ビッグデータ愛好家にとって、医療は変革の可能性に満ちた宝庫です。患者の人口統計データから診療記録、推奨される治療法、患者の継続率、治療成功率まで、こうした情報を集めることで、驚くようなパターンや解釈が明らかになる可能性があります。
過去数年間、IBMなどの企業はビッグデータの利点を活用するため、医療分野にかなり大規模な投資を行ってきました。Intel は最近、 マイケル・J・フォックス・パーキンソン病研究財団と提携し、ウェアラブル機器から得られたデータを分析して、病気の進行におけるパターンを特定しています。同様に、ジャージーシティ医療センターは最近、Bradshaw Consulting Servicesと提携し、ビッグデータを通じて救急医療への対応時間の改善に取り組みました。その結果、平均対応時間は現在6分未満となり、全国平均の9分をかなり下回っています。医療分野における機会と潜在的な利益は非常に大きく、テクノロジー企業が関心を寄せるのも当然です。
医療分野で大きな注目を集めるこうしたビッグデータ提携が進む一方、独立系の医療事業者にも、業務の最適化にビッグデータを活用する機会があります。たとえば、現在、多くの医療機関がIBM Smarter Careというビッグデータソリューションを利用し、費用がかさむ可能性のある患者の再入院を特定・削減するとともに、死亡率の低下を図っています。IBMのSmarter Careが効果的なツールである理由は、自然言語処理を使って構造化データと非構造化データの両方を解釈し、患者の再入院の原因を医療従事者が理解し、再入院の予防に役立てられるパターンや手がかりを特定するためです。
医療の中核業務に加え、病院には事業運営上のニーズに対処するための知見も必要です。患者関係管理会社のSolution Reachによると、医療機関はおそらく患者から無関心だと思われているため、5年ごとに患者基盤の50%を失っています。その多くは、予約リマインダーの設定や患者からのフィードバック収集の仕組みを改善することで対処できるかもしれませんが、ビッグデータは患者離れのパターンを特定するのに役立ちます。これは医療事業の財務健全性を維持するうえで、きわめて重要なツールです。
要するに、ビッグデータが医療の最適化に役立つ方法は次の3つです。
患者記録の管理： 患者は一人ひとり異なるため、優れた表計算ソフトを使っても、患者の病歴管理は悪夢のような作業です。ビッグデータを使えば、何千人もの患者の記録を簡単に管理できます。
病気の予測： 経験豊富な医師でさえ診断に苦慮する症例は少なくありません。その結果、原因を探して手当たり次第に検査することになり、病気の正しい原因が解明された頃には、手遅れになっていることもあります。ビッグデータを使えば、患者のデータを既存の何百万件もの患者記録と照合してパターンを特定できます。これにより、考えられる原因を迅速に絞り込み、貴重な時間を節約できます。
再入院の予防： 再入院は、誤診や不十分な治療を示すことが少なくありません。ビッグデータは再入院の理由を特定し、病院が効率的に対処するのに役立ちます。また、患者が退院後30日以内に再入院した場合に病院へペナルティを科す新規則を米国のメディケアが導入したことを踏まえると、これは事業面でも有益です。
この記事は、 The Smart Data Collectiveとの協力により掲載されています。掲載は、世界経済フォーラムが見解を支持することを意味するものではありません。
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著者：Anand Srinivasanは、独立系コンサルタント兼起業家です。
画像：インターネットのLANケーブルを写した写真イラスト。2011年6月23日、シドニーで撮影。REUTERS/Tim Wimborne。
