、データエンジニア、IT運用の三者が協働できるガバナンスを設計し、段階的に導入と評価を繰り返す運用を確立すべきである。これにより、短期的なKPIで投資効果を示しつつ、長期的にはデータ資産としての蓄積を進めることができる。
学習の観点では、まずは小さなPoCを実施して成功事例を作ることが現実的である。PoCの成功条件としては、（1）重要な意思決定が迅速化されたこと、（2）現場負荷が増加しなかったこと、（3）データの再利用が可能になったこと、の三点を明確に設定することが望ましい。
検索に使える英語キーワード: Patient Journey Ontology, Healthcare Ontology, Medical Encounter Modeling, Clinical Decision Support, Electronic Medical Records integration
会議で使えるフレーズ集
「この取り組みは、データを単に蓄えるのではなく、意思決定に直接つなげる『共通語彙の設計』です」と述べると話が早い。費用対効果を問われたら「まずは重要項目で小さなPoCを回し、効果が確認でき次第段階的に拡張する」と答えると安心感を与えられる。現場負荷については「初期はマッピングに注力し、現場の入力は極力変えずに運用できる設計にします」と説明すれば合意が取りやすい。
