AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「電子カルテの細かいデータをそのまま活かして意思決定すべきだ」という話を聞きまして、正直どこから手を付ければいいのか迷っています。これって要するに、日々記録されたデータをうまく使えばより正しい判断ができる、という話なのでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！要するにその通りです。日次の電子カルテ（Electronic Health Records, EHR）データを正しく扱えば、臨床の判断や政策評価の精度を上げられるんですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。ですが実務的には、日ごとのデータを全部使うと処理が重くなると聞きます。現場のITに頼むと「間隔を区切って分析しましょう」と言われるのですが、投資対効果の観点からはどちらが合理的ですか。
いい質問です。結論を先に言うと、分析の細かさと計算コストのバランスを見極める必要があります。ポイントは三つです。一、より細かい時間単位は本来の出来事に近く偏りを減らすことができる。二、計算量や分散が増えて不確かさが大きくなる可能性がある。三、適切なアルゴリズムで効率化すれば実務的に扱えますよ、ということです。
アルゴリズムというと専門的ですね。現場には負担をかけたくない。具体的にどんな手順で導入すれば現場を巻き込めますか。投資対効果を説明できる数字が欲しいのですが。
投資対効果を示すには段階的な実証が有効です。まずは小さなパイロットで、日次データを5日、15日、30日、90日といった複数の「時間幅」にまとめた比較を行います。それによって、精度の改善幅と計算コストの増加を見比べ、費用対効果の曲線を作ることができますよ。
なるほど。時間幅を変えて比較するのですね。ただ、精度が上がるなら現場の手間と費用を受け入れる価値があるかどうか、判断が難しいです。これって要するに、細かく見るほど本当の因果が見えやすくなるが、ぶれ（分散）も増えるということですか。
その見立ては的確です。もう一度三点だけ押さえましょう。第一、日次データは測定誤差を減らしバイアス低減に寄与する。第二、時間幅を細かくすると推定の分散が増えるので不確実性が大きくなる。第三、効率的な実装（今回の研究でいうlong-format TMLEなど）とスケーラブルな機械学習で、現実的な計算時間に抑えられる、です。
long-format TMLEという名前が出ましたね。専門用語が多くて恐縮ですが、現場の担当に説明できるように短く噛み砕いてください。導入のハードルと期待される効果を管理職向けに伝えたいのです。
もちろんです。簡単に言えばlong-format TMLEは「大きな日次データを無理なく扱うための実行方法」です。経営向けには三点で説明できます。第一、期待効果は臨床や業務判断の精度向上。第二、ハードルは計算資源と初期の実験設計。第三、対策は小規模での比較実験と段階的導入でリスクを限定することです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。ではまずは小さな範囲で5日と30日で比較し、改善幅とコストを示すパイロットを依頼します。これで社内の合意形成を進めますね。まとめると、日次データを使うことで精度は上がるが不確実性の管理が必要で、段階的検証でROIを提示する、という理解でよろしいでしょうか。
その理解で完璧です。田中専務の言葉は経営層に刺さる説明になっていますよ。必要なら私が最初の経営向け資料の骨子を用意します。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
では私の言葉で整理します。日次のEHRをそのまま使うと本来の変化をとらえやすくなり、より正しい意思決定が期待できるが、計算負荷と推定のぶれが増える。そのためまずは小規模で時間幅を比較し、効果とコストのトレードオフを示した上で段階的に導入するということですね。これなら現場にも説明できます。
