医療業界では、日々進化するテクノロジーの導入によるデジタル変革が始まっており、医療機関は、医療提供の方法を改善するために、より接続性と協調性の高い医療エコシステムに移行しています。
データ主導型企業であれば、データサイエンスにおける高品質なデータパイプラインの重要性は周知の事実です。医療機関は、大量の異質な医療データにより、医療ワークフロー自動化のためのデータ主導型アプローチの導入が求められています。
医療のデータパイプラインとは、システム間で医療データを移動・変換する役割を担うコネクタのことです。高品質なデータパイプラインにより、医療機関は正確な診断と予後を提供するための新鮮で正確な医療データにアクセスすることができます。
さまざまなプロセスについて説明する前に、安全な医療のデータパイプラインの構築における現在の課題についてお話します。
医療データパイプラインの構築における現在の課題
医療業界では、さまざまなデータソースから得られる大量のデータを扱っています。データパイプラインを構築する際、医療データには多くの課題がありますが、【一般的な課題】と【特有の課題】に分類すると、よりわかりやすくなります。一般的な課題とは、独自のデータパイプラインを構築するあらゆる業界が一般的に直面する、以下のようなものです：
- データの完全性とセキュリティ
- データの重複の回避
- カスケードパイプラインの不具合への対処
- パイプラインのスケジューリングの課題
- データ増加に伴うスケーラビリティ
医療業界特有のデータパイプラインに関する課題は、医療データ特有の性質に基づいています。医療におけるデータは、私的で機密性が高く、リアルタイムに変化し続け、そのような重要なデータに誤りがあると、患者の健康や安全が脅かされる可能性があります。そのため、医療用パイプラインの構築は、以下のような課題を抱えています：
- 膨大な医療・事務的データセットの取り扱い
- 患者データのプライバシーの確保
- 遅延は患者にとって重大な問題になる可能性があることからの、医療データの信頼性と可用性の確保
- ダウンタイムを最小限に抑え、エラーにタイムリーに対応する強力なパイプラインの確保
これは、医療データパイプラインを構築する際にデータエンジニアが直面する多くの課題のほんの一部に過ぎません。しかし、高品質のデータパイプラインでデータのアクセシビリティを確保することは必要不可欠であり、効率的な医療データパイプラインは、医療業界が機械学習アルゴリズムや自動化などの技術を活用するためのきっかけになり得るのです。
医療記録の一元化
広大な医療業界のデジタル化は、重要な医療判断のために収集・統合された医療ビッグデータの創出に貢献しています。
技術の進歩に伴い、 医療のビッグデータを活用した医療用分離アプリケーションは数多く作られており、今、このようなアプリケーションからデータを統合し、医療データの全体像を把握することが医療に求められています。この統合の結果、重要なインサイトが得られ、コストを抑えながら治療法の最適化が可能になるのです。
医療データの集計は、多くのソースからデータを収集し、その変換を行うものですが、医療記録の種類は以下の通りです：
- 患者のIoTデバイスまたは病院用器具からの患者の医療記録
- 事務データ
- 医師の診療記録
- 患者や医師のアンケート結果
医療記録には非常に多くの層があり、分析には複雑で時間がかかります。こういった記録をすべて統合する前に、生データを統一されたフォーマットで構造化するのに、変換がいくつか必要になります。医療記録の統一は、実用的なインサイトに基づくデータ主導の意思決定を行うための重要なステップです。このようなインサイトの結果、病院は疾病予防と予測プロセスを効果的に改善することができるのです。
データの信頼性の確保
データパイプラインの構築の際に、データのライフサイクルを通じてデータの信頼性と整合性を維持することが重要です。医師の正しい医療判断には、手元に信頼できるデータがあることが不可欠です。患者データにわずかな変更が加えられただけで、患者の健康状態に壊滅的な影響を及ぼす可能性があることから、医療データの信頼性の確保は、医療における重要な要素になります。
患者情報は、患者の病歴、検査結果、個人情報などが含まれており、医療データの中で最も重要なものです。患者情報が正確であれば、信頼性の高い結果を導き出すことができますが、不正確なデータや改ざんされたデータでは、患者に間違った治療を施すことになりかねません。
データフロー時に患者データの信頼性・正確性を確保することで、以下のような結果が得られます：
- 患者ケアの改善
- 正確な診断と予後のインサイト
- 患者の治療の個別化
- 医療従事者と患者の間の効率的なコミュニケーションと理解
- より速い成果
データ変換時の誤認識の排除
アラートは、医療データのパイプライン化プロセスにおいて不可欠なセキュリティ要素です。アラートによって、セキュリティ担当者はデータ変換のプロセス中に異常を検出することができます。 しかし、アラートの中には、追求するのにコストがかかるものがあります。このようなアラートは「誤検出」と呼ばれ、悪い引き合いであることが判明した通知の結果として発生します。
医療におけるデータは機密性が高いため、すべてのアラートは非常に重要なものとして扱われます。アラートへの対応は時間とリソースを消費するため、医療のセキュリティモデルにとって誤検出を排除することは非常に重要です。
誤検出を完全に排除することは難しいかもしれませんが、誤検出を大幅に減らすことができるAIや機械学習のリソースがあります。このモデルは、自動的に誤検出をフィルタリングし、正当なアラートを送り返してさらに調査することができます。その結果、医療セキュリティの専門家は、真の違反の追求に費やせる多くの時間を節約することができるのです。
医療におけるデータセキュリティとコンプライアンスの確保
今日の医療システムは、医療データの管理と効果的な患者ケアのために、クラウドやWebサービスなどの技術を取り入れ、絶えず進化を続けています。このようなシステムの進化により利便性が向上する一方で、医療データは攻撃や侵害に対してますます脆弱になってきています。
安全な医療データパイプラインの構築には、データセキュリティに加えて、コンプライアンスも重要な役割を担っており、 患者のプライバシーとデータの安全性の確保を目的とした医療規格は数多く存在します。その中で最も広く受け入れられているのは以下の通りです：
- HIPAA（医療保険の携行性と責任に関する法律）：患者の個人情報の利用を規制するための医療基準
- GDPR（一般データ保護規則）：データ保護法に関する欧州の基準
- FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）：機密性の高い医療情報の電子交換を規制するための規格。
このような規格に準拠することで、医療業界はデータセキュリティの標準を強化し、維持することができ、データコンプライアンスで、データ交換時だけでなく、保管時の医療データの安全性も確保されます。
医療のクラウドデータウェアハウス戦略
医療データの量と用途の増大により、分析と管理がますます難しくなってきており、医療機関の効果的なデータ管理のために、データウェアハウスが必要不可欠なものとなっています。データウェアハウスは、データ保存のための中央医療データベースで、変換されたすべての医療データを取り込み、分析できるようにするものです。
デジタルの世界が最適化に向けてクラウドに移行する中、クラウドコンピューティングとそのマイクロサービスを医療データの管理に活用できない理由はありません。クラウドデータウェアハウス戦略は、特に次のような点で医療業界に有効です：
- 医療に特化したデータルールの導入とデータコンプライアンスの確保
- ヘルスケアデータの統合
- システムレイテンシーの低減
- 診断と治療のための臨床データに対する複雑な機械学習データモデルの実装
- ヘルスケアサービスの自動化および最適化
- 費用対効果の高い方法でのワークフローの改善
- ワークロードの分散
- 質の高い患者ケアのために、迅速かつ実用的な医療インサイトの提供
これらは、医療分析にクラウドデータウェアハウス戦略を活用する多くの利点のうちのほんの一部です。
不正医療費の検出
不正医療費は以前から存在しましたが、その個別性から発見が困難なケースがほとんどでした。しかし、近年の医療業界のデジタル化により、不正医療費を発見するための新たな突破口ができています。
デジタル世界の重要な利点は、すべての行動がデジタルの足跡を残すということです。この足跡は、最新の不正検知技術にとって、不正を検知するだけでなく、予測の手がかりにもなります。
医療業界でよくある不正行為には、次のようなものがあります:
- 医療従事者による自身のサービスに対しての複数の請求
- 医療従事者による不必要な医療検査や処置の実施
- 不必要な医療機器の使用
- 患者による処方箋の偽造
- 患者による医療保険詐欺
- 他の患者の医療カードを使用するための個人情報窃盗
これらは、医療従事者と患者が医療詐欺を行う多くの方法のうちのほんの一部に過ぎませんが、幸いなことに、こういった不正行為に対抗するための技術は十分に進歩しています。
不正医療費の検出は、監査自動化のためのAIの利点を活用し、迅速かつ正確に異常を検出します。さらに、過去の不正医療費のパターンを予測型機械学習モデルで利用し、不正な行動を予測します。
AIや機械学習技術の進歩に伴い、医療費の不正検知は今後ますます向上していくでしょう。
医療インサイトのより迅速な提供
デジタル化の進展により、医療業界は大量の医療データを保存して移動させており、そのデータには、患者ケアを劇的に最適化することができる重要なインサイトが大量に含まれています。医療データの成果を高めるには、臨床現場のすべてのステークホルダーが関連する医療情報をタイムリーに入手できるようにすることが重要です。
機械学習のアルゴリズムは、絶えず増加する医療データからインサイトを得るための自動スケーリングを提供するため、この点では非常に有用です。さらに、医療データを分析するための、インタラクティブなダッシュボードを提供するデータ可視化プラットフォームも普及しつつあります。以下は、これらのソリューションを活用して大規模な医療データ分析を提供するツールの例です。
- Amazonの「AWS Healthlake」：機械学習と分析ツールを用いて、医療機関が最適な医療データ分析を行えるようにサポートする、人気の医療分析ソリューション
- Apache Spark：大規模データ処理に適したオープンソースのデータ分析フレームワークで、医療関連のユースケースに適している。
データ分析のためのデータレイクやウェアハウスソリューションに加え、データサイエンティストはKubernetesなどのインフラツーリングソリューションも利用しています。こういったツールは、医学的インサイトの提供までの時間を数ヶ月から数週間に劇的に短縮することができます。
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医療分野は、世界の人口と直結しています。人口が増えれば増えるほど、人々の医療ニーズも高まり、最終的には医療記録の増加に拍車をかけています。医療情報の増加に対応するために、密接な医療エコシステムは組織にとって欠かせないものとなっています。
医療連携環境を実現するためのパイプラインを構築するだけでは十分ではありません。医療データパイプラインの確実な保護には、効果的な対策を講じる必要があります。
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