千葉大学 予防医学センター 臨床疫学 藤田伸輔 ６ 医療情報管理学 千葉大学 予防医学センター 臨床疫学 藤田伸輔 こんにちは。医療情報管理学の授業を始めます。担当は千葉大学予防医学センターの藤田です。私の部屋は千葉大学医学部附属病院外来棟の地下1階にある地域医療連携部です。何か質問があるときはメールで問い合わせてからお越しください。 なおスライドの右下に示したのは平成28年8月から千葉大学を中心に運用を始めた患者さんと医療介護情報を共有するSHACHIです。 患者中心の医療が推奨されるようになってすでに30年以上が経過していますが、すべての情報を患者さんに提供する医療情報システムは世界でも稀有な存在です。 患者さんと情報を共有し、診療目的を確認しながら、患者さん自身に能動的に療養していただくことが特に大切だと考えて作ったシステムです。しかしSHACHIを医療情報管理学の中で紹介する目的はそれだけではありません。 日々の、条件によっては24時間の生体情報を日常生活の中で取集し、ビッグデータ解析することを可能にしているのです。さらに研究を始めたいときにSHACHIに参加している患者さんの中から対象となる人に参加依頼でき、データを安全に迅速に収集できるシステムです。 ぜひみなさんもこの講座の内容を理解したうえでSHACHIを使いこなして下さい。

医学数理が開くビッグデータ解析 データの標準化 ビッグデータへの旅立ち 医学数理 SHACHI 患者の同意 医療情報管理学４ ６ それでは医療情報管理学の6回目の授業を始めます。 ここでは １．データの標準化 ２．ビッグデータへの旅立ち ３．医学数理 ４．SHACHI ５．患者の同意 という章立てで述べます。 まず最初はデータの標準化です。

検査データ 測定方法、測定機、測定条件、試薬によって標準値が変化 血清以外に尿、髄液、貯留液、ドレナージ液などを測定 ６ １．データの標準化 検査データ 測定方法、測定機、測定条件、試薬によって標準値が変化 血清以外に尿、髄液、貯留液、ドレナージ液などを測定 性・年齢などによって標準値が変化するものがある 負荷試験など時間経過に伴う変化が重要なものがある 世界標準に向けて穏やかに統合中 検査名の変更 測定方法の変更 単位の変更 検体検査のデータは医療情報の中で最も頻繁に解析されるものの一つです。 測定器が出すデータはほとんどが数字で統計処理が容易です。 しかしその扱いには細心の注意が必要です。 できるだけ正確な値が知りたいというのは誰しもが考えることです。 それが肉眼で色を比べる5段階評価から、吸光度を用いた連続量評価に進化します。 技術革新が繰り返され、測定法が変更されて標準値の大幅な変更がなされてきました。 さらに機器に用いるセンサーの向上などで標準値が変更されます。 室温や湿度によって影響を受けやすい検査、試薬によって影響を受けやすい検査などもあります。 検査した時点の標準値を知らなければ、検査結果が異常かどうか、前回と比べてよくなっているのかどうかを判断できません。 検査技師は検査結果をみておかしいと思ったら、再検中とコメントしたうえでとりあえず結果を返し、確かめたら改めて検査値を確定値として報告します。

検査データ 測定方法、測定機、測定条件、試薬によって標準値が変化 血清以外に尿、髄液、貯留液、ドレナージ液などを測定 ６ １．データの標準化 検査データ 測定方法、測定機、測定条件、試薬によって標準値が変化 血清以外に尿、髄液、貯留液、ドレナージ液などを測定 性・年齢などによって標準値が変化するものがある 負荷試験など時間経過に伴う変化が重要なものがある 世界標準に向けて穏やかに統合中 検査名の変更 測定方法の変更 単位の変更 検査データの解析には、どのような検体を測定したかにも注意が必要です。 血清以外に尿、髄液、貯留液、ドレナージ液などを測定することがあり、システムによってはコメントにしか書かれていません。 検体種別によって当然標準域は変わりますので、解析前に目的以外の検体による結果を削除しておく必要があります。

検査データ 測定方法、測定機、測定条件、試薬によって標準値が変化 血清以外に尿、髄液、貯留液、ドレナージ液などを測定 ６ １．データの標準化 検査データ 測定方法、測定機、測定条件、試薬によって標準値が変化 血清以外に尿、髄液、貯留液、ドレナージ液などを測定 性・年齢などによって標準値が変化するものがある 負荷試験など時間経過に伴う変化が重要なものがある 世界標準に向けて穏やかに統合中 検査名の変更 測定方法の変更 単位の変更 ホルモンなどでは性によって標準値がかなり変わります。 また腎機能のように年齢によって標準値が変わるものもあります。 性と年齢を細かく分けて解析する場合は危険性が減りますが、群の設定によってはバリアンスが大きくなってしまいます。

高齢者で変化する標準値 低下 変化なし 上昇 生活状況により変化 RBC, WBC, Plt Hgb, Hct TP, Alb β2MG IgM, IgD, 細胞性免疫 IgG IgA, 自己抗体 TC, LDL-C TG(男性) ALT γGTP(男性) ChE HDL(女性) TG(女性) AST ALP(男性) Na, K, Cl LD HDL(男性) ALP(女性) cCRN UN PT, PTT Fgb, FDP 多くのホルモン サイロキシン 検査データの標準値は16歳から65歳の検査結果の平均値±2SDを標準値としています。 小児と高齢者は検査項目によって比較的変動が大きいからです。 スライドには高齢者で低下する項目、変化しない項目、上昇する項目、個人差が大きい項目の代表的なものを示しました。 その中でも変動幅が大きく特に注意が必要な項目を太字で示しています。 小児については高齢者より年齢による差が大きく表が複雑になりますので、項目ごとに確認してください。 年齢による変化を考慮して標準域を示している機関と、 単に成人の標準域を示している機関がありますので、データ収集時には確認が必要です。

検査データ 測定方法、測定機、測定条件、試薬によって標準値が変化 血清以外に尿、髄液、貯留液、ドレナージ液などを測定 ６ １．データの標準化 検査データ 測定方法、測定機、測定条件、試薬によって標準値が変化 血清以外に尿、髄液、貯留液、ドレナージ液などを測定 性・年齢などによって標準値が変化するものがある 負荷試験など時間経過に伴う変化が重要なものがある 世界標準に向けて穏やかに統合中 検査名の変更 測定方法の変更 単位の変更 負荷試験など時間経過に伴う変化が重要なものがありますし、 日内変動が比較的大きなものもあります。 これらの検査では同じ日付で複数の検査結果が報告されます。 負荷試験での時間に依存する検査結果はコメント等に表示されていますが、 日内変動を調べる際や手術後の急激な変化などではコメントなく1日に複数回の検査が実施されます。 1日の複数回の検査をどのように処理するかは検討が必要です。

検査データ 測定方法、測定機、測定条件、試薬によって標準値が変化 血清以外に尿、髄液、貯留液、ドレナージ液などを測定 ６ １．データの標準化 検査データ 測定方法、測定機、測定条件、試薬によって標準値が変化 血清以外に尿、髄液、貯留液、ドレナージ液などを測定 性・年齢などによって標準値が変化するものがある 負荷試験など時間経過に伴う変化が重要なものがある 世界標準に向けて穏やかに統合中 検査名の変更 測定方法の変更 単位の変更 わが国の検査の中には世界標準に向けて穏やかに統合中のものがあります。 これに伴い検査名の変更、測定方法の変更、単位の変更などが行われています。 糖尿病管理で重要なHbA1cの標準値が2012年4月から改められたのは記憶に新しいところです。 古くはGOT・GPTと言っていたものがAST/ALTと名前が変わったのは2011年でした。 ただしこのような変更は日本中で一斉に行われたわけではなく、施設によって変更時期が変わりますので、注意が必要です。

検査データ 確認事項 対象者 対象物 確定値 検査方法 単位 標準域 LOINC/JLAC10 → HL7 ６ １．データの標準化 以上を要約すると、検査データはコメントを確認して、解析しようとする対象者・対象物を正しく選択しなければなりません。 また検査結果をそのまま解析するのではなく、標準値によって補正することが必要です。 このような項目がきっちりと含まれているのが米国のLOINCであり、日本ではJLAC10です。 そしてそれをコンピュータでやり取りする取り決めがHL7です。 日本では検査部や検査会社にHL7でデータが欲しいと言うと、データ本体はJLAC10で出てきます。 海外では同様にLOINCで出てきます。LOINCとJLAC10はほぼ正確に変換可能なので、研究用途に合わせてご利用ください。 HL7にするかしないか、という点では、再検やその他のコメントが付いてくるかだと考えてください。 おかしなデータを見つけ出してクリーニングするためにはHL7がお勧めです。

検査データ 標準値による補正１ 補正値1= 測定値−標準値下限 標準値上限−標準値下限 標準値による補正２ ６ １．データの標準化 検査データ 標準値による補正１ 補正値1= 測定値−標準値下限 標準値上限−標準値下限 標準値による補正２ 補正値2=log 1+ 測定値−標準値下限 標準値上限−標準値下限 ⁡ ここまで、検査値はその都度その都度標準値が変わるという話をしてきました。 ということは、検査値を標準値で補正しないと比較できないということになります。 ところが医学論文を見ても教科書を見ても検査データの補正と言う項目は見当たりません。 なぜなのでしょうか。 これまでの医学論文は1施設内で行うものが多く、多施設共同研究では検査標準値の変動を避けるために 検査機関を1か所とし、検査の期間を限定することで標準値の変動を避けてきたのです。 しかしこれからのビッグデータ解析では、検査値の補正を行わざるを得ません。

検査データ 標準値による補正１ 補正値1= 測定値−標準値下限 標準値上限−標準値下限 標準値による補正２ ６ １．データの標準化 検査データ 標準値による補正１ 補正値1= 測定値−標準値下限 標準値上限−標準値下限 標準値による補正２ 補正値2=log 1+ 測定値−標準値下限 標準値上限−標準値下限 ⁡ 補正方法として2種類を提案します。 補正値1は通常のもの、補正値２は対数とするために補正値1に１を加えたものです。 補正1では標準域のデータは０から１におさまり、1以上が異常高値、0以下が異常低値となり標準域の変動があっても比較可能です。 検査方法が変わった場合にも比較することができますが、測定原理が変わった際にも補正値でそのまま解析するか、別扱いするかは医師と相談してください。

検査データ 標準値による補正１ 補正値1= 測定値−標準値下限 標準値上限−標準値下限 標準値による補正２ ６ １．データの標準化 検査データ 標準値による補正１ 補正値1= 測定値−標準値下限 標準値上限−標準値下限 標準値による補正２ 補正値2=log 1+ 測定値−標準値下限 標準値上限−標準値下限 ⁡ 補正値1のみでよさそうに思いますが、腫瘍マーカーのように腫瘍体積に比例して出てくるものは対数を取った方が経過のイメージがつかみやすくなります。 腫瘍以外にも横紋筋融解症におけるクレアチニンキナーゼや、急性肝不全におけるAST/ALTなどでも2ケタ以上の高値となりますので、対数を取った方がわかりやすくなります。 これらの補正方法は確立されたものではなく、数学的見地からの提案であるため、説明を加えながら論文で使ってください。

病名データ ICD10 標準病名集 ICPC ６ １．データの標準化 日本の保険診療では標準病名集を用いることになっています。 レセプトで受け付けてくれる病名で、これを医師自らが遅滞なく記載する必要があります。 標準病名集に収載されているすべての病名にはICD10が振られていますので、海外との共同研究ではICD10準拠と言って大丈夫です。 ただし現在のバージョンは2003年版のICD10です。2017年1月より2013年版に対応する予定です。 先方の国々が何年版を使用しているか、確認をしてください。 細かな差異についてはWHOのICDサイトに対応表があります。 特に希少疾患での差が大きいので気を付けてください。 ヨーロッパと共同研究する際には、病院はICD10、診療所はICPC2であることに注意してください。 また確定病名についての説明はこの後しますが、日本と海外とで確定と考える基準が違いますので注意してください。

病名データ ６ １．データの標準化 疑い 治癒 死亡 決定 確定 中止 病名はスライドに示したような流れで推移します。 これを病名のライフストーリーということもあります。 患者さんを診た瞬間から医師は一つまたは複数の病名を想起します。 初診日に一つに絞り確定することもありますし、確定するには長期の経過を診たり、治療への反応を診たり、 場合によっては病理解剖するしかないといった疾患もあります。 また風邪、あるいは急性上気道炎といった症候病名にとどまり、原因菌やウィルスの確定に至らないままに治癒していく疾患もあります。 保険診療のルールでは疑い病名の使用をなるべく避け、少なくとも初診から3か月以内に病名を決定しなければなりません。 言い換えれば、レセプトに記載された確定病名は、医学的に確定した病名ではありません。 これは日本独自のルールで、海外では確定するまで症状を病名にしている国が大半です。

病名データ ６ １．データの標準化 疑い 治癒 死亡 決定 確定 中止 患者さんが治癒した場合には、もう一度受診して治癒を確定することは稀です。 多くの場合は治ったと判断したら通院をやめます。 では、通院をやめていたら治癒とみなせるかというと、 たいしたことはないだろうと勝手に通院をやめたり、 医師とけんかして民間療法に走ったりすることもあります。 つまり疾病の治癒をみる研究は診療記録からだけでは困難です。 患者さんに症状の存続を確かめるのもプライバシーの観点から困難です。 患者さんのフォローアップが簡単なSHACHIの利用をぜひ検討して下さい。

病名データ ６ １．データの標準化 疑い 治癒 死亡 決定 確定 中止 病名は医学研究において最も基本的な情報です。 しかし以下のような状況に十分に配慮してください。 病名がカルテに記載されるのはレセプト作成時を待たねばならないこともしばしばです。 疑い病名であっても確定病名のように書かれていることがあります。 治癒している病名がそのまま残っている場合があります。 病名管理システムが整っていない医療機関では詳細分類がなされていない場合があります。 研究に先立って病名の精度について診療録管理士などと検証しましょう。

処方データ ６ １．データの標準化 特徴 薬効分類 一般名 薬剤名 規格 ロット ATC WHOが管理 多くの国が採用 ○ 日本医薬品コード 薬価収載された医薬品 YJコード 日本医薬品コードを製剤識別するためのもの JANコード 2015年7月よりGTINに移行 GTIN 2008年9月より義務化 トレーサビリティのための国際コード HOTコード コード間の互換性を維持 ATCコードは世界で最も広く使われているものです。 WHOが管理し、薬効分類と一般名までをサポートしています。 ICPCの愁訴や病名との関連テーブルが整備され、処方の簡便化と安全管理に大いに役立っています。 海外との共同研究ではATCがベースと考えてください。

処方データ ６ １．データの標準化 特徴 薬効分類 一般名 薬剤名 規格 ロット ATC WHOが管理 多くの国が採用 ○ 日本医薬品コード 薬価収載された医薬品 YJコード 日本医薬品コードを製剤識別するためのもの JANコード 2015年7月よりGTINに移行 GTIN 2008年9月より義務化 トレーサビリティのための国際コード HOTコード コード間の互換性を維持 日本では保険診療が基本ですので、薬価収載されることが一般に使われる第一歩です。 これを突破したものが日本医薬品コードを獲得します。 日本医薬品コードでは販売元を識別できません。 YJコードはこの識別のために使われているもので、一般名で販売されている薬を販売元によって区別するために使われています。

処方データ ６ １．データの標準化 特徴 薬効分類 一般名 薬剤名 規格 ロット ATC WHOが管理 多くの国が採用 ○ 日本医薬品コード 薬価収載された医薬品 YJコード 日本医薬品コードを製剤識別するためのもの JANコード 2015年7月よりGTINに移行 GTIN 2008年9月より義務化 トレーサビリティのための国際コード HOTコード コード間の互換性を維持 JANコードは流通のために使われていた日本独自のコードです。 GTINも同じく流通用ですが、こちらは国際標準です。 なお、GTINはGS1バーコードと呼ばれることもあります。 GS1は国際団体で、国単位で企業にコードを振っており、物流ではGTIN (Global Trade Item Number)を用います。 国はGTINへの移行を目指し、2008年からGTINの記載を義務付け、2015年からJANコードの記載を禁止しました。 GTINは日本医薬品コードやYJコードと異なり、製造者が包装単位、梱包単位、出荷単位でコードを決めます。

処方データ ６ １．データの標準化 特徴 薬効分類 一般名 薬剤名 規格 ロット ATC WHOが管理 多くの国が採用 ○ 日本医薬品コード 薬価収載された医薬品 YJコード 日本医薬品コードを製剤識別するためのもの JANコード 2015年7月よりGTINに移行 GTIN 2008年9月より義務化 トレーサビリティのための国際コード HOTコード コード間の互換性を維持 YJコードとJANコードは全く独立したコードで病院情報システム内で統合できませんでした。 その橋渡し役としてHOTコードが作られました。 現在はJANコードがGTINに置き換わりましたが、HOTの役割は同じです。 開封するまでのトレーサビリティはGTINで管理し、処方情報が調剤情報になるときにYJとGTINが結び付けられるのが標準的管理法です。 ただし、施設によってはGTINもYJも施設内コードに置き換えて運用しているかもしれません。 薬剤を扱う研究ではコードの扱いに注意してください。

処方データ ６ １．データの標準化 特徴 薬効分類 一般名 薬剤名 規格 ロット ATC WHOが管理 多くの国が採用 ○ 日本医薬品コード 薬価収載された医薬品 YJコード 日本医薬品コードを製剤識別するためのもの JANコード 2015年7月よりGTINに移行 GTIN 2008年9月より義務化 トレーサビリティのための国際コード HOTコード コード間の互換性を維持 なお、副作用情報ではMedDRAという用語が出てくることがあります。 MedDRAは薬剤にかかわる症状などの情報を標準化したもので、日本では副作用情報の分類に使われています。 lnternational Conference on Harmonization of Technical Requirements for Registration of Pharmaceuticals for Human use 通称ICHが定めた、器官別大分類、高位グループ、高位用語、基本語、下層語の５階層構造で症状、徴候などを分類したものです。

処方データ ６ １．データの標準化 行為者 医師 処方 薬剤師 処方監査 医事 レセプト 調剤薬局 調剤 服薬指導 患者 診察料 処方箋料 調剤料 薬剤費 指導料 服薬 情報 処方情報 調剤情報 服薬情報 処方から服薬までのフローを表にまとめました。 医師は診察時に処方します。 院内薬局、もしくは薬剤部サーバで処方監査を行い、処方に疑義があれば医師に返します。 監査がOKなら医事で患者さんが支払います。この際患者さんが処方の誤りに気づけば、医事は医師に返します。 支払いが済めば医療機関の情報システムでは処方情報が確定されます。 次に調剤薬局で処方監査後に調剤されます。 調剤薬局での疑義紹介は医師まで情報が戻されますが、情報システムでの修正が行われたか確認手段はありません。

処方データ ６ １．データの標準化 行為者 医師 処方 薬剤師 処方監査 医事 レセプト 調剤薬局 調剤 服薬指導 患者 診察料 処方箋料 調剤料 薬剤費 指導料 服薬 情報 処方情報 調剤情報 服薬情報 調剤薬局で薬が患者さんに渡されて初めて処方の誤りに気づくこともあります。 その場合は調剤薬局内でのプロセスがすべてやり直しになります。 調剤情報は調剤薬局から処方医療機関に報告することになっていますが、報告率は低く、それを病院情報システムに反映する確率はさらに低いのが現状です。 この調剤情報はお薬手帳の情報です。 患者さんが実際に服薬した記録が服薬情報です。 入院中は服薬情報を看護師さんがチェックしていますが、病院外ではほとんど不明です。

処方データ ６ １．データの標準化 行為者 医師 処方 薬剤師 処方監査 医事 レセプト 調剤薬局 調剤 服薬指導 患者 診察料 処方箋料 調剤料 薬剤費 指導料 服薬 情報 処方情報 調剤情報 服薬情報 調剤薬局で薬が患者さんに渡されて初めて処方の誤りに気づくこともあります。 その場合は調剤薬局内でのプロセスがすべてやり直しになります。 調剤情報は調剤薬局から処方医療機関に報告することになっていますが、報告率は低く、それを病院情報システムに反映する確率はさらに低いのが現状です。 この調剤情報はお薬手帳の情報です。 患者さんが実際に服薬した記録が服薬情報です。 入院中は服薬情報を看護師さんがチェックしていますが、病院外ではほとんど不明です。

注射データ ６ １．データの標準化 行為者 医師 注射処方 薬剤師 処方監査 調剤 医師・看護師 実施 医事 レセプト 患者 支払い 情報 注射処方情報 調剤情報 実施情報 注射の場合は医療者が実施するため、実施情報が反映されることが特徴です。 内服薬などと異なり、患者さんからの指摘で注射処方情報が書き換えられることは極めてまれです。 ただし、病態の変化や上級医の指示によって、実施まで極めて頻回に注射処方は書き換えられます。 確定情報としてはレセプト情報を扱ってほぼ問題ありません。

画像データ DICOM JPEG/PDF ６ １．データの標準化 行為者 医師 オーダ 読影 看護師 検査準備 検査後処置 放射線技師 検査実施 放射線科医 検査指示 医事 レセプト 患者 情報 看護 部門 カルテ DICOM 画像データはほとんどがDICOMで記録されています。 診療所などでは一部JPEGやPDFが使われています。 情報の流れは医師のオーダから実施まであまり修正はありません。 ただしかかわる情報がオーダシステム、看護情報システム、部門システム、PACS、カルテ、レセプトなど多数にわたっていることが特徴です。

レセプトデータ レセプト・オンライン 入院と外来 DPC ６ １．データの標準化 平成18年4月から医療機関・調剤薬局のレセプト請求にオンラインが追加され、 平成19年3月には支払基金から保険者に対してもオンライン請求が可能となりました。 そして平成27年4月からは原則としてオンライン請求が義務化されました。 すなわち平成27年4月以降のレセプトデータは標準様式で入手可能です。

レセプトデータ レセプト・オンライン 入院と外来 DPC ６ １．データの標準化 レセプトデータは月単位です。 入院では診療科にかかわりなく、1医療機関1レセプトです。 入院が2か月以上にまたがる場合はこれを連結する必要があります。 外来では診療科ごとにレセプトを作成します。 ただし診療科は院内に掲示されている診療科ではなく、標榜診療科単位です。 掲示されている診療科と標榜診療科の対応は医療機関によって異なりますので、確認が必要です。

レセプトデータ レセプト・オンライン 入院と外来 DPCとまるめ ６ １．データの標準化 レセプトデータはかつては全ての診療行為が記載されていました。 しかし現在は「まるめ」と呼ばれる臨床検査などに包括項目があります。 また急性期病院の入院ではDPCという診断名と主たる介入によって診療報酬が一定となる制度が取られています。 ただし、DPCのレセプトではDPCにまとめ上げる前の診療行為ベースのデータが記載されていますので、解析が可能です。 レセプトデータのうちDPC病院のものと国民健康保険のものはNDBというデータベースにまとめられています。 NDBは研究のために供されることになっており、徐々にその制限が緩められています。 以上が診療情報に関する取扱いの注意です。

医学数理が開くビッグデータ解析 検査データの標準化 ビッグデータへの旅立ち 医学数理 SHACHI 患者の同意 医療情報管理学４ ７ 次はビッグデータ処理のイントロとして「ビッグデータへの旅立ち」について述べます。

ビッグデータ処理 比較対象研究 前向き研究 扱えるパラメータ数の限界 大数の法則 気づかないルールの発見 廃棄データの活用 ６ ３．ビッグデータ ビッグデータ処理 比較対象研究 前向き研究 扱えるパラメータ数の限界 大数の法則 気づかないルールの発見 廃棄データの活用 予防医学でのビッグデータ解析とはどのようなものになるのでしょうか。 まだ始まろうとしたばかりの時点で将来を予測することは困難ですが、道筋を見つけなければなりません。 ビッグデータ解析とは データ量が1000倍以上多いもの これまでサンプル調査していたものを連続的に調査したもの 複数の分野のデータを統合したもの といった定義でとらえられています。 ビッグデータ解析とは データ量が1000倍以上多いもの サンプル調査していたものを連続的に調査したもの 複数の分野のデータを統合したもの

ビッグデータ処理 比較対象研究 前向き研究 扱えるパラメータ数の限界 大数の法則 気づかないルールの発見 廃棄データの活用 ６ ３．ビッグデータ ビッグデータ処理 比較対象研究 前向き研究 扱えるパラメータ数の限界 大数の法則 気づかないルールの発見 廃棄データの活用 現代の医学研究は比較対象研究を中心に進められてきました。 疾病やその治療に関係が深いと思われる因子をできるだけそろえ、 2重盲検法を用いて研究者の思い込みによるバイアスを排除し、 前向き研究を行ってきました。 比較的短期間、長くても数年以内に終了する研究では、この研究手法は疑問の余地はなく、高い信頼性を保証してくれます。 しかし現在問題となっているのは生活習慣病であり、あるいは出生前から生涯にわたっての健康への影響です。 長期間に様々な因子をコントロールすることは不可能であり、また前向き研究を組むことも、研究資金の確保や研究者自身の老化などによって大変困難です。 ビッグデータ解析とは データ量が1000倍以上多いもの サンプル調査していたものを連続的に調査したもの 複数の分野のデータを統合したもの

データ利活用：体重変化の活用 ６ 日々の体重測定により体調の変化を知ることができる。 大腸ポリープ癌発見 日々の体重測定により体調の変化を知ることができる。 74.0kgから75.5kgで推移していた患者さんの基線が突然減少に転じた。 感覚的に捉えたのは2週間後。なんとなく体重が減り始めたように感じた。2ヶ月後には意を決して受診し便潜血陽性でカメラを行いポリープ癌治癒切除となった。 SHACHI-Brainがあれば速やかに受診を勧めることができる。 体重計は多くの家庭にあると思います。 測定は短時間で、苦痛もありませんので最も身近な健康データです。 普通体重は一日のうち決めた時間に測り、前日と比べていると思います。 しかし食事をしたり、排せつしたり、汗をかいたり、体重は一日中変動しています。 グラフはマニアックな方なので1日3回の体重を記録していました。 日内変動はおおむね1㎏以内で、時々1.5㎏でした。 それが減少に転じ、大腸ポリープがんが見つかりました。

データ利活用：体重変化の活用 ６ 日々の体重測定により体調の変化を知ることができる。 大腸ポリープ癌発見 日々の体重測定により体調の変化を知ることができる。 74.0kgから75.5kgで推移していた患者さんの基線が突然減少に転じた。 感覚的に捉えたのは2週間後。なんとなく体重が減り始めたように感じた。2ヶ月後には意を決して受診し便潜血陽性でカメラを行いポリープ癌治癒切除となった。 SHACHI-Brainがあれば速やかに受診を勧めることができる。 この例では結果的には日内変動の解析も、高度な統計処理も必要ありませんでした。 1日1回の測定でも十分だったであろうと思います。 しかし、日内変動があったおかげで、普通ではないことに確信を持つことが容易でした。 変動するデータを処理する方法としては 最大値と最小値を扱う方法 中央値で代表させる方法 変動の周期を扱う方法 などが考えられます。 変化したと判断するには1か月間の変動幅に次の1週間、あるいは2週間のデータがすべて収まるかどうかを見ていく方法があります。 十分なデータが集まっていれば、1日単位でも構いません。 このような考え方は情報システムへの不正アクセスの判断でも使います。

データ利活用：血圧の日内変動 ６ Non Dipperでは脳梗塞を起こしやすく、左心室肥大を合併しやすい。 診察室で鑑別することは困難だが疑いがないと２４時間自由行動下血圧測定法ABPMは使えない。 高血圧では病態と合併症により治療薬剤を選択。 日常の病態による診療の最適化は患者参加型PHRが必要。 糖尿病など生活習慣病だけではなく、癌や精神疾患にも日常データが重要。 高血圧の管理は診察室での血圧を用いていますが、一日の血圧はかなり変動しています。 早朝に血圧が下がるDipper群と、下がりにくいNon-dipper群があり、診療にあたって注意が必要であることが１９６０年頃から知られています。 しかし２４時間血圧測定は患者の負担が大きく診療報酬制度においてもその適用が制限されています。 近年家庭でも手軽に血圧測定ができるようになったことから、これを活用した診療が望まれています。 またACEの舌下投与によって速やかな血圧降下がかえって心・脳の合併症を招きやすく、１か月以上かけてゆっくりと降下させるべきです。 このようなゆっくりとした診療については患者さんと家族の理解が重要です。 また医師も何日ぐらいで降圧が達成されるのか十分なエビデンスを持っていないことから、PHRによるエビデンス提供が重要です。

データ利活用：血圧の日内変動 ６ Non Dipperでは脳梗塞を起こしやすく、左心室肥大を合併しやすい。 診察室で鑑別することは困難だが疑いがないと２４時間自由行動下血圧測定法ABPMは使えない。 高血圧では病態と合併症により治療薬剤を選択。 日常の病態による診療の最適化は患者参加型PHRが必要。 糖尿病など生活習慣病だけではなく、癌や精神疾患にも日常データが重要。 最後にSHACHIとSHACHI-Brainを用いた研究と期待される成果について述べます。 毎日複数回測定されたデータを解析しようとすると、週に数回の欠落は問題ではなくなります。 月単位で繰り返し推計を繰り返すことができるわけですから、外れ値を得た時に、それが稀であることはすぐに判断できます。 稀であると判断して、精査して問題がなければそれで良しとするのがビッグデータ処理の考え方です。 False Positiveが存在するのがビッグデータ解析だからです。 稀なことだとアラームを上げて、精査を要求することこそが重要なのです。 このような処理は常にシステムを監視するCEPの考え方が重要です。 SHACHI-Brainでは、健康介護データの統計処理フィールドを提供することだけでなく、 CEPを提供することが大きな目的の一つです。 以上で医療情報管理学6回目の授業を終わります。

千葉大学 予防医学センター 臨床疫学 藤田伸輔 ７ 医療情報管理学 千葉大学 予防医学センター 臨床疫学 藤田伸輔 こんにちは。医療情報管理学の授業を始めます。担当は千葉大学予防医学センターの藤田です。私の部屋は千葉大学医学部附属病院外来棟の地下1階にある地域医療連携部です。何か質問があるときはメールで問い合わせてからお越しください。 なおスライドの右下に示したのは平成28年8月から千葉大学を中心に運用を始めた患者さんと医療介護情報を共有するSHACHIです。 患者中心の医療が推奨されるようになってすでに30年以上が経過していますが、すべての情報を患者さんに提供する医療情報システムは世界でも稀有な存在です。 患者さんと情報を共有し、診療目的を確認しながら、患者さん自身に能動的に療養していただくことが特に大切だと考えて作ったシステムです。しかしSHACHIを医療情報管理学の中で紹介する目的はそれだけではありません。 日々の、条件によっては24時間の生体情報を日常生活の中で取集し、ビッグデータ解析することを可能にしているのです。さらに研究を始めたいときにSHACHIに参加している患者さんの中から対象となる人に参加依頼でき、データを安全に迅速に収集できるシステムです。 ぜひみなさんもこの講座の内容を理解したうえでSHACHIを使いこなして下さい。

医学数理が開くビッグデータ解析 検査データの標準化 ビッグデータへの旅立ち 医学数理 SHACHI 患者の同意 医療情報管理学４ ７ それでは医療情報管理学の7回目の授業を始めます。 今回のテーマは医学数理と、SHACHIと、患者の同意です。 まずは医学数理から始めましょう。

医学数理が開くビッグデータ解析 検査データの標準化 ビッグデータへの旅立ち 医学数理 SHACHI 患者の同意 医療情報管理学４ ７ 医学数理という言葉を初めて聞いた人もいると思います。 Medical Mathematicsと言いますので、数理医学と言われる方もいます。 呼び方はさておき、人体の様々な反応や、人と人とのかかわりを数学で表現する学問です。 ビッグデータの解析を始めると理論を基にシミュレーションしたいという要望に至ることはごく自然な流れだと思います。 医学では人体でしかわからないことを除いてなるべく動物で、細胞で実験をしています。 実験系があることで、研究速度が著しく向上しています。

医学数理が開くビッグデータ解析 検査データの標準化 ビッグデータへの旅立ち 医学数理 SHACHI 患者の同意 医療情報管理学４ ７ 建築学では実際に家を作って揺らして、耐震性を検討するという実験をやっていました。 壊すために作るのですからとってももったいない話ですが、人々の命を守るためですからたくさんのお金と人手をかけて実験してきました。 こういった研究の成果として、地震の時に建物にどのような力が加わり、破壊されるのかがわかってきました。 解った知識を数式にまとめることで、シミュレーションができるようになりました。 コンピュータの中でシミュレーションできるようになると、実験できない超高層ビルに対してもコンピュータの中で実験できるようになりました。 ありえないほど大きな地震も検討できるようになりました。 医学に数理を持ち込むということは、実験がコンピュータの中で行えるようになるということです。

医学数理 整形外科 皮膚科 消化器外科 内分泌内科 ７ 医学数理の研究事例を紹介していきましょう。 まずは整形外科です。 本田技研のアシモはロボットが人間のように歩くことで有名になりました。 最初に見た時は、ロボットの形の人形の中に人が入っているのかと思いました。 人工関節が、生体に加わる力を解析して進歩してきたことは有名です。 足のモデルが古くは骨盤に真っ直ぐ接していたものが図のように大腿骨骨頭と骨盤のモデルになり、 脛骨一本モデルから脛骨腓骨二本モデルに進化しました。

医学数理 整形外科 皮膚科 消化器外科 内分泌内科 ７ 骨格の再現は、関節の動きを再現につながり、股関節・膝関節・足関節の動きが再現できています。 つまり歩くメカニズムが数式で表現されているということです。 メカニズムが数式化されると次は骨格や関節を省略し、単純な形で運動できるように全く新しい形を生み出しました。 その成果は様々な形の義足に発展し、パラリンピックで活躍する様子を見られたと思います。 また歩行障害の方のリハビリにも還元されようとしています。 これまで足を踏み出すこと、蹴って前へ進むことに注目されていたのが、 振り子運動によって足をリラックスさせて前へ持ってくるフェーズへと関心が移ったのです。 いかに無駄な緊張を取って自然な歩行を訓練するか、 それをアシストするロボットが開発され、成果を上げています。

医学数理 整形外科 皮膚科 消化器外科 内分泌内科 ７ 皮膚科領域ではAlan Turingの波紋の数式が有名です。 熱帯魚のニモ、豹、アメリカンショートヘア、ダルメシアン、シマウマなど不思議な柄を持つ生き物は多数あります。 どのようにして模様ができているのか、とっても不思議です。

医学数理 整形外科 皮膚科 消化器外科 内分泌内科 ７ Alan Turing”The Chemical Basis of Morphogenesis”1952 これは2色の色素細胞が、素早く拡散する相手の成長を促進する因子と、 ゆっくり拡散する相手の成長を抑制する因子によって制御されていると考えると説明できることを示しました。 早く拡散する因子とゆっくり拡散する因子が合わさって直進すると、波が発生します。 平面上を広がると、スライドのような模様が現れます。 その拡散速度をパラメータとしてシミュレーションすると３つの模様が出来上がりました。 指紋とも似ている気がしますよね。 これを3次元に拡張すると、様々な皮膚疾患が説明できる見込みのようです。 http://www.fbs.osaka-u.ac.jp/labs/skondo/labo_topJ.html

医学数理 整形外科 皮膚科 消化器外科 内分泌内科 ７ 遅い抑制波 早い促進波 消化器外科領域でもAlan Turingの理論は有用です。 私が２０年前に行っていた研究から紹介しましょう。 消化器は蠕動によって胃から押し出された食べ物が小腸を送られていきます。 どこかでせき止められると蠕動波が反対方向になり、胃に戻されます。 このような仕組みを早い促進因子と遅い抑制因子で説明できるのです。 小腸では早い促進因子は長い神経によって、遅い促進因子は短い神経によって伝達されます。 長い神経は１ｍ程度先の腸に興奮を伝える神経です。 短い神経は数センチから10センチ程度先の腸に興奮を伝える神経です。 この仕組みでどこかをせき止めると波が反射して逆蠕動が起こります。 またこのような仕組みなので、腸を切って、口側と、肛門側をひっくり返してつなぎなおしても、正常に蠕動が伝わります。 大腸と小腸は本質的に同じ仕組みで伝わっていますので、大腸を切って、小腸をその間につないでも、大腸の蠕動が伝わります。

排便の仕組み１ 便 S状結腸に便が来ると直腸への鋭角の折れ曲がりで一度せき止められます。 直腸に便が来ると強い便意が起こります。 ここで排便OKと指令すると、肛門挙筋が収縮し、直腸が短縮すると同時に肛門括約筋が弛緩し、排便します。 一連のメカニズムは実に巧妙で、理にかなった動きをします。 もし排便OKの指令が出ない場合は意図的に外括約筋を絞めて、蠕動波を反射させます。 もちろんそんなメカニズムを意識して行う人はいませんが、 蠕動波の反射で便塊はS状結腸に押し戻され、S状結腸直腸角が鋭角に戻ります。 こうなると外括約筋を絞めていなくても、ちょっとぐらいの腹圧で便が漏れることはなく安全です。

排便の仕組み２ 便 同じメカニズムを横から見てみましょう。 横から見てもS状結腸直腸角は鋭角ですが、 直腸のアウエルバッハ神経叢から骨盤神経叢を介した反射で直腸が引き上げられます。 しゃがみ込むと骨盤の角度が脊柱に対してより鈍角になりますので、直腸に向かって腹圧の方向が直線化します。 つまり便を出しやすくなります。 和式の便所の方が洋式よりもいきみやすいのはこういう理由によるものです。 寝たきりの方の脊柱と骨盤の関係は立位と同じような状況で、しかも重力を使えないため排便が難しい状況にあります。 できれば上半身を起こし、円座などで支えて肛門が自由に動ける状態を作ってあげてください。 便

排便の仕組み１ 便 排便のメカニズムのシミュレーションをどう使っているのでしょうか。 人工直腸はまだ開発されていません。 でも直腸肛門の手術はこのようなシミュレーションを活用し始めています。 アウエルバッハ神経叢を残すように工夫し、 残せた場合と残せなかった場合で直腸部分となる腸の容積を変化させています。 蠕動波のみに頼る場合と、骨盤神経叢に期待できる場合とで整腸薬と排便姿勢を調整するように指導しています。 蠕動波のコントロールのために日内リズムと体操を活用しています。 経験だよりだった排便コントロールが科学的なものに変わっているのです。

医学数理 整形外科 消化器外科 内分泌内科 糖尿病 １型糖尿病 ２型糖尿病 その他の糖尿病 妊娠糖尿病 ７ これまで生理学分野の医学数理を見てきましたが、生化学分野での研究も始まっています。 おそらく現在最も関心が集中しているのは内分泌内科の糖尿病でしょう。 これまでインスリン分泌が破壊されておこる１型糖尿病、 インスリン分泌低下による２型糖尿病、 感染症をはじめ様々な疾患によるその他の糖尿病、 妊娠糖尿病 の４種類に分けて考えられてきました。

医学数理 整形外科 消化器外科 内分泌内科 糖尿病 １型糖尿病 ２型糖尿病 その他の糖尿病 妊娠糖尿病 ７ 糖尿病のメカニズムが詳しく分かってくると同時に１型および２型からその他の糖尿病への移行が増えてきています。 メカニズムを正しく知ることが病態の解明だけではなく、より良い治療へとつながり始めています。 ここで医学数理が活用されると最適な治療法を選択したり、 新しい治療法を模索するきっかけとなったり 社会としてのサポート方法を考えるきっかけとなったり することが期待されています。

膵臓β細胞のメカニズム ７ MartinezaとFernandezaの論文をみてみましょう。 膵臓β細胞の刺激伝達系が模式化され、それぞれのプロセスの動きを再現する数式が開発されています。 数式が出来上がると、どれぐらいの刺激でどのような反応が出るのかをシミュレーションできるようになります。 プロセスの一部を病態や薬で修飾すると何秒後にどのような反応が生じるかを可視化できるのです。 例えば 細胞外のカルシウム濃度が変わった時、 カリウムチャンネルの機能が変化した時、 細胞内のADPやATP濃度が変わった時、 様々な条件でどのような反応が生じるかをシミュレーションし、実際の反応と比較することで補正していきます。 このような研究によって最適な治療法を見つけたり、新たな病態グループを見つけたりできる可能性があります。 Islets Publication details: http://www.tandfonline.com/loi/kisl20 Mathematical models of electrical activity of the pancreatic β-cell: A physiological review Gerardo J Félix-Martíneza & J Rafael Godínez-Fernándeza. Published online: 31 Oct 2014.

血糖値管理 ７ 持続血糖値測定が可能な時代になりました。 １分毎の血糖値を測定するシステムです。 スライドにはそのデータをサンプルとして示しています。 グラフからはほぼ６時ごろに起床し朝食をとり、１２時過ぎに昼食をとり、１６時ごろに間食し、 １９時過ぎに夕食をとっているようです。 おそらく外食する機会があるのでしょうが、２０時から２１時ごろにかけてかなり食べ過ぎている日があるようです。 しかし全体的にはかなり安定した血糖値で、比較的管理されているようです。

血糖値管理 ７ 医学数理を持ち込むと ベージュで示した就寝中と思われる時間帯の血糖値の変化から安静時の糖代謝状況が推定できます。 ピンクの時間帯はこれに近い変化を示しているのでデスクワークをうかがわせます。 ここから１時間５ｍｇの低下をベースとして推計値を作り変動状況によって緑の部分で警告を出すようなシステムが考えられます。 またスライドは一人分ですが、多数の人々のデータを集めると食事や薬剤への反応性、 就寝時の変化などからインスリン抵抗性を計算したり、生活の規則性の解析を行ったりして 糖尿病を病態分類できる可能性もあります。 前のスライドで示したβ細胞のメカニズムの数式化と合わせると、 それぞれのステップがどの程度障害されているかを推定し、 適切な治療・療養方針をアドバイスできるようになるかも知れません。

医学数理 整形外科 皮膚科 消化器外科 内分泌内科 腫瘍内科 ７ 正常細胞に比べて形や大きさが不ぞろいで、細胞核が大きい。 がんの医学数理を見ていきましょう。 病理学でがんの特徴は 正常細胞に比べて形や大きさが不ぞろいで、細胞核が大きい。 正常細胞は臓器の機能に従って整然と並んでいるが、がん細胞は不規則に積みあがっている。 と習ったと思います。 大阪大学中根先生の研究を紹介しましょう。 先ほど述べたがんの特徴のうち2番目の 正常細胞は臓器の機能に従って整然と並んでいるが、がん細胞は不規則に積みあがっている という特徴を数学的に考えたそうです。 正常細胞に比べて形や大きさが不ぞろいで、細胞核が大きい。 正常細胞は整然と並んでいるが、がん細胞は不規則に積みあがっている。

医学数理 整形外科 皮膚科 消化器外科 内分泌内科 腫瘍内科 ７ 「癌病理画像診断の自動化について」 不規則に並ぶと黄色の矢印のような隙間ができます。 では隙間の数を数えれば構造のくずれを判定できるだろう、と考えたそうです。 着想が面白く、なおかつ単純なルールでエレガントですよね。 「癌病理画像診断の自動化について」 大阪大学大学院　医学系研究科　保健学専攻中根 和昭 http://www.daiwa-grp.jp/dsh/results/38/pdf/23.pdf

医学数理 ２ｎ 整形外科 皮膚科 消化器外科 内分泌内科 腫瘍内科 ７ スライドは細胞増殖の様子を示しました。 1個の細胞が2個に分裂します。いきなり3個や4個になることはありません。 2個の細胞が同時に分裂すれば4個になります。 数学的には２ｎです。

医学数理 ２ｎ 整形外科 皮膚科 消化器外科 内分泌内科 腫瘍内科 ７ ではがん治療ではどうなるのでしょうか。 外科で切り取ったり、Radio波でやききったりすると、 クリック 全部の細胞にいっぺんに作用して、 全部が消えます。

医学数理 ２ｎ 整形外科 皮膚科 消化器外科 内分泌内科 腫瘍内科 f(x)=2x f(t)=2t/T T=doubling time ７ 医学数理 整形外科 皮膚科 消化器外科 内分泌内科 腫瘍内科 ２ｎ f(x)=2x f(t)=2t/T T=doubling time fint(t)=(2×𝐼𝑛𝑡⍺)t/T 𝐼𝑛𝑡⍺=Efficiency of intervention では抗がん剤治療でも同じでしょうか。 いえ。違います。抗がん剤の多くは細胞分裂を阻害することでがん細胞を殺します。 分裂した2つの細胞の内1個を殺すと、 （クリック） その細胞の子供は生まれませんので2段階目の細胞数は２です。 これをさらに50%殺すと残るのは1個です。 つまり50%殺傷を続けると永遠にがん細胞は増えなくなります。 ずーっとがん細胞はなくなりませんが、増えもしません。 完治はしませんが、治療を続ける限りがんで死ぬこともありません。

医学数理 M G1 S G2 ２ｎ G0:休止期 整形外科 皮膚科 消化器外科 内分泌内科 腫瘍内科 ７ 抗がん剤が作用を発揮できるのは薬剤によって異なりますが、 細胞分裂のGap1、Synthesis、Gap2、Mitiosisの一部の時期です。 抗がん剤がいつでもがん細胞に取り込まれて、細胞内に蓄積され、目的の細胞分裂の時期に効果を発揮するのなら がん細胞内の抗がん剤が有効濃度に達するように細胞内取り込みに必要な時間だけ血中濃度を保てばよいことになります。 抗がん剤が細胞分裂のどこかの時期にぴったり当てはまって投与されないと効果が出ないのならdoubling timeに占める対象時期で補正する必要があります。 G0:休止期

医学数理 M G1 S G2 ２ｎ G0:休止期 整形外科 皮膚科 消化器外科 内分泌内科 腫瘍内科 ７ このような理論を基に編み出された治療法が抗がん剤の低濃度持続投与法です。 もちろんこのような考え方は抗生物質でも有効ですし、おそらくほとんどすべての薬剤で有効です。 但し残念ながら薬剤濃度の曲線を注射開始時から拡散モデルによってターゲット臓器の細胞まで分布させることを シミュレーションしたものはまだありませんので、今後のチャレンジに期待するところです。 G0:休止期

医療需要および医師供給に対する 多変量推計モデル （平成26年度厚生労働科学研究費補助金地域医療基盤開発推進事業） 医療需要および医師供給に対する 多変量推計モデル　 （平成26年度厚生労働科学研究費補助金地域医療基盤開発推進事業） 2015年5月 千葉大学医学部附属病院 地域医療連携部 医学数理の社会医学分野での活用を紹介します。 医療はどんどん進歩しており、また医療制度も大きく変化しています。 景気によっても人々の健康状態と受療行動は変わります。 様々な変化要因の一つずつがどう変わるかわからないのに、将来を予測することなどできない。 それはその通りです。だれにも明日どんなふうに変わるのかわかりません。 でも何とかして目安を作らないといけません。 医師が不足しているときに、医師を輸入できれば簡単ですが、 国内で養成するには医学部で6年、研修2年、合計8年たたないと保険医になれません。 つまり8年先の医療需要を推計しないことには医学部定員を決められません。

医療需要および医師供給に対する 多変量推計モデル （平成26年度厚生労働科学研究費補助金地域医療基盤開発推進事業） 医療需要および医師供給に対する 多変量推計モデル　 （平成26年度厚生労働科学研究費補助金地域医療基盤開発推進事業） 2015年5月 千葉大学医学部附属病院 地域医療連携部 これまでの医療需要推計では将来予測人口に直近の年齢性別受療率をかけて計算していました。 どう変化するかわからないから、なにも変化しないと仮定しよう、という思考停止にも似た推計方法です。 当然のように、推計するたびに値が変わり、しかもそれが外れ続けるという結果に終わりました。 高名な医療需要推計学者が「医療需要推計なんてするもんじゃない」と言ったそうです。

高齢の年齢階級ほど大幅な改善傾向が 見られる （人口10万人あたり・人/日） スライドは1970年からの入院受療率の変化です。 1990年を境にトレンドが大きく変わっていることがわかります。 それまでは医療拡大の時代です。 健康保険制度を創設し、医療機関を増やし、老人医療費や子供の医療費を無料にしてきました。 それが医療費の急増を受けて1988年医療費亡国論が唱えられました。 一転して医療費抑制策に転じたのです。 その詳細についてはここでは述べませんが、興味のある方は現代医学史を勉強してください。 私の部屋に来ていただければゆっくりお話ししましょう。 （年）

高齢の年齢階級ほど大幅な改善傾向が 見られる （人口10万人あたり・人/日） そこで、1990年以降の変化率を年齢別に検討しました。 おおむね、すべての年齢層で年率１％の減少と考えてよさそうです。 念のため欧米の状況を調べてみました。 平均在院日数が7日以上の国では2000年以降ほぼ世界的に同様の傾向が続いています。 つまり我が国の平均在院日数が7日になるまでは年率１％の減少と考えてよさそうです。 （年）

受療率シナリオと患者数の将来推計 青い線は2010年から受療率が変わらないという推計です。 2033年まで入院患者さんは増え続けます。 国の計画ではそれをできれば紫の破線に、最低でもオレンジの破線に抑えようとしています。 私たちの推計ではエンジ色の線になります。 特別何もしなくても紫の破線を達成できます。 青を紫にするつもりで政策誘導を行うわけですから、エンジよりずっと下がってしまう確率が高くなるわけです。 ・地域医療構想で提示されている2案のように受療率が変化したとすれば、2025年の一日あたり患者数は案Aでは112万人、案Bでは133万人となる。

アクセス性を考慮した患者数の将来推計 ・これまで保健医療計画等の政策ではあまり考慮されていない ・地域の実情に応じた医療資源の配置を検討するためには、 患者のアクセス性を考慮する必要がある 各大字の人口構成をもとに、将来患者数を推計 各町字から指定時間内 （30分もしくは60分）で到達できる病院を解析 指定時間以内の病院の病床シェアに基づき患者を配分（ただし、受入患者数に上限は設けない） グラフで入院受療率が変わると言われても実感できませんよね。 そこで、患者さんがどのように医療機関を受診するかを考えました。 幾つかの病院の実績をサンプルとしてとると、ものすごく遠方から受診する人もいますが、 多くの人は割と近くの病院を選ぶようです。 大きな病院では60分以内、小さな病院では30分以内です。

アクセス性を考慮した患者数の将来推計 ・これまで保健医療計画等の政策ではあまり考慮されていない ・地域の実情に応じた医療資源の配置を検討するためには、 患者のアクセス性を考慮する必要がある 各大字の人口構成をもとに、将来患者数を推計 各町字から指定時間内 （30分もしくは60分）で到達できる病院を解析 指定時間以内の病院の病床シェアに基づき患者を配分（ただし、受入患者数に上限は設けない） 500メートルメッシュの人口分布から、病気になる人を入院受療率から求めて、 距離に応じて病院に配分しました。 病院のベッドがいっぱいになると次に近いところを選びます。 実際の患者さんも、満床になると近所の病院を紹介されたり、治りかけた方にリハビリ病院や療養病院に 移っていただきますので、シミュレーションはそんなにおかしな仮定ではないと思います。

病床の過不足数の将来推計（2025年） シナリオ１と２で病床に対する配分率が60%を下回る病院 シナリオ１では全国約240病院、シナリオ２では約1700病院が該当 2012年の割合が持続 毎年1.5％受療率低下 全国的に 病床が余る シミュレーションの結果を満員になる病院ではなく、ガラガラになる病院に着目して示しました 2010年から受療率が変わらないと仮定すると、 人口減少が進む地域を中心に病床稼働率60%を下回る病院が全国に240病院でます。 現在8500病院ほどありますので、たいした事では無いですよね。 でも私たちの１％ずつ減少するという推計が正しければ、あるいは国が描く改善プランが成功したら、 全国で1700病院、実に20%の病院が倒産します。 ものすごい事態ですよね。 １６万床 ※各大字別の推計入院患者数をもとに、1時間以内の医療機関に入院する仮定を置き推計 　病床数は一般病院の一般・療養病床を対象とし集計

医学数理が開くビッグデータ解析 検査データの標準化 ビッグデータへの旅立ち 医学数理 SHACHI 患者の同意 医療情報管理学４ ７ 医学数理がどのようなポテンシャルを持っているものか、少しおわかりいただけたでしょうか。 ビッグデータの集積がカギですので、解析できるデータをどのように集めるかを考えなければなりません。 ここからはSHACHIについての説明をします。 毎回授業の最初にSHACHIの宣伝が流れるので、もう聞き飽きたかもしれません。 SHACHIは患者中心の医療を実践するために作りましたが、 同時に療養中のデータを収集し、臨床疫学を発展させることも考えています。

SHACHI＝「患者中心のPHR」 本人のオプトイン 本人による アクセスコントロール 修正・削除要求権 ７ SHACHIは患者中心の医療を実践するためのPersonal Health Record、すなわちPHRです。 患者中心であればすべての情報を患者さんが閲覧できるべきです。 患者さんが自分の意思で参加できるべきです。 患者さんが自分の記録を見る人を決められるべきです。 患者さんが自由に書き込み、誤った情報を修正したり削除したりすることを要求できるべきです。 SHACHIには、オプトイン、アクセスコントロール、修正削除要求権が保障されています。 本人のオプトイン 本人による アクセスコントロール 修正・削除要求権

SHACHI＝「患者中心のPHR」 本人のオプトイン 本人による アクセスコントロール 修正・削除要求権 ７ 医療によって数か月以内に健康を回復できる場合は医療者任せも良いでしょう。 長期にわたって疾病と付き合っていくためには、 患者さん自身が納得し、 自分に合っていると思える治療法を選択し、 生活を律していかなければなりません。 そのためには24時間いつでも自分の情報にアクセスし、 治療や介護の目的と期待される効果について疑問を解消していけることが必要です。 たくさんの患者さんの診療データと生活データを収集して、 この先どうなるかを具体的に知ることができる必要があります。 本人のオプトイン 本人による アクセスコントロール 修正・削除要求権

SHACHI＝「患者中心のPHR」 本人のオプトイン 本人による アクセスコントロール 修正・削除要求権 ７ ということは、 毎日の健康データを患者さんに記録していただく。 様々な医療機関で受けた医療を医師・看護師・事務員などに記録していただく。 服薬指導の情報と、調剤情報を薬剤師に記録していただく。 服薬記録を患者さんにつけていただく。 介護計画をケアマネに記録していただく。 介護の実施記録を介護士につけていただく。 様々な職種と患者さん自身によって臨床疫学に必要なデータを入力してもらうことが必要です。 SHACHIはそういう健康管理を提供するためのシステムです。 本人のオプトイン 本人による アクセスコントロール 修正・削除要求権

時代はPHR ７ 医療・介護情報の連携 病院からの医療情報の提供は長年試行錯誤（右からの流れ）。 スマートフォン等に個人が健康情報を記録　（左からの流れ）。 多職種連携システムが多数出現 PHRには医療情報と健康情報を網羅的に記録する必要 健康管理 アプリ 電子お薬 手帳 多職種連携 システム 千葉県医療機関 ＩＴネット （Ｈ27終了） 参照系 システム 病院情報 システム 体重 食事 血圧 運動 　　・ ・ ・ 医療・介護情報の連携 ヨーロッパでは第二次大戦後病院と診療所の機能分化が進み、 病気になったら診療所を受診し、 診療所で手に負えない病態の患者さんを病院に紹介するといったスタイルが確立しました。 外来を持っていない病院も少なくありません。 わが国の病院は初診から死に至るまでずっと診ていくことを基本としてきました。 私も外科医となったとき、「自分が手術した患者さんは一生診ていきなさい」と教えられました。

時代はPHR ７ 医療・介護情報の連携 病院からの医療情報の提供は長年試行錯誤（右からの流れ）。 スマートフォン等に個人が健康情報を記録　（左からの流れ）。 多職種連携システムが多数出現 PHRには医療情報と健康情報を網羅的に記録する必要 健康管理 アプリ 電子お薬 手帳 多職種連携 システム 千葉県医療機関 ＩＴネット （Ｈ27終了） 参照系 システム 病院情報 システム 体重 食事 血圧 運動 　　・ ・ ・ 医療・介護情報の連携 しかし1990年ごろから事態は急激に変化しました。 病院では紹介率と逆紹介率が重視され、 かかりつけ医の重要性が強調されました。 さらには紹介状を持たずに病院を受診した人からは特別な診療費用を徴収することが義務化されました。 病院には、高度急性期、急性期、回復期、慢性期という区分が適用され、 それぞれの役割に応じた診療が求められています。

時代はPHR ７ 医療・介護情報の連携 病院からの医療情報の提供は長年試行錯誤（右からの流れ）。 スマートフォン等に個人が健康情報を記録　（左からの流れ）。 多職種連携システムが多数出現 PHRには医療情報と健康情報を網羅的に記録する必要 健康管理 アプリ 電子お薬 手帳 多職種連携 システム 千葉県医療機関 ＩＴネット （Ｈ27終了） 参照系 システム 病院情報 システム 体重 食事 血圧 運動 　　・ ・ ・ 医療・介護情報の連携 こうなると病院の中で構築された病院情報システムは外部との連絡が不可欠となり、 病院から他の医療機関や個人に情報を提供するためのシステムの構築が行われてきました。 同時に患者さんに向けても検査結果や、診療経緯を提供するようになりました。 病院の情報を提供することが主体の情報連携です。 いち早くこのような情報連携に取り組んだのが長崎で広まったあじさいネットです。 そのほかHumanBridgeやID-Linkといったシステムがいろいろな地域で使われています。

時代はPHR ７ 日々の生活の記録 医療・介護情報の連携 病院からの医療情報の提供は長年試行錯誤（右からの流れ）。 スマートフォン等に個人が健康情報を記録　（左からの流れ）。 多職種連携システムが多数出現 PHRには医療情報と健康情報を網羅的に記録する必要 健康管理 アプリ お薬手帳 多職種連携 システム 千葉県医療機関 ＩＴネット （Ｈ27終了） 参照系 システム 病院情報 システム 体重 食事 血圧 運動 　　・ ・ ・ 日々の生活の記録 医療・介護情報の連携 一方健康情報を自分で管理したいと考える人は多く、 糖尿病手帳や高血圧手帳のように血圧・脈拍・血糖値・体重などをパソコンで記録している人が出てきました。 万歩計で歩数を測り、食事を記録し、健康管理に役立てるようになり、 医師もその記録を参考に診療計画を立ててきました。

時代はPHR ７ 日々の生活の記録 医療・介護情報の連携 病院からの医療情報の提供は長年試行錯誤（右からの流れ）。 スマートフォン等に個人が健康情報を記録　（左からの流れ）。 多職種連携システムが多数出現 PHRには医療情報と健康情報を網羅的に記録する必要 スマートフォン タブレット端末 健康管理 アプリ 電子お薬 手帳 多職種連携 システム 千葉県医療機関 ＩＴネット （Ｈ27終了） 参照系 システム 病院情報 システム 体重 食事 血圧 運動 　　・ ・ ・ 日々の生活の記録 医療・介護情報の連携 スマートフォンはこのような個人の健康管理をアプリにまとめて便利に使えるようになりました。 個人の健康関連情報を一つにまとめて絶えず持ち歩ける時代となりました。 ２０１６年春にスマートフォンを用いた健康管理アプリはアンドロイドだけでも６００種以上ありました。 電子お薬手帳が誕生し、病院から提供される診療情報と、 毎日の生活で生み出される健康情報がスマートフォンで一つになり始めたのです。

時代はPHR ７ 日々の生活の記録 医療・介護情報の連携 病院からの医療情報の提供は長年試行錯誤（右からの流れ）。 スマートフォン等に個人が健康情報を記録　（左からの流れ）。 多職種連携システムが多数出現 PHRには医療情報と健康情報を網羅的に記録する必要 スマートフォン タブレット端末 健康管理 アプリ 電子お薬 手帳 多職種連携 システム 千葉県医療機関 ＩＴネット （Ｈ27終了） 参照系 システム 病院情報 システム 体重 食事 血圧 運動 　　・ ・ ・ 市場に多数存在 カナミッククラウド・・・ 日々の生活の記録 医療・介護情報の連携 このような日々の生活記録と医療介護情報の連携を目指すシステムは２０１３年ごろからいくつも誕生しましたし 今も新しいものが作り出されています。 もちろんSHACHIもその中の一つです。 ただ、SHACHIが他のシステムと大きく異なるのは患者中心の医療とは何か、 患者中心の医療を目指すことで得られることは何か、 職種ごとに、患者さんに、家族にとってメリットデメリットを検討していることです。 最新の情報処理技術を用いてできる限りの柔軟性をシステムに持たせていることです。

時代はPHR SHACHI- Brain ７ 日々の生活の記録 医療・介護情報の連携 病院からの医療情報の提供は長年試行錯誤（右からの流れ）。 スマートフォン等に個人が健康情報を記録　（左からの流れ）。 多職種連携システムが多数出現 PHRには医療情報と健康情報を網羅的に記録する必要 スマートフォン タブレット端末 SHACHI- Brain 医療情報 医療・介護 連携情報 調剤情報 検査情報 コメント 情報 健康情報 　　「PHRプラットフォーム」であるSHACHI-Brain 健康管理 アプリ 電子お薬 手帳 多職種連携 システム 千葉県医療機関 ＩＴネット （Ｈ27終了） 参照系 システム 病院情報 システム 体重 食事 血圧 運動 　　・ ・ ・ 市場に多数存在 カナミッククラウド・・・ 日々の生活の記録 医療・介護情報の連携 参加者のメリットデメリットを検討する中で、 得られたデータを誰がどのように解析し、日々の健康管理に還元するかが重要なテーマとして浮かび上がりました。 そのためにはデータ解析用のフィールドをクラウドの中に設けるべきです。 データ解析の結果有用なデータをダッシュボードとしてユーザに還元すべきです。 参照データだけではなく、CEPとして危険を回避できるようにアラートを出すべきです。 そして多数存在するPHRシステムやEHRシステムのデータ連携を提供すべきです。 その解決策としての提案がSHACHI-Brainです。

SHACHI-Brainが目指すもの データのポータビリティの確保 本人 家族 介護者 ７ SHACHI-Brainが目指すもの SHACHI-Brain 教育及び 研究開発 PHR間連携 プラットフォーム レイヤ SHACHI-Brain DWH データ解析サーバ PHR プロバイダ プロバイダ レイヤ SHACHI (PHR) PHR PHR 電子 お薬 手帳 SHACHIストレージ 病院情報 システム 診療所向け システム 介護支援 システム 病院情報 システム 病院情報 システム 薬局 検査会社 ユーザ レイヤ 本人 家族 かかりつけ医 訪問看護師 介護者 図に示しますようにSHACHI-BrainはPHRプラットフォームであり、これを核に個人別にデータを時系列に従って入出力する機能を提供します。この機能はポータビリティ以外にも入院中の診療記録を一気にPHRに転送するなど医療介護機関とのデータ連携にも活用します。 SHACHIおよびSHACHI-Brainは医療情報システムの安全管理に関するガイドラインに準拠し、多重バックアップも備え、不用意な誤消去やデータの改ざんなどの心配もないシステムを目指します。 SHACHIユーザ PHR間連携プラットフォームがあれば、サービス提供者の加盟するPHRに依存せず、PHRの事業者を自由に選択でき、かつデータ移行も不要になる データのポータビリティの確保

EBM EBC データの応用：安全・質向上 療法の効果発現 療法選択順位 介護技術の評価 対人技術の効果 主効果発現の期待時間 副効果発現 ７ データの応用：安全・質向上 EBM EBC 療法の効果発現 主効果発現の期待時間 副効果発現 療法選択順位 性年齢別選択順位 合併症別選択順位 介護技術の評価 摂食嚥下・肺炎発症 介護度進行速度 入院率 対人技術の効果 せん妄予防 ピーク・エンドの法則 救急車利用抑制 Evidence Based Medicineだけでなく、Evidence Based Careをも提供したい。 そう考えてSHACHI-Brainでまず取り組みたい医療と介護の安全と質を向上させるためのテーマをスライドに示しました。 いずれもSHACHIで得られるビッグデータなら比較的簡単に研究できるものばかりです。

SHACHI-Brain 研究テーマ(EBM) ７ SHACHI-Brain　研究テーマ(EBM) 日常血圧測定 薬剤系統別血圧降下発現日数 薬剤系統別日内・週内・月内変動 正常血圧者と高血圧者の日内・週内・月内変動比較 歩行と血圧の変動 食事と血圧の変動 日常体重測定 疾病別日内・週内・月内変動比較 歩行と体重の変動 食事と体重の変動 血糖値測定 薬剤系統別血糖値降下発現日数 歩行と血糖値の変動 食事と血糖値の変動 血糖値変動状況別インスリン治療移行率 血糖値変動状況別年間急性上気道炎発現率 がん患者 薬剤系統別血圧の日内・週内・月内変動 がん患者運動状況 がん患者食事状況 がん患者感染症発現状況 がん患者口腔内トラブル発現状況 がん患者血管障害発現状況 がん患者神経障害発現状況 脳卒中患者・虚血性心疾患患者・末梢血管疾患患者 脳卒中患者運動状況 脳卒中患者食事状況 認知症患者 血圧・血糖値の日内・週内・月内変動 歩行・食事の日内・週内・月内・年内変動 認知諸機能の日内・週内・月内・年内変動 発言の日内・週内・月内・年内変動 身体疾患発現率 もう少し踏み込んで研究したいEBMのテーマがこちらです。 人体のほとんどの機能はサーカディアンリズムと呼ばれる日内変動を示すことが知られています。 すなわち診察室のみでとらえていたデータを家庭からも収集することで疾病管理の精度が飛躍的に向上することが期待されます。 しかし現状ではデータ収集にもその解析においても様々な障害が存在し、サーカディアンリズムにかかわる研究はほとんど進んでいません。SHACHI-Brainはこのような研究を気軽に開始できる環境を提供します。

SHACHI-Brain 研究テーマ(EBC) ７ SHACHI-Brain　研究テーマ(EBC) 睡眠測定 睡眠・運動状況の日内・週内・月内変動 介護介入による変動 歩行と睡眠の変動 食事と睡眠の変動 会話測定 会話状況の日内・週内・月内変動 歩行と会話の変動 食事と会話の変動 睡眠と会話の変動 笑い測定 笑いの日内・週内・月内変動 歩行と笑いの変動 食事と笑いの変動 睡眠と笑いの変動 会話と笑いの変動 終末期がん患者 睡眠・運動の日内・週内・月内変動 会話の日内・週内・月内変動 笑いの日内・週内・月内変動 入浴による睡眠・運動の変動 脳卒中患者・虚血性心疾患患者・末梢血管疾患患者 認知症患者 介護介入の影響 睡眠・運動の日内変動 こちらはEBCとして取り組みたいサーカディアンリズムに関係する研究です。 スライドの左側が研究の根幹で、右側はその疾患別検討です。 変動の多くは波動の方程式で処理できるはずですので、これらの研究は医学数理との連携が有用です。 左の研究と右の研究を並行させることで数式が明瞭となり、仮置きした定数の値が決まっていくはずです。 定数の類似性が見つかれば普遍的な特性ですし、定数が異なっていれば疾患特異性です。 このような研究テーマは皆さんもいろいろと思いつくでしょう。 ご自身の専門と関心に合わせてぜひ一緒にSHACHI-Brainで研究を進めましょう。

SHACHI＝「患者中心のPHR」 本人のオプトイン 本人による アクセスコントロール 修正・削除要求権 ７ 患者中心の情報システムにとって重要な機能として オプトイン アクセスコントロール データの修正・削除要求権 について説明します。 本人のオプトイン 本人による アクセスコントロール 修正・削除要求権

本人のオプトイン 同意の取得 参加機関の登録 「SHACHIアプリ」の インストール 利用規約の確認 ７ 本人のオプトイン 同意の取得 「SHACHIアプリ」の インストール 利用規約の確認 参加機関の登録 ①　参加機関がSHACHIから 　　QRコードを発行 ②　本人がスマートフォンで撮影 ③　SHACHI内部で本人と 　　参加機関の紐付け オプトインとは患者さんが望んで情報システムに参加することです。 病院情報システムでは、患者さんが望みにはかかわらず、すべての診療経過を医療機関が記録していきます。 つまり電子カルテの中に自分の記録を残すかどうかの選択権は患者さんにはありません。 だから「参加しますか」と聞かれることはありません。 日本の法律によって診療録の記載が医療機関の義務とされているからです。 PHRでは記録の義務を定めた法律はありません。 記録するかどうかは患者さんの自由意志です。

本人のオプトイン 同意の取得 参加機関の登録 「SHACHIアプリ」の インストール 利用規約の確認 ７ 本人のオプトイン 同意の取得 「SHACHIアプリ」の インストール 利用規約の確認 参加機関の登録 ①　参加機関がSHACHIから 　　QRコードを発行 ②　本人がスマートフォンで撮影 ③　SHACHI内部で本人と 　　参加機関の紐付け 多くのPHRでは参加時に書面で患者さんの同意を取ります。 私たちはそれでは不十分だと考え、アプリのダウンロードと個人情報登録が最初のステップです。 登録が終わればすぐに自分の情報を書き込めます。PHRなので当然ですよね。 次に受診している医療機関で、その期間の患者番号と、自分のSHACHIを関連付けさせます。 医療機関のPCで患者番号などを埋め込んだリンク登録QRコードを発行してもらいます。 これをスマホで撮影すると本人とそのスマホと医療機関の患者番号がひもづけられます。 SHACHIでは医療機関同士が勝手に連携を始めることはなく、かならず本人がQRコード撮影してリンクします。 この手続きによってオプトインを達成しています。この操作も患者さんが自分で行います。

本人のオプトイン 同意の取得 参加機関の登録 「SHACHIアプリ」の インストール 利用規約の確認 ７ 本人のオプトイン 同意の取得 「SHACHIアプリ」の インストール 利用規約の確認 参加機関の登録 ①　参加機関がSHACHIから 　　QRコードを発行 ②　本人がスマートフォンで撮影 ③　SHACHI内部で本人と 　　参加機関の紐付け この方式は患者中心のシステムであることだけではなく、 PHRシステムにとっても医療機関にとっても好都合です。 複数の医療機関に登録された患者さんを同一人物として登録することを名寄せと言います。 名寄せは氏名、性別、生年月日、住所などを用いて行いますが、すべてが一致することがないとは言えません。 また転居や結婚などによって同一人物なのにデータが合わない可能性も少なくありません。 患者さんが複数の医療機関を結びつける方式なら、そんな心配は不要です。 住所や姓名が変わっていれば、患者さんに確認して、医療機関に伝えればOKです。 言い換えればSHACHIの名寄せには医療機関の手間はなく、データ精度を高めるために有用なプロセスとなりました。

本人のオプトイン 同意の取得 参加機関の登録 「SHACHIアプリ」の インストール 利用規約の確認 ７ 本人のオプトイン 同意の取得 「SHACHIアプリ」の インストール 利用規約の確認 参加機関の登録 ①　参加機関がSHACHIから 　　QRコードを発行 ②　本人がスマートフォンで撮影 ③　SHACHI内部で本人と 　　参加機関の紐付け 人間の考えは時間がたてば変わります。 使ってみてやっぱりいやだと思ったり、 他のシステムの方が良いと思ったりするでしょう。 いつでも簡単に自分の意思で参加を取りやめられることは重要でしょう。 SHACHIはそういう考えで設計したので、自分のスマートフォンからいつでも同意の取り消しが可能です。

本人によるアクセスコントロール 本人のスマートフォンから、 データを共有する施設を いつでも設定変更可能 ７ 本人によるアクセスコントロール 本人のスマートフォンから、 データを共有する施設を いつでも設定変更可能 データの研究利用についても 同様に設定変更可能 同意の取り消しはSHACHI自体の利用中止と、登録した医療機関の利用停止があります。 自分のデータを利用できる医療機関はスライドのようにリストで表示されます。 これらのチェックを外すと、その医療機関からはその患者さんのデータにアクセスできなくなります。 このような方式は研究でのデータ利用でも大変便利です。 患者さんからの同意をいつでも取り直すことができますし、 研究に参加してからでもデータ集計するまでならいつでも参加を取りやめることができます。 SHACHIに参加している患者さんからいつでもボランティア患者さんの参加を募ることができ、 患者さんが研究機関中納得していたことを証明することができるのです。 さらに必要ならいつでも患者さんにSHACHIを通じて情報提供が可能です。 患者さんのデータを用いて有用な結果が出たことを伝えれば、きっと喜ばれることでしょう。

本人によるデータの修正削除要求 登録されたデータに疑問があれば、それを修正したり削除することを要求できます。 ７ 本人によるデータの修正削除要求 登録されたデータに疑問があれば、それを修正したり削除することを要求できます。 患者さん自らが修正・削除するのでは、誤解による修正・削除が発生します。 データを登録した人には著作権があり、患者さん本人であっても勝手に書き換えられません。 SHACHIはデータ登録者に患者さんの要求を伝え、双方の合意の上修正・削除します。 本人が常にすべての登録情報を見ることができますので、納得のいかない記載に対して修正・削除を要求できます。 医学的表現と日常用語との違いで患者さんが誤解してしまっている場合もあるでしょうし、 患者さんが自分の病状を正しく認識できていない場合もあるでしょう。 またデータを登録した人には正しく記載する責任があるとともに、記載したことを勝手に書き換えられない権利もあります。 そこでSHACHIでは患者さんからのデータ修正・削除要求を記載者に連絡し、 双方の合意の上で最初にデータを登録した著作者にデータを修正・削除してもらいます。 以上のような仕組みの上に患者中心の情報システムを構築しています。 他の情報システムを使う場合もこれらの事項に注意して、ご利用ください。 以上で第７回目の医療情報管理学講義を終了します。

千葉大学 予防医学センター 臨床疫学 藤田伸輔 ８ 医療情報管理学 千葉大学 予防医学センター 臨床疫学 藤田伸輔 こんにちは。医療情報管理学の授業を始めます。担当は千葉大学予防医学センターの藤田です。私の部屋は千葉大学医学部附属病院外来棟の地下1階にある地域医療連携部です。何か質問があるときはメールで問い合わせてからお越しください。 なおスライドの右下に示したのは平成28年8月から千葉大学を中心に運用を始めた患者さんと医療介護情報を共有するSHACHIです。 患者中心の医療が推奨されるようになってすでに30年以上が経過していますが、すべての情報を患者さんに提供する医療情報システムは世界でも稀有な存在です。 患者さんと情報を共有し、診療目的を確認しながら、患者さん自身に能動的に療養していただくことが特に大切だと考えて作ったシステムです。しかしSHACHIを医療情報管理学の中で紹介する目的はそれだけではありません。 日々の、条件によっては24時間の生体情報を日常生活の中で取集し、ビッグデータ解析することを可能にしているのです。さらに研究を始めたいときにSHACHIに参加している患者さんの中から対象となる人に参加依頼でき、データを安全に迅速に収集できるシステムです。 ぜひみなさんもこの講座の内容を理解したうえでSHACHIを使いこなして下さい。

ワークショップ 知とは何か 集合知の活用 ワークショップ 問い合わせ先：fujitan@faculty.chiba-u.jp ８ 知とは何か 集合知の活用 ワークショップ 医療情報管理学５ ワークショップ 医療情報管理学の最終回は医療情報そのものではなく、特に学際的研究に必要な集合知とそれを引き出すワークショップについて学びます。 ビデオ授業のため実践はできませんが、ぜひ実践にチャレンジしてください。 解らないところがあったり、ワークショップの実践に対して意見が欲しいといった要望についてはできる限りお応えしますので、メールでご相談ください。 問い合わせ先：fujitan@faculty.chiba-u.jp

知とは何か 算数 国語 理科 社会 創造 ８ １．知とは何か 知の分類は様々に試みられてきました。 国語、算数、理科、社会という小学校の教科は知の分類でもあります。 これをもう少し細分化したものが中学、高校へと続きます。 またもう少し大まかに分けて文系・理系という扱いもあります。 しかし大学に入ってそれぞれの学問に入るとどの学問も高校までに学んだことのハイブリッドであることがわかります。 経済学が数学の塊のごとく変貌し、言語学が形態素解析などコンピュータサイエンスに変貌します。 すなわち基礎教育で行われていることは学問を要素に分解し、身近な問題に置き換えて学びやすくしているのです。

知とは何か 文字 算数 抽象 国語 図形 理科 持続 社会 感情 創造 ８ １．知とは何か もう一つの考え方は知的障害の分類です。 文字認識障害、抽象概念認識障害、図形認識障害、持続の困難すなわち多動症、感情の障害という分類です。 これらは発達障害の方々を観察して得られた人間の脳のメカニズムから見た知の分類ですが、 交通事故や脳梗塞によっておこる高次脳機能障害ではもう少し複雑に症状が現れます。

知とは何か 文字 記憶 抽象 論理 図形 計算 持続 心理 感情 創造 ８ １．知とは何か 考えるということを分類してみると記憶、論理、計算、心理、創造といった分類もあります。 知の機能を様々な角度から見る研究は人間の創造性を高める上で教育手法の改善としても注目を集めています。 そして編み出されたのが集合知です。 複数の人々が共同して考えると、時には天才でも考え付かないようなアイデアが生まれることがあります。 とびっきりのアイデアを生み出すことは難しくても、素晴らしいアイデアをかなりの確率で生み出せることが分かったのです。 それが集合知です。

イノベーションのプロセス ! Innovation 主題の提示 発想の拡大 発展的統合 要件定義 ８ １．知とは何か イノベーションのプロセスを見てみましょう。 まず最初は何について考えるかを決める主題の提示です。 次に行うのは発想の拡大です。 ここではできるだけ自由に、既存の枠にとらわれずに、発想することが重要です。 でも自由に考えることほど難しいことはありません。 発想を拡大するには、意外に身近な方法が良いのです。

イノベーションのプロセス 主題の提示 発想の拡大 発展的統合 要件定義 個人の発想 Logの発想 逆転の発想 SFの実現 ８ １．知とは何か 発想を拡大するには自分の考えを中心に物事を考える必要があります。 自分の心の中に浮かんだイメージを広げていくことを重視します。 他人の意見を気にしてはいけません。 スケールを考える時は対数的に考えた方がよいでしょう。 何かを「もう少し大きくしたら・・・」と考えたら、2倍を考えるつもりで10倍を、3倍を考えるつもりで100倍を考えた方が良いです。 「もう少し小さくしたら・・・」と考えたら10分の1、あるいは100分の1を考えます。 順番をさかさまにする、内と外を入れ替える、といった現在と逆のことを考えるのも有効です。 要は、SFのようなこと、漫画のようなことを考えて良いのです。 SFの実現

８ １．知とは何か Osborn’s 73 Idea-Spurring Questions Put to other uses? New ways to use as is? Other uses if modified? Adapt? What else is like this? What other idea does this suggest? Does past offer parallel? What could copy? Whom could l emulate? Modify? New twist? Change meaning, color, motion, sound, odor, form, shape? Other changes? Magnify? What to add? More time? Greater frequency? Stronger? Higher? Longer? Thicker? Extra value? Plus ingredient? Duplicate? Multiply? Exaggerate? Minify? What to subtract? Smaller? Condensed? Miniature? Lower? Shorter? Lighter? Omit? Streamline? Split up? Understate? Substitute? Who else instead? What else instead? Other ingredient? Other material? Other process? Other power? Other place? Other approach? Other tone of voice? Rearrange? Interchange components? Other pattern? Other layout? Other sequence? Transpose cause and effect? Change pace? Change schedule? Reverse? Transpose positive and negative? How about opposites? Turn it backward? Turn it upside down? Reverse roles? Change shoes? Turntables? Turn other cheek? Combine? How about a blend, an alloy, an assortment, an ensemble? Combine units? Combine purposes? Combine appeals? Combine ideas? 出所：『Applied imagination』 Alex Osborn (1953) 「自由に考える」と大上段に構えず、具体的に身近な思考方法を使った方が良いといったのはオズボーンです。 Alex Osbornは「ブレインストーミングの父」と呼ばれ、創造的である方法、創造的人間を育てる方法について大きな功績を残しました。 そのなかでも有名なのが73の質問と、9つのチェックリストです。 啓発セミナーなどではオズボーンのチェックリスト、あるいは発想のチェックリストとして有名です。 ちょっと見にくいので大きくしましょう。 https://www.amazon.com/Applied-Imagination-Alex-F-Osborn/dp/0023895209

８ １．知とは何か 転用できないか？新しい使い道は？手を加えると他の使い道があるか？ オズボーンのアイデアに拍車をかける73の質問 転用できないか？新しい使い道は？手を加えると他の使い道があるか？ 当てはめられないか？このようなものは他にないか？これを示唆する他のアイデアはないか？過去の提案に類似はないか？何かなぞらえるものは？何かまねできるものは？ 変更できないか？新たなひねりは？意味を変える？色を変える？動きを変える？音を変える？臭いを変える？形式を変える？姿を変える？ 拡大しては？何か加えるものは？時間を長くする？頻度を増やす？強くする？高くする？長くする？分厚くする？付加価値をつける？素材を増やす？2倍にする？掛け合わせる？誇張する？ 縮小しては？何か除外しては？小さくする？濃縮したら？ミニチュアにしたら？低くしたら？短くしたら？軽くしたら？省略したら？合理化したら？分けたら？控えめの表現にしたら？ 置き換えたら？誰かを代わりにしたら？何かを代わりにしたら？他の素材にしたら？他の器具にしたら？他の手法では？他の動力では？他の場所では？他のアプローチでは？他の声の質では？ 再整理してみては？構成要素を変更してみては？他のパターンでは？他のレイアウトでは？他の順番では？理由と効果を入れ替えては？流れを変えてみては？スケジュールを変えてみては？ 逆転してみては？ポジとネガフィルムの反転は？反対側は？裏面は？巻き戻しては？上下逆にしては？役割を入れ替えては？靴を替えてみては？テーブルを買えてみては？ほほ紅を変えてみては？ 組み合わせは？混ぜてみたら？融合させたら？詰め合わせにしたら？アンサンブルにしたら？ユニットを組み合わせたら？目的を組み合わせたら？主張を併せたら？アイデアを組み合わせたら？ 転用、当てはめ、変更、拡大、縮小、置き換え、再整理、逆転、組み合わせ。 どれも普通に考えることとも言えます。 問題はこれらの普通の発想方法を用いて、常識にとらわれずに考えることです。

８ １．知とは何か 転用できないか？新しい使い道は？手を加えると他の使い道があるか？ オズボーンのアイデアに拍車をかける73の質問 転用できないか？新しい使い道は？手を加えると他の使い道があるか？ 当てはめられないか？このようなものは他にないか？これを示唆する他のアイデアはないか？過去の提案に類似はないか？何かなぞらえるものは？何かまねできるものは？ 変更できないか？新たなひねりは？意味を変える？色を変える？動きを変える？音を変える？臭いを変える？形式を変える？姿を変える？ 拡大しては？何か加えるものは？時間を長くする？頻度を増やす？強くする？高くする？長くする？分厚くする？付加価値をつける？素材を増やす？2倍にする？掛け合わせる？誇張する？ 縮小しては？何か除外しては？小さくする？濃縮したら？ミニチュアにしたら？低くしたら？短くしたら？軽くしたら？省略したら？合理化したら？分けたら？控えめの表現にしたら？ 置き換えたら？誰かを代わりにしたら？何かを代わりにしたら？他の素材にしたら？他の器具にしたら？他の手法では？他の動力では？他の場所では？他のアプローチでは？他の声の質では？ 再整理してみては？構成要素を変更してみては？他のパターンでは？他のレイアウトでは？他の順番では？理由と効果を入れ替えては？流れを変えてみては？スケジュールを変えてみては？ 逆転してみては？ポジとネガフィルムの反転は？反対側は？裏面は？巻き戻しては？上下逆にしては？役割を入れ替えては？靴を替えてみては？テーブルを買えてみては？ほほ紅を変えてみては？ 組み合わせは？混ぜてみたら？融合させたら？詰め合わせにしたら？アンサンブルにしたら？ユニットを組み合わせたら？目的を組み合わせたら？主張を併せたら？アイデアを組み合わせたら？ 街を歩いているときでも、何か目を引くものがあればそれを自分の分野に転用できないかと考えます。 例えば高速道路の防音壁は内側にカーブしています。騒音の軽減が目的でしょうが、診察室でも使えるのでしょうか。 整形外科では骨にドリルで穴をあけるときにずいぶんやりにくそうです。 精密工作では最初に細い穴をあけ、だんだん太くすると曲がったところで狙った位置と方向に開けることができます。 応用は可能でしょうか。 抗がん剤の投与開始時間を変更できないでしょうか。 在宅で抗がん剤投与は無理でしょうか。

８ １．知とは何か 転用できないか？新しい使い道は？手を加えると他の使い道があるか？ オズボーンのアイデアに拍車をかける73の質問 転用できないか？新しい使い道は？手を加えると他の使い道があるか？ 当てはめられないか？このようなものは他にないか？これを示唆する他のアイデアはないか？過去の提案に類似はないか？何かなぞらえるものは？何かまねできるものは？ 変更できないか？新たなひねりは？意味を変える？色を変える？動きを変える？音を変える？臭いを変える？形式を変える？姿を変える？ 拡大しては？何か加えるものは？時間を長くする？頻度を増やす？強くする？高くする？長くする？分厚くする？付加価値をつける？素材を増やす？2倍にする？掛け合わせる？誇張する？ 縮小しては？何か除外しては？小さくする？濃縮したら？ミニチュアにしたら？低くしたら？短くしたら？軽くしたら？省略したら？合理化したら？分けたら？控えめの表現にしたら？ 置き換えたら？誰かを代わりにしたら？何かを代わりにしたら？他の素材にしたら？他の器具にしたら？他の手法では？他の動力では？他の場所では？他のアプローチでは？他の声の質では？ 再整理してみては？構成要素を変更してみては？他のパターンでは？他のレイアウトでは？他の順番では？理由と効果を入れ替えては？流れを変えてみては？スケジュールを変えてみては？ 逆転してみては？ポジとネガフィルムの反転は？反対側は？裏面は？巻き戻しては？上下逆にしては？役割を入れ替えては？靴を替えてみては？テーブルを買えてみては？ほほ紅を変えてみては？ 組み合わせは？混ぜてみたら？融合させたら？詰め合わせにしたら？アンサンブルにしたら？ユニットを組み合わせたら？目的を組み合わせたら？主張を併せたら？アイデアを組み合わせたら？ データの測定間隔を短くして、細かな変化を見たらどうでしょうか。 各世代のデータを一斉に測って50年間の長期フォローの代用はできないでしょうか。 24時間血圧測定や血糖測定は、測定間隔を短くすることで細かな変化を見るというICU的管理だけではなく、 膨大なデータをまとめて処理することで通常の変動の幅を明確にしてより大きなスケールの中で異常を感知することに有効だということも話しました。 縮小の中から拡大を見るといった視点とも言えます。 日本で行っている研究で行き詰ったら、研究フィールドを海外にしたらどうでしょうか。 日本人固有の特性か、海外でも共通か、日本の中でのバラつきと同じ範囲に海外でも収まるのか、といったことを知ると研究が進むかもしれません。 誕生月ごとにデータを分類してみてはどうでしょうか。 子供は1か月単位でどんどん成長していきます。 つまり小学校入学時に1年の差はものすごく大きな違いがあるのに、同学年として扱っているのです。 データのバラツキに見えたものは実は生まれ月を無視していたからかもしれません。

８ １．知とは何か 転用できないか？新しい使い道は？手を加えると他の使い道があるか？ オズボーンのアイデアに拍車をかける73の質問 転用できないか？新しい使い道は？手を加えると他の使い道があるか？ 当てはめられないか？このようなものは他にないか？これを示唆する他のアイデアはないか？過去の提案に類似はないか？何かなぞらえるものは？何かまねできるものは？ 変更できないか？新たなひねりは？意味を変える？色を変える？動きを変える？音を変える？臭いを変える？形式を変える？姿を変える？ 拡大しては？何か加えるものは？時間を長くする？頻度を増やす？強くする？高くする？長くする？分厚くする？付加価値をつける？素材を増やす？2倍にする？掛け合わせる？誇張する？ 縮小しては？何か除外しては？小さくする？濃縮したら？ミニチュアにしたら？低くしたら？短くしたら？軽くしたら？省略したら？合理化したら？分けたら？控えめの表現にしたら？ 置き換えたら？誰かを代わりにしたら？何かを代わりにしたら？他の素材にしたら？他の器具にしたら？他の手法では？他の動力では？他の場所では？他のアプローチでは？他の声の質では？ 再整理してみては？構成要素を変更してみては？他のパターンでは？他のレイアウトでは？他の順番では？理由と効果を入れ替えては？流れを変えてみては？スケジュールを変えてみては？ 逆転してみては？ポジとネガフィルムの反転は？反対側は？裏面は？巻き戻しては？上下逆にしては？役割を入れ替えては？靴を替えてみては？テーブルを買えてみては？ほほ紅を変えてみては？ 組み合わせは？混ぜてみたら？融合させたら？詰め合わせにしたら？アンサンブルにしたら？ユニットを組み合わせたら？目的を組み合わせたら？主張を併せたら？アイデアを組み合わせたら？ 研究カンファレンスを喫茶店で行ってみてはどうでしょうか。 発表者をすべて共同研究者にしてみてはどうでしょうか。 実験の担当者を入れ替えさせてみてはどうでしょうか。 二つの研究を合わせたら強力な論理を作れるでしょうか。 工学部との共同研究にしたらどうでしょうか。 獣医学部との協力は可能でしょうか。 どれも実際に実行している研究室が多いでしょう。 でもこれをチェックリストとして使い、行き詰った時だけではなく、普段から可能性を広げようとすることが重要なのです。

イノベーションのプロセス 主題の提示 発想の拡大 発展的統合 要件定義 個人の発想 集団の発想 Logの発想 多職種 逆転の発想 多世代 ８ １．知とは何か イノベーションのプロセス 主題の提示 発想の拡大 発展的統合 要件定義 個人の発想 集団の発想 Logの発想 多職種 逆転の発想 多世代 発想の拡大の次は発展的統合です。 思いっきり広げた発想の中で根源的な目標に沿って必要な要素に集約していきます。 この時点では実現できるかどうかはまだ考える必要はありません。 未来のいつか実現すべき理想だと考えてください。 根源的な目標は、 多くの人に支持されるもの、 多くの職種に受け入れられるもの、 どの世代でも受け入れられるもの、 様々な文化の人に受け入れられるもの、 であるはずです。 SFの実現 多文化

イノベーションのプロセス 主題の提示 発想の拡大 発展的統合 要件定義 個人の発想 集団の発想 限界の超越 Logの発想 多職種 技術の転用 ８ １．知とは何か イノベーションのプロセス 主題の提示 発想の拡大 発展的統合 要件定義 個人の発想 集団の発想 限界の超越 Logの発想 多職種 技術の転用 逆転の発想 多世代 価値観転換 根源的な目標に沿った理想像が見えてきたら要件定義に移ります。 現在の技術ではできない部分を見つけ、 限界を超える新たな技術を開発します。 他分野の技術で活用できるものを探します。 あるいは価値観の転換を試みて無視しているものの活用を目指します。 イノベーションのプロセスにおいては、現在の技術を前提としないことが特徴の一つです。 現在できないことをできるように技術開発するか、 発想を転換して、異なるアプローチから目的を達成します。 SFの実現 多文化

集合知の活用 三人寄れば文殊の知恵 Two heads are better than one 一人の好士より三人の愚者 ８ ２．集合知 集合知の活用 三人寄れば文殊の知恵 Two heads are better than one 一人の好士より三人の愚者 Four eyes can see than two 「三人寄れば文殊の知恵」ということわざはよく知られています。 英語では”Two heads are better than one”とか”Four eyes can see than two”などと言われるようです。 また最近では学際的研究が重視されています。 つまり視点の異なる人々が集まって考えると、良いアイデアが浮かぶということを言っています。 一方で心理学では社会的効果とかリンゲルマン効果と言われるものがあります。 例えば綱引きで50㎏の力で引くことのできる人を3人集めても150㎏で引くことはできず、100㎏、場合によっては80㎏ぐらいになってしまいます。 人数が集まると一人の時ほど頑張れないのです。

集合知の活用 リンゲルマン効果 社会的効果 三人寄れば文殊の知恵 Two heads are better than one ８ ２．集合知 集合知の活用 リンゲルマン効果 社会的効果 三人寄れば文殊の知恵 Two heads are better than one 一人の好士より三人の愚者 Four eyes can see than two 綱引きの場合では、周りの人たちが応援すると120kgとか130㎏といった力が出ることが知られています。 しかし、特定の誰か一人を応援すると、その人だけが頑張って、他の人はもっと手抜きをして80kgとか70㎏に下がってしまいます。 あるいは士気を高めたチームでは限界の150㎏を超えた180㎏といった値を記録するかもしれません。 「人間は社会的動物だ」、とか、「人間は勘定で動く」とか言われます。 それをうまく使って常に高いクリエイティビティを発揮できるように仕組む手法を集合知と言います。

集合知の活用 ８ ２．集合知 クリエイティビティを高めるには多様な人材を集めた方が有利です。 多様性 平等 リラックス 興奮 楽しさ クリエイティビティを高めるには多様な人材を集めた方が有利です。 性別、年齢、出身地など、専門分野の違いだけでなく、できる限り人材に多様性を持たせると発想を豊かにしやすくなります。 集めた人材はできるだけフラットな環境に置くことが重要です。 上下関係に縛られないように敬語の使用は禁止し、参加者を対等に扱います。 服装もできるだけカジュアルにし、名前でなくニックネームで呼んで平等感を演出します。 カジュアルな感じで平等な環境だけでもリラックスした雰囲気になりますが、 飲み物やお菓子を自由に飲んだり食べたりできるようにし、音楽やインテリアも活用してリラックスできるようにします。

集合知の活用 ８ ２．集合知 環境を整えたら次は士気を高めます。 クリエイティビティの士気は興奮と楽しさによって一気に高まります。 多様性 平等 リラックス 興奮 楽しさ 環境を整えたら次は士気を高めます。 クリエイティビティの士気は興奮と楽しさによって一気に高まります。 興奮と楽しさを引き出すのに最も良い方法はグループワーク開始時にゲームをすることです。 ちょっとドキドキするゲーム、協力し合うことで成果が上がりやすい10分程度で結果が出るゲームが最適です。 たとえば積み木を高く積んだり、スパゲッティやストローで塔を作ったりするのはよく使われる手法です。

８ ２．集合知 集合知の活用 多様性 平等 リラックス 興奮 楽しさ 10分程度のゲームと言いましたが、集中してアイデアを出せるのは5分、興味を持続できるのは15分程度だということを覚えておきましょう。 また集合知ではリラックスを重視します。 5分程度の極度の集中を行った後にリラックスした時間を持つと、より枠にとらわれない自由なアイデアが出てきやすくなります。 ですから緊張と弛緩、興奮とリラックスを交互に演出することがとても重要です。 ブレインストーミングを5分行ったら、発想には全く関係ありませんが、アイデアの数をかぞえ、グループ間で比較して表彰するのはこのような狙いからです。 フラットな関係の中で興奮して集中すると必ず「楽しい」と思ってもらえます。 これを繰り返すことでどんどん創造性が高まっていきます。 顔なじみのメンバーで繰り返し行うグループワークであってもゲームを取り入れることはとっても重要です。

イノベーションツール ブレインストーミング ２×２ 親和図 バリューグラフ d.Shool ８ ３．超越 イノベーションツール ブレインストーミング ２×２ 親和図 バリューグラフ スタンフォードのd.schoolでイノベーションツールとして活用されるのが ブレインストーミングと ツーバイツーと 親和図と バリューグラフです。 d.Shool http://dschool.stanford.edu/

幸せってどんなもの？ ＜ブレインストーミング＞ ８ ３．超越 幸せってどんなもの？ ＜ブレインストーミング＞ ご飯を食べさす おやつをあげる 宝石を買う アクセサリを買う 服を買う パフェを食べる 車を買う 鞄を買う ケーキを食べる 散歩する 家を買う 焼肉を食べる ブレインストーミングはいろいろなところで使われるので、経験した方も多いでしょう。 付箋にアイデアを書いてぺたぺたと貼っていく方法です。 ブレインストーミングは発想の拡大プロセスでも一番最初に使われることが多いのですが、その後も発想が行き詰ったと感じたら随時やってください。 グループは4人以上8人以下、ベストは6人です。 時間は5分。 アイデアの目安は一人1分あたり5アイデアです。つまり6人で5分なら5アイデア×6人×5分＝150付箋です。 アイデアを思いついたら必ずそれを読み上げながら模造紙やホワイトボードに貼り付けます。 メンバーはそれを聞いたらすかさず「いいね」と反応します。 運動する 子供の笑顔 ランニング 4人以上、声を出す、時間を短く、大量のくだらない連想

幸せってどんなもの？ ＜ブレインストーミング＞ ８ ３．超越 幸せってどんなもの？ ＜ブレインストーミング＞ ご飯を食べさす おやつをあげる 宝石を買う アクセサリを買う 服を買う パフェを食べる 車を買う 鞄を買う ケーキを食べる 散歩する 家を買う 焼肉を食べる 読み上げられたアイデアに「いいね」とみんなで言うことで応援された気分になります。 どんなアイデアでも肯定してもらえることで自信がつきます。 他人の目を気にした「おそるおそる」から、自分の発想を中心に据えた「自信を持った」行動へと変化します。 全員の興奮が高まります。 そして他人のアイデアをまねた、類似した、スケールを変更した、逆転させたアイデアへと自然に導かれていきます。 他人のアイデアに触発されてどんどん似た言葉を書き連ねるうちに、ちょっと違うアイデア、スケールが違うアイデア、逆転の発想のアイデアが出る確率が高まります。 また、全く違うアイデアに飛ぶこともあります。 じっくり考えて飛躍できることもありますが、みんなで同系統のアイデアに集中しているときの方が飛躍が起きやすいのです。 集中して興奮することが大切なのです。 運動する 子供の笑顔 ランニング 4人以上、声を出す、時間を短く、大量のくだらない連想

幸せってどんなもの？ ＜２×２＞ 得 他人 自分 損 ８ ３．超越 ブレインストーミングの次のアイデアの集約・整理にはKJ法の方がなじみが深いかもしれません。 でも２×２の方が良いと思います。 ２×２では、最初に軸を作ります。 軸の両端にラベルを貼りますが、イメージとしてスケールをメンバーで共有できるものであれば構いません。 むしろ数値で表現できない軸を１軸採用した方が面白い結果を得られる可能性が高まります。 軸の直交性についても検証する必要はありません。つまり2軸の間に何らかの関連があっても構いません。 やってみて分類が難しいとか、アイデアを貼る位置についてメンバーの合意を得にくい場合は遠慮なく軸を変更しましょう。 損

幸せってどんなもの？ ＜２×２＞ 得 他人 自分 損 ８ ３．超越 運動する 家を買う 宝石を買う 服を買う 散歩する 鞄を買う ランニング 子供の笑顔 他人 ご飯を食べさす 自分 車を買う アクセサリを買う 軸が決まったらブレインストーミングで得られたアイデアをみんなで手分けしながら貼っていきます。 貼る位置の調整はこの後行いますので、おおよその位置を相談しながら決めて、どんどん貼っていきましょう。 おやつをあげる パフェを食べる ケーキを食べる 損 焼肉を食べる

幸せってどんなもの？ ＜２×２＞ 得 他人 自分 損 ８ ３．超越 運動する 家を買う 宝石を買う チームスポーツ 服を買う 散歩する 鞄を買う ランニング 子供の笑顔 他人 ご飯を食べさす 自分 車を買う アクセサリを買う 貼り終わったところで位置の調整と、概念の隙間を探します。 赤い札は後から付け加えたものですが、別に色を変える必要はありません。 概念の隙間を探すのが２×２を使う大きなメリットです。 ボランティア おやつをあげる パフェを食べる ケーキを食べる 損 焼肉を食べる

幸せってどんなもの？ ＜親和図＞ 得 他 自 人 分 損 ８ ３．超越 家を買う 宝石を買う チームスポーツ 個人運動 散歩する 服を買う 鞄を買う 子供の笑顔 ランニング 他 人 ご飯を食べさす アクセサリを買う 自 分 車を買う おやつをあげる つぎにアイデアのまとまりを作ります。 KJ法では近所に配置されたアイデアをまとめますが、２×２を用いて行う親和図では離れたところに配置しても関連したアイデアだと思ったらまとめて構いません。 まとまりができたらそれぞれのまとまりに名前を付けます。 名前は「○○のようなもの」とか、「○○系」といったネーミングを避けて、つけてください。 名前を付けにくければまとまりを分割しても構いません。 パフェを食べる ボランティア ケーキを食べる 損 焼肉を食べる

幸せってどんなもの？ ＜親和図＞ 得 他 自 人 分 損 ８ ３．超越 家を買う 宝石を買う チームスポーツ 個人運動 散歩する 服を買う 大きな物欲 小さな物欲 鞄を買う 子供の笑顔 ランニング 他 人 ご飯を食べさす アクセサリを買う 自 分 車を買う 世話 おやつをあげる つぎにアイデアのまとまりを作ります。 KJ法では近所に配置されたアイデアをまとめますが、２×２を用いて行う親和図では離れたところに配置しても関連したアイデアだと思ったらまとめて構いません。 まとまりができたらそれぞれのまとまりに名前を付けます。 名前は「○○のようなもの」とか、「○○系」といったネーミングを避けて、つけてください。 名前を付けにくければまとまりを分割しても構いません。 まとまりに名前をつけたら、元のアイデアは剥がしてしまいます。 パフェを食べる ボランティア ケーキを食べる 食欲 損 焼肉を食べる

幸せってどんなもの？ ＜親和図＞ 得 他 自 人 分 損 ８ ３．超越 チームスポーツ 個人運動 大きな物欲 小さな物欲 世話 ボランティア ずいぶんすっきりとしたところで、改めて幸せを考えてみましょう。 あなたならどんな幸せを提供するビジネスを考えますか？ スポーツの要素を取り入れたボランティア活動による高齢者のお世話を有料で提供する。 私はそんなビジネスを考えてみました。 5人一組でエントリーしていただき、それぞれに高齢者へのお世話をボランティアでしていただきます。 自分たちの活動の様子を写真を添えてネットで公開します。 ゲーム参加者に1か月単位で一人1票を投じることができ、月間優秀チーム、年間優秀チームを表彰します。 こんなサービス、はやると思いませんか。 ボランティア 食欲 損

Value Graph:究極の車椅子 ８ ３．超越 目的の 根源 目的 対象 要望 次はバリューグラフです。 バリューグラフはアイデアを高度に昇華させたり、プロジェクトの意義をメンバーで共有して意欲を高めたりするために最適です。 最初に紙の一番上にプロジェクト名を書きます。 紙を５つのフィールドに分けて、目的の根源、目的、対象、要望、構成物とラベルをつけます。 構成物

Value Graph:究極の車椅子 ８ ３．超越 お爺ちゃんと外出したい 段差で 大変 座り心地 が悪い 移乗が 大変 人を移動 休む 目的の 根源 目的 お爺ちゃんと外出したい 対象 車椅子 段差で 大変 座り心地 が悪い 移乗が 大変 要望 人を移動 休む 重い 次にブレインストーミングで得られたアイデアや親和図で得た、まとまりのラベルを要望欄に配置します。 対象は車椅子。 そして目的は具体的に書きます。 構成物

Value Graph:究極の車椅子 目的の根源を確認して短絡的解決を避ける ８ ３．超越 お爺ちゃんと外出したい 外出支援 サービス 対象 車椅子 段差で 大変 座り心地 が悪い 移乗が 大変 要望 人を移動 休む 重い 対象と要望の間を矢印で結びます。 そして車いすから目的である「おじいちゃんと外出したい」に対して矢印を引きます。 次におじいちゃんと外出することを具体的に考えましょう。 私の体力には不安があります。車いすだけでは外出できません。 そういう時には外出支援サービスを使えるかもしれません。 外出支援サービスがあれば、私が忙しくても、体力がなくても、おじいちゃんに外出してもらえます。 （クリック） でも、なんだか変ですよね。 おじいちゃん「と」外出したいのですよね。 構成物 目的の根源を確認して短絡的解決を避ける

Value Graph:究極の車椅子 目的の半分を解決していた ８ ３．超越 お爺ちゃんの 社会参加 お爺ちゃんと 思い出の共有 根源 お爺ちゃんの 社会参加 お爺ちゃんと 思い出の共有 目的 お爺ちゃんと外出したい 外出支援 サービス 対象 車椅子 段差で 大変 座り心地 が悪い 移乗が 大変 要望 人を移動 休む 重い ここからがバリューグラフの真骨頂です。 目的の根源を考えてみましょう。 なぜおじいちゃんと外出したいのでしょうか。 私はおじいちゃんとの思い出を共有したいと思います。 と同時に、おじいちゃんに社会参加の機会を提供したいと思っています。 外出支援サービスで、おじいちゃんが外出しても、私の要望は満たされていません。 構成物 目的の半分を解決していた

Value Graph:究極の車椅子 家族と出かけることが重要 ８ ３．超越 お爺ちゃんの 社会参加 お爺ちゃんと 思い出の共有 目的の 根源 お爺ちゃんの 社会参加 お爺ちゃんと 思い出の共有 目的 お爺ちゃんと外出したい 同じ景色を見る 会話する 外出支援 サービス 外出支援 サービス 対象 車椅子 段差で 大変 座り心地 が悪い 移乗が 大変 要望 人を移動 休む 重い おじいちゃんとの思いで共有について考えましょう。 共有ですから、同じ景色を見ることが重要です。 でもそれ以上に会話をしたいのですよね。 車いすにのっている人と、同じ景色を見れるでしょうか。 押している人と同じ方向を向いています。 目の高さは？ 全然違いますよね。ひょっとしたらあなたに見えているものがおじちゃんには見えないかもしれません。 会話はできますか？ 同じ方向で前後に並んでいますので、声を聴きにくく、話辛いですよね。 相手の顔、表情が見えないので、話辛いですよね。 構成物 家族と出かけることが重要

Value Graph:究極の車椅子 車椅子の構成物・構造を記載 ８ ３．超越 お爺ちゃんの 社会参加 お爺ちゃんと 思い出の共有 目的の 根源 お爺ちゃんの 社会参加 お爺ちゃんと 思い出の共有 目的 お爺ちゃんと外出したい 同じ景色を見る 会話する 外出支援 サービス 外出支援 サービス 対象 車椅子 段差で 大変 座り心地 が悪い 移乗が 大変 要望 人を移動 休む 重い 思いで共有のための仕掛けはちょっと置いといて、 まずは現在の車いすの構成物を考えてみましょう。 安くて加工しやすいので鉄が多用されています。 つまり重たいですよね。 単純な構造で持ち運んだり片づけたりすることを優先しています。 だから座り心地が悪いですよね。 転落を防ぐためにフレームには安全柵の機能が添えられ、乗り降りしにくいですよね。 車輪 椅子 フレーム 構成物 鉄リム 2輪 布 鉄 車椅子の構成物・構造を記載

Value Graph:究極の車椅子 改良へのアイデア ８ ３．超越 お爺ちゃんの 社会参加 お爺ちゃんと 思い出の共有 目的の 根源 お爺ちゃんの 社会参加 お爺ちゃんと 思い出の共有 目的 お爺ちゃんと外出したい 同じ景色を見る 会話する 外出支援 サービス 外出支援 サービス 対象 車椅子 段差で 大変 座り心地 が悪い 移乗が 大変 要望 人を移動 休む 重い 現在の技術で考え付く改良を書き加えてみました。 これ以外にも折り畳みを無視してちゃんとした座り心地のよい椅子の形にしたり、 ばねとショックアブソーバーをつけて段差の乗り越えが響かないようにもできるでしょう。 車輪 椅子 フレーム アルミ製 フレーム キャタピラー 椅子 構成物 変形椅子 鉄 鉄リム 2輪 布 改良へのアイデア

Value Graph:究極の車椅子 ８ ３．超越 お爺ちゃんの 社会参加 お爺ちゃんと 思い出の共有 お爺ちゃんと外出したい 目的の 根源 お爺ちゃんの 社会参加 お爺ちゃんと 思い出の共有 目的 お爺ちゃんと外出したい 同じ景色を見る 会話する 外出支援 サービス 歩けるよ うにする 対象 ホバークラフト ストレッチャー 半立ち 椅子 ロボット椅子 車椅子 段差で 大変 座り心地 が悪い 移乗が 大変 要望 人を移動 休む 重い ここで目的の根源のおじいちゃんとの思いで共有にもどりましょう。 同じ視線で会話をするために、おじいちゃんを半立ち状態で座らせましょう。 あるいは普通の車いすから変形して並んで歩けるようなロボット椅子にしましょう。 あるいは長時間座るのが辛ければ、ホバークラフトのように浮かぶストレッチャーにしましょう。 そうすれば高さも自由自在ですし、段差も階段もへっちゃらです。 そんなことできるはずがない、などと絶対に思わないでください。 あなたには無理でも、成し遂げられる技術やアイデアを持った人がきっといます。 そういう人を見つけるにはどうすれば良いのでしょうか。 身近な人でその方面に明るそうな人に誰かを紹介してもらいましょう。 そしてその誰かにもっとふさわしい人を紹介してもらいましょう。 きっと巡り合えます。 その方にとってあなたのアイデアが魅力的なら仲間になってもらえるでしょう。 そこでもう一度集合知のワークショップをやって、より良いアイデアにリファインしましょう。 車輪 椅子 フレーム アルミ製 フレーム キャタピラー 椅子 構成物 変形椅子 鉄リム 2輪 布 鉄

Value Graphの価値 問題点 高次な目的（目的の根 源）を明示する 構造を明示する 技術的問題の明示 短絡的解決を避ける 技術の超越 ８ ３．超越 Value Graphの価値 高次な目的（目的の根 源）を明示する 短絡的解決を避ける 構造を明示する 技術的問題の明示 技術の超越 問題点 作成が困難 階層を下げる：発散過程＝ブレインストーミング 階層を上げる：収束過程＝アンケート、２×２ バリューグラフのまとめです。 高次の目的を明確にすることで、革新的な発明に至りやすくなります。 中途半端な製品や研究から脱却できます。 また、構造が明示され、その要素の技術的問題がわかりやすくなり、 必要な技術開発も明確になります。 時には当たり前と思ってた部品や研究プロセスを本来の目的に沿ってリファインできるかもしれません。 そして何より、全体の攻勢と目的がわかりやすいことが利点です。 一方使いこなすのはかなり練習が必要です。

強制連想法 オズボーンが考案したアイデアに拍車をかける方法 ブレインストーミングが自由な発想を推奨するのに対して制約を設けて連想する方法 ８ ３．超越 強制連想法 オズボーンが考案したアイデアに拍車をかける方法 ブレインストーミングが自由な発想を推奨するのに対して制約を設けて連想する方法 制約の設定にはいくつかの方法があるがオズボーンの73のタイトルとなっている9をチェックリストとして用いる手法が一般的 もう一つのツールとして強制連想法を紹介します。 これはアイデアが行き詰まった時に効果的です。 オズボーンの９つのチェックリストを用いてアプローチします。 これを知って使う練習をすると、柔軟な発想が得意になります。

強制連想法 ８ ３．超越 当たり前と言えば当たり前ですが、オズボーンのチェックリスト9項目は大変役に立ちます。 研究に行き詰った時こそ発展のチャンスです。 常に柔軟に、できるだけ変わったことに興味がある人と交流し、 あなたの創造性を発揮してください。

イノベーションの支援 資料 提示 交流 試作 TA・RA プレゼン 産学連携 JST 展示会 NEDO AMED ８ ３．超越 最後にイノベーションを支援してくれる方々を整理しておきましょう。 Teaching assistantやResearch assistantは皆さんの味方です。 ぜひ活用しましょう。 活用された彼らも経験を増やし、また研究者とのつながりを広げて、ステップアップするチャンスになります。 そうなるように、彼らを尊重して一緒に仕事をしましょう。 大学には産学連携の組織があります。ここは学内の研究者がどのような先端技術を持っているか、よく知っています。 ぜひ相談してください。 また、JST、NEDO、AMEDといった組織は研究資金を提供してくれるだけでなく、研究の進め方を相談することもできます。 ぜひこれらを活用して研究を成功させてください。 失敗を経ない研究は、おそらく誰にでもできるつまらない研究です。 失敗の原因を探り、より根源的目標に迫る研究を心がけてください。 あなたを助けてくれる人がきっといます。 では以上で医療情報管理学の全講義を終わります。

医療情報管理学のまとめ 歴史の中に真実がある 標準規格は交流に有用 歴史を知ったうえで流れを飛び越える 標準規格を多次元処理する ８ ３．超越 医療情報管理学のまとめ 歴史の中に真実がある 標準規格は交流に有用 歴史を知ったうえで流れを飛び越える 標準規格を多次元処理する 自分の身を守るのは自分自身 自分の創造性を高めてくれるのは他人 知的な交流は何より楽しい では以上で医療情報管理学の全講義を終わります。