拓海先生、最近社内で「縦断データを可視化して因果や傾向を掴めるツール」が話題になってましてね。うちみたいな製造業でも使えますかね？
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は医療用データに対して、縦断的（時間を追う）に起きるイベントの流れを可視化して探索する仕組みの話なんですよ。製造業の現場データにもその考え方はそのまま使えるんです。
なるほど。論文の肝は何ですか？データをただ眺めるだけでなく、意思決定に役立つんでしょうか。
大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、論文は「visual analytics (VA、ビジュアルアナリティクス)」の既存ツールをCOVID縦断臨床データに適用し、探索的な仮説発見を現場で支援できることを示しました。要点を三つにまとめると、データ整備、時系列イベントの可視化、探索的分析の容易化です。
データ整備というのは、現場でよく聞く「前処理」ですね。うちの現場データはバラバラで正直苦手です。これって要するにデータをきれいに揃えることということ？
その通りです。もっと正確に言えば、医療ならICD-10やCPT4、LOINCといった標準コードに合わせる作業で、製造ならセンサーテーブルや稼働ログを時間軸で統一するイメージですよ。整備しないと拾える因果や傾向がぼやけますから、まずはここが投資対効果の大きなところです。
可視化は分かりやすいイメージですけど、具体的に何が見えるんですか。現場の判断に直結する証拠になりますか。
可視化は単にグラフを出すだけでなく、時間軸で起きた診断や処置、検査のシーケンス（event sequence analysis (ESA、イベントシーケンス分析)）を描けます。それにより「ある処置の前後で改善傾向が強い」などの仮説を人が直感的に見つけられるようになるんです。つまり、現場の経験則にデータ根拠を与えるツールになり得ますよ。
ところで、論文では実際の患者データで試したと聞きました。効果は具体的にどう検証しているんですか。
良い問いですね。論文ではUNC HealthのN3C定義に基づくコホート約998患者を使い、データ変換→可視化→探索的分析のワークフローを示しました。効果検証は定量評価ではなく、研究者が可視化を用いてリスク因子や処置反応の仮説を生成できたことを示す形で行っています。探索的ツールの性格上、まずは発見支援の有効性を重視しているんです。
なるほど。投資対効果で言うと、最初にどこに資源を割くのが合理的ですか。うちだとITリソースが限られているもので。
端的に言うと、まずはデータ整備と小さなパイロットです。現場の代表的なシナリオを一つ選び、必要最小限の項目を標準化して可視化まで回す。三つの優先順位で言えば、(1)目的シナリオの特定、(2)データ標準化、(3)可視化ツールの導入と評価です。これなら最小投資で効果を見やすくなりますよ。
分かりました。私の言葉で整理すると、まずデータを揃えて、時間の流れで起きる事象を見える化し、小さく試して効果を確かめる。うまくいけば現場の判断材料にできる、ということですね。
