拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下が『電子カルテだけでは患者の全体像が分からない』と言い出しまして、投資すべきか迷っているのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、簡単に整理して差し上げますよ。ポイントは三つだけで説明できますよ。
その三つとは何でしょうか。現場は予算も人手も限られているので、投資対効果（ROI）をきちんと説明したいのです。
まず一つ目、患者の社会的背景（Social Determinants of Health; SDH 社会的決定要因）を取り込むことで、治療の漏れが減るんですよ。二つ目、共通語彙を作るとシステム間の連携コストが下がります。三つ目、標準化されたモデルは将来のデータ分析や予測にも使えるのです。
なるほど。で、その共通語彙というのは、例えば電子カルテ（Electronic Health Record; EHR 電子健康記録）の様式を統一するような話ですか？
おっしゃる通りです。ですが正確にはフォーマットを無理やり揃えるのではなく、意味を共通化する、つまりオントロジー（Ontology; OWL オントロジー記述言語で表現可能な意味の定義）で共通理解を作るのです。これにより異なるシステム同士が『同じことを同じ意味で』扱えるようになりますよ。
これって要するに、現場の言葉を標準語に翻訳して橋渡しする仕組みということ？
まさにその通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！大事なのは現実の業務を壊さずに、徐々に意味の共通化を進めることです。早い段階では最低限の項目から始め、次に広げる実行計画で十分にROIを説明できますよ。
導入で現場が混乱しないかが心配です。現場は紙と口頭の運用が多く、クラウドやAPIの話になると拒否反応が出ます。
安心してください。最初は既存の入力様式を保持したまま、裏側で意味をマッピングする「やさしい導入」から始められるんですよ。要点は三つ、現場ルールを尊重すること、段階的に進めること、そして効果を可視化することです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
最後に、経営判断として何を聞けば良いでしょうか。ROI、リスク、現場負荷の観点で短く教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。ROIは短期的には現場の手間が先に出るが、中長期的には再入院や無駄な検査が減りコスト削減につながる点、リスクはデータ共有に伴うプライバシー・ガバナンスの整備が必要な点、現場負荷は段階的導入とツールの使いやすさで最小化できる点です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要するに、まずはSDHを含めた共通の“意味”を作って、現場を壊さずに段階導入する、ということですね。自分の言葉で説明できそうです。ありがとうございます。
1.概要と位置づけ
この論文は、社会的決定要因（Social Determinants of Health; SDH 社会的決定要因）を含めて継続的ケア（Continuity of Care）データの相互運用性を実現するための統合オントロジー、Common Semantic Data Model for Social Determinants of Health（CSSDH）を提案するものである。結論から述べると、最も大きく変わった点は「医療データの意味を標準的に定義することで、異なる記録様式や用語体系を越えて継続的なケアを実現可能にした」ことである。この変化は単なるフォーマット統一ではなく、現場で使われる言葉の意味を機械が理解できる形に落とし込む点にある。基礎としてはISO/DIS 13940:2024 ContSys（System of concepts to support continuity of care; ContSys 継続的ケア支援概念体系）とWHOのSDH概念を組み合わせ、その上でOWL（Web Ontology Language; OWL オントロジー記述言語）で表現する手法を取っている。応用面では、家庭医療や在宅ケア、地域連携ネットワークなどでの情報連携コスト低減と、患者の全体像把握の改善に直接結び付く点が重要である。
本研究の位置づけは、既存のEHR（Electronic Health Record; EHR 電子健康記録）中心の情報管理を超え、生活環境や経済状態といったSDHを医療情報の一等市民として設計する点にある。従来はSDHが非構造化データや自由記述で散在し、分析や継続的介入につながらなかった。CSSDHはその欠損を埋め、制度横断的なデータ流通を可能にする。医療現場と行政、ソーシャルワーカー、さらには患者自身の記録をつなぐ架け橋となるのだ。企業の経営視点でいえば、データ資産の質を上げることで意思決定の精度が向上し、無駄な検査や重複対応の削減という費用対効果が期待できる。
なぜ今この話が重要なのか。それはデジタル化の進展とともにデータのサイロ化が顕在化しており、患者ケアの断絶がコストとアウトカム双方に悪影響を与えているからである。国際的な枠組み（例：European Interoperability Framework）も患者中心のアクセスとデータ主導のケアを求めており、CSSDHはその要請に応える提案となる。日本の医療機関や地域医療連携にとっても、早期に意味標準を導入することが競争力になる。結論は明快である。SDHを含む意味基盤を整備することは、医療の質と効率を同時に高める投資である。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究の多くは、電子カルテ（EHR）や特定の臨床データセットを対象にしたスキーマ整備やデータ交換仕様を提示している。しかし、それらは診療所・病院・行政といった異なる運用実態に対して、語彙と意味の一致を保証するには不十分であった。CSSDHの差別化点は、ISO/DIS 13940:2024 ContSysという継続的ケア支援の上位概念を取り込み、さらにWHOのSDHを統合した点にある。つまり設計思想が「継続的なケアの文脈」を前提としているため、患者の生活環境や社会資源まで視野に入れられる。
次に、技術的な差異としてオントロジー手法を本格的に用いている点が挙げられる。単なるデータマッピングではなく、概念と属性、関係性を形式的に定義することで、異なる用語体系間の意味的互換性を高める設計である。さらに、既存のSOHO ontologyやGravity projectの価値セットなど、実務的な資源を活用しているため実装可能性が高い。これが単なる理想論に留まらない理由である。
実装面での差別化では、段階的拡張性と現場親和性を重視している点が特徴である。初期導入では最小限のSDH項目に限定し、徐々に広げる戦略を想定しているため、現場負荷を抑えながら標準化を進められる。従来の試みが一度に多くを要求して頓挫した経験を踏まえた設計思想だ。経営層が見るべきは、初期の投入コストと中長期の削減効果のバランスであり、CSSDHはその議論をしやすくしている。
3.中核となる技術的要素
中核はオントロジー設計である。オントロジー（Ontology; OWL オントロジー記述言語で表現可能な意味の定義）は、概念（Concept）、オブジェクトプロパティ（Object Property）、データプロパティ（Data Property）を明確に定義することで、データ間の意味的一貫性を担保する。CSSDHはこれらをISO 13940: ContSysとWHO SDHの用語から抽出し、OntoCleanのような品質基準で整理している。言い換えれば、単語の辞書ではなく、言葉と現実の関係性を定義する辞典を作っているのだ。
具体的には、ICD-11の章24やSOHO ontology、Social Prescribing Ontology、Gravity projectのSDH価値セットなどを統合資源として活用している。これにより「失業」や「居住状況」といったSDH項目が、臨床の状態（health condition）やケア行為と結び付く仕組みが出来上がる。技術的にはOWLでの表現により、自動推論や検証ツールでの利用が可能となる。結果として、データ連携時に意味の齟齬を自動検出・修正する道が開ける。
また、実務適用に際してはスキーマ多様性や用語多様性への適応が不可欠である。CSSDHは現場ごとのスキーマを排除するのではなく、意味レイヤで仲介することで互換性を確保する。これにより既存システムへの影響を最小化し、段階的導入が可能になる点が企業導入上のメリットである。経営的には初期リスクを抑えつつ価値を実証できる戦略と言える。
4.有効性の検証方法と成果
検証は概念整合性のチェックと実データを用いた統合テストで行われている。論文では、用語の再利用性や整合性をOntoCleanなどのメソドロジで評価し、概念間の冗長や矛盾の有無を確認している。さらに、SDH項目が臨床情報とどのように結び付くかを事例ベースで示し、継続的ケアのシナリオにおける情報の流れを可視化している。この手法により、モデルの理論的妥当性が示された。
実務的な成果としては、異なるデータソース間でのクエリ解釈が統一され、情報検索や患者トリアージの精度が向上するポテンシャルが示されている。つまり、同一人物の社会的リスクを見逃す可能性が低下し、適切な介入のタイミングを早められる。コスト面では、重複検査や無駄な外来回数を減らす効果が期待できるが、現段階ではシミュレーションや小規模試験の結果が中心で、全国規模での費用便益分析は今後の課題である。
検証の限界も明示されている。データ品質や記載の慣習差、プライバシー制約、地域間の制度差が結果の一般化を難しくする。これらに対処するためには、運用ルールの整備と段階的な導入計画、そして関係者間の合意形成が不可欠である。経営層としては、試験導入による効果検証とガバナンス構築への予算配分が重要である。
5.研究を巡る議論と課題
議論点は主に三つある。第一にプライバシーとデータガバナンスである。SDHは個人の生活に深く踏み込む情報を含むため、収集・共有のルール設定と患者同意の管理が不可欠である。第二に標準化の受容性である。現場が標準を受け入れるには、現行業務の継続と負荷最小化が条件となる。第三にスケーラビリティだ。地方自治体や医療機関間での制度差を吸収しつつ、モデルをどのように拡張するかが課題である。
技術的課題としては、データ品質と語彙の不一致、そして自然言語で記録された情報の構造化が残る問題である。これに対し論文は段階的マッピングと既存オントロジーの再利用を提案するが、実運用ではカスタマイズと継続的メンテナンスが必要である。経営判断の観点からは、初期投資と運用コスト、得られる効果の時間軸を明確にしておく必要がある。
最後に倫理的議論も避けられない。SDH情報の取り扱いは差別や偏見につながるリスクを孕むため、透明性の高い利用ポリシーとモニタリング体制が求められる。企業としては、技術的優位だけでなく、社会的信頼の獲得が長期的な成功の鍵となる。以上の点を踏まえ、導入は技術だけでなく組織文化とガバナンスを同時に整備する必要がある。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究は実地デプロイメントによる実証が第一である。小規模な地域連携ネットワークや在宅医療の現場でCSSDHを導入し、実際の費用便益やケアアウトカムを計測することが急務である。次に、データガバナンスと患者同意の運用モデルを確立し、法的・倫理的な枠組みと技術的実装を整合させる必要がある。これにより安心してSDH情報を活用できる基盤が整う。
技術面では、自然言語処理と自動マッピング技術の進展を取り込み、自由記述からの情報抽出精度を高める研究が重要だ。さらに、機械学習システムによる予後予測と介入最適化にCSSDHを連結することで、臨床・公衆衛生上の意思決定支援が実現する。教育面では現場向けのガイドラインとツールの普及が鍵であり、導入を成功させるには関係者の理解と協力が不可欠である。
経営層へのメッセージは明確である。CSSDHは単なる学術的提案に留まらず、現場の情報摩擦を減らしてケアの連続性を高める実践的なフレームワークである。短期的な導入計画と中長期的な投資評価を組み合わせ、段階的に展開することで事業的価値を確保できる。最後に、検索に使える英語キーワードは次の通りである: “Common Semantic Data Model”, “Social Determinants of Health”, “Continuity of Care”, “ContSys”, “healthcare ontology”。
会議で使えるフレーズ集
「この提案はSDHを医療情報の第一級市民として取り扱う点が肝です。」
「まずは最小構成の項目で試行し、効果を可視化してから拡張しましょう。」
「データガバナンスと現場負荷の両方を担保する運用モデルが必要です。」
