AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『臨床データをAIで解析すべきだ』と言われまして。具体例があれば説得材料になるのですが、何か良い研究はありますか。
素晴らしい着眼点ですね！今回紹介する研究は、Electronic Health Records (EHR) 電子カルテの中の臨床ノートをNatural Language Processing (NLP) 自然言語処理で解析し、診断コードだけでは拾えない“問題的なオピオイド使用”を見つけたものですよ。
ええと、要するに診断コード（ICD）だけ見ていては見落とすやつを、メモや報告書の文章から見つけるということですか？それが本当に現場で使えるんでしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。端的に言うとこの研究の価値は三つです。第一に、臨床記載を読むことで診断コードに現れない患者を多数見つけられる。第二に、NLPで抽出した群の傾向が診断コード群と異なり、対象を補完する。第三に、現場にとって介入の優先順位付けに有用である、です。
でも実務的な疑問がありまして。導入コストと効果のバランスが分かりません。これって要するにROI（投資対効果）が取れるということですか？
素晴らしい着眼点ですね！ROIについては、まず小さなパイロットでNLPを動かし、見つかった患者一人当たりの介入で減らせるコスト（再入院、合併症、過剰処方など）を見積もる。次に、その推定コスト削減が導入コストを上回るかを検証する。最後にスケールの利点で追加コストは下がる、という三段論法で考えると良いですよ。
なるほど。現場の記録は手書きっぽいものも多いと聞きますが、テキスト化の精度はどうなんでしょう。誤検出が多いと現場が信頼しませんよ。
そこも重要な視点です。研究では自然言語処理（NLP）ツールをオープンソースで作り、精度と誤検出率を報告しています。実務では精度を現場評価と組み合わせ、誤検出が出た場合のプロセス（人の確認フロー）を必ず設計することが鍵です。つまり技術だけでなく運用設計が肝心ですよ。
最後に、経営判断としてはどの点を重視すべきでしょうか。導入を決めるとしたら、優先順位は何ですか。
ポイントは三つです。第一に、目的を明確にすること。事例では『見落とし患者の発見』が目的でした。第二に、小さく始めて効果を測ること。第三に、現場の信頼を得る運用（人の確認と説明責任）を作ること。これらを満たせば経営判断として前向きに進められますよ。
わかりました。要するに、小さく試して効果を測り、現場確認の仕組みを作るのが肝だということですね。では社内向けに説明できるよう、私の言葉で要点をまとめます。
素晴らしいです！それができれば現場も経営も納得しやすくなりますよ。では実際の論文の要点を押さえましょう。
今回の研究のポイントは、臨床ノートから問題を見つける仕組みで、診断コードだけで見ていたら見逃していた人がかなりいる、ということで間違いないですね。ありがとうございます。
