拓海先生、最近、部下からデジタルでのトリアージを導入すべきだと聞きまして。未完了の受診者情報でも判定できる技術があると聞きましたが、本当に現場で役に立つのですか。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、未完了のトリアージ面接を途中で中断した患者でも、機械学習（Machine Learning、ML）機械学習を使えば高精度で最終的なトリアージ結果を予測できる可能性があるんですよ。
要するに、最後まで答えなくても「今これだけ分かっている情報」で患者に指示を出せるということですか。導入コストに見合う効果があるのか、それが心配です。
大丈夫、一緒に考えましょう。まずはポイントを三つに分けます。第一に、未完了データをどう扱うか、第二にどのモデルが現実的か、第三に導入時のリスクと投資対効果です。順に説明しますよ。
未完了の面接というと回答が抜けているわけで、通常のモデルじゃ使えないのではないですか。現場のスタッフが混乱しない運用になるのか、そこが気になります。
その懸念はもっともです。論文では、トリアージの途中で離脱した場合にも部分的に得られた情報（スパースデータ）を前処理して、LGBMClassifier（LGBM分類器）などの決定木系モデルやTabTransformer（TabTransformer）といった注意機構（Attention-based）を備えたモデルで分類する手法を検証しています。要は不完全情報でも予測可能にする工夫が肝心です。
これって要するに、途中までの答えを読み取って「たぶんこうだよ」と自動で補完するようなものと考えればいいのですね。現場に出す通知はどう設計するべきでしょうか。
その通りですよ。運用面では、ML予測は必ずしも最終判断とせず、サイドカー方式で補助的に提示するのが現実的です。患者に表示する文言や医療スタッフへのフラグを段階的に分けると混乱が減ります。提示は『推定されるトリアージ結果』として提示すべきです。
それなら現場の判断を尊重できますね。最後に、導入判断のために私が聞くべき数字は何ですか。投資対効果を経営会議で示せる形にしたいのです。
要点は三つです。第一に予測精度（感度と特異度）、第二に未完了面接に対する介入で減る緊急受診の見込み、第三にシステム稼働コストと運用負荷です。これらを示せば会議で判断しやすくなりますよ。大丈夫、一緒に数値化できますよ。
分かりました。これまでの話をまとめますと、未完了面接でもMLで推定して現場に補助情報を出し、提示はあくまで参考にして運用を簡素にするということですね。自分の言葉で言うとそういう理解でよろしいですか。
素晴らしいです、その理解で正しいですよ。次は実際のデータを使って感度や導入コストを見積もり、一緒にスライドを作りましょう。大丈夫、必ずできますよ。
