AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところすみません。部下から「EHRのデータは使える」と言われているのですが、欠損が多くてそのまま使えないと聞きました。要するに欠けたデータを埋めれば使えるようになるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、欠損をそのままにすると分析や予測が大きくぶれるため、欠損を合理的に埋める技術、いわゆるイムピュテーション(imputation、欠測値補完)が重要になるんですよ。
なるほど。でも現場では同じ患者の時間ごとのデータがあって、そこをどう扱うか分からないと聞きました。時間で変わる情報は普通の補完と何が違うんですか？
良い質問ですね。時間が絡むと、同一人物の過去や将来の観測がヒントになります。普通の単純な方法は過去平均や直近値をコピーするだけですが、論文が示すように「個人に依存する時系列の特徴」を反映する工夫が鍵になるんです。
具体的にどんなアルゴリズムを使うと良いんでしょう。コストがかかるなら現場に即導入するのは難しいので、コスト対効果の観点も教えてください。
大丈夫、一緒に考えれば必ずできますよ。要点を3つでお伝えします。1) 個人ごとの時間情報をモデルに組み込み、2) 連続値とカテゴリ値の両方を扱い、3) 計算効率を考えた近似解法を使うことで現場導入可能にする、です。
これって要するに、患者ごとの時間変化を見て近い例を参考に埋めるということですか？
その通りです！簡単に言えば近い患者や近い時点を重み付けして参考にします。ただし重要なのは単に近ければ良いのではなく、連続値とカテゴリを同時に扱い、時間差に応じて重みを変える点です。
実用面ではどれくらい精度が上がるんですか。うちの現場に掛ける価値があるか直感的に知りたいです。
研究では、従来手法と比べて補完の誤差が小さく、さらにその後の予測モデルのAUCが有意に改善しました。経営判断としては、データの質が上がると意思決定の信頼度が上がるため、初期投資には見合う可能性が高いです。
現場の稼働負荷やクラウド移行も心配です。現状のIT環境で段階的に試せますか？
大丈夫です。まずは小さなバッチで試験的に動かし、効果が出れば段階的に拡張するフェーズドアプローチが現実的です。失敗は学習のチャンスですから、まずはPOCから始めましょう。
ありがとうございます。分かりました。自分の言葉で整理すると、「個人ごとの時間軸を踏まえ、近い例から賢く値を埋めることで、予測の信頼度を上げられる」ということですね。
