今回のコラムは、前回触れた課題認識の重要性から入りたい。先日医療情報戦略関連の講演会において、オープニングスピーチを担当させていただき、その後のパネルディスカッションにも参加させていただいた。アナリティクスの領域では、ヘルスケア、社会インフラ事業などの分野はビッグデータの将来性が大きいと見ている。つい最近では山中伸弥教授がiPS細胞でノーベル賞受賞を決める等、再生医療だけではなく、これも予防的医療に対する期待値が上がり始めているからだろう。疾患にかかる前に手を打つ。これは画期的である。

 さて、この講演で筆者は、電子レセプト化といった今関心が高い話題のみならず、受付から重症度／緊急性に応じた治療（トリアージ）、診断、検査、請求処理から処方箋起票までを含むプラクティスマネジメント（病院経営管理機能）の包括的導入の必要性、さらに患者参加型のPHR（Personal Health Record）について先端事例を紹介させていただいた。

 この連載の第1回で触れたように、筆者は前職でニューヨーク市の公共政策に携わっており、その当時の上司、Dr. Thomas Frieden（疾病予防管理センター（CDC）第16代長官）とDr. Farzad Mostashari（オバマ政権で医療IT政策室局長）とともに、医療の情報化と予防的診療のアナリティクスにも取り組んだ。この2人から感じた質の高い医療政策を実現するための優れたリーダーシップの特徴についても紹介させていただいた。

 筆者以外にも内閣官房を始め、医師、診療所や病院の理事や病院経営者などの医療関係者が発表し、休日にも関わらず150名近い専門家や報道関係者の皆さんも熱心に議論に参加されていて大きく刺激を受けた。

 しかし、日本の医療情報化は課題が山積している。日本の現状は、PHRのデータ分析云々以前に、電子カルテの整備が議論されている段階だ。そもそもその規格がHL7（医療情報交換のための標準規約の一つ）なのか、DICOM（医用画像機器間の通信プロトコルを定義した標準規格の一つ）なのか、EDIFACT（電子データ交換プロトコルの略称）なのか、検討段階でサイロのように分散されてしまっていて、各IT提供ベンダの思惑もあり、統一規格が自治体ごとにばらばらと言う状況だ。政策設計に従事していた私としては悲しい限りである。

 また、アメリカのようにSSN(Social Security Number：社会保障番号)のような国民共通基盤IDのような仕組みがない日本では、そもそもバラバラに構築された医療情報システムが、住所変更で他県に引っ越した場合などに串刺しで連携して見えない。何よりも関係機関に連携できなかったり、健診データを追跡して時系列のデータとして解析（コホート解析）を実施できなかったりなど、将来の医療、及び医療政策の質を改善するPDCAサイクルに繋げることができないという大きな課題が残るのである。ビジネスの世界では当たり前となりつつある顧客中心主義、サービス受益者中心主義も、この業界においては取り残されている。

 つまり、完全にシステム中心に設計されているだけでなく、アメリカのように主治医制度を施行している他国に比して、制度とIT政策の連携もなく、効果の最大化が難しいと容易に予想される。正直出遅れている感は否めない。

 ITベンダは名寄せ処理だなどと言って、そこに予算措置を求めるのだが、それゆえに本質的な議論から逸脱していき、全く進展のない議論に陥ってしまう。最初から名寄せがないような仕組みを考えるべきなのだが、現場の力が強いことが災いして、部分最適でバラバラに始めてしまっているのが現状で、まず連携させ、その次に来る大きな効果を意識するといった根本の設計思想から外れていることは否めない。連携を力技で実現することが美徳のようになっていて、連携がゴールになってしまっている。これでは本末転倒で、正しい課題認識とはいえない。

 社会インフラ基盤系と同様、医療情報はビッグデータが本領を発揮すべき領域である。医療カルテが取り扱うデータは種類も豊富だが、処理のスピードも必要とされる。緊急病棟などへの入院患者のバイタル情報などは秒単位で捕捉し、異常値をアラート検知していく必要がある。今後は併せてゲノム解析領域も急速に応用が進むと考えられる。

 また、iPodの付属品としてアップルがナイキと共に売り出している、トレーニング時の脈拍数を送信する機器や、血圧、カロリー消費から睡眠状態までを捕捉してスマートフォンアプリを介して可視化させるオムロンのウェルネスリンクなど、最近では個人の日常的なバイタル情報を捕捉する機器も登場している。

 こうした動的な情報に限らず、静的なデータである既往症、検査結果や往診履歴にしても更新処理頻度を上げる必要がある。例えば血糖値を測るHbA1Cの捕捉は、起床時と夕方以降では全く違うし、食前食後でも影響を受ける。有意性の検証をしようとするのであれば、相当細かい時間区分値でのデータ捕捉が必要となるだろうが、食事などのイベント性ノイズを排除するために多項移動平均などの処理をデータセットに入れながら集約処理を入れるなどの業界やデータに固有の専門性を持った処理が必要となる。

 しかし、処理基盤が行政側で一元的に整備されていない国内の現状においては、そこまでの実践的な議論に至っておらず、これもまた企業による部分最適の努力に頼るところが大きい。

 これについては、今年7月に、東大病院とNTTドコモが発表した共同研究に注目している。Felicaを活用した2型糖尿病患者の自己管理支援システムで、このシステムの目的は「糖尿病患者が良好な血糖値を維持するためには、医療機関が、患者に対して継続的に療養指導を行う一方で、患者によるセルフケア体制を整えることが重要である。携帯電話を活用した糖尿病患者の自己管理支援システムを構築することで、医療資源の効率的利用の実現を図る」とある。

 デバイスがこうした制約を崩していく可能性がでてきている点は非常に評価に値する。その一方で、本質的な課題認識ができていないと、デバイス任せ、数理モデル任せの脇道にそれてしまって、目的としている予測モデルなど作れないし、ましてその先にある予防医療政策へ繋げることなどできない。

保険制度の違いがもたらす、
国民の医療サービスへのチェック機能の差

 日本はもちろん、アメリカなどの少子高齢化に人口動態をシフトさせている先進国では、医療費が国家歳出の多くを占めており、その削減は待ったなしの状況である。アメリカでは多くの企業が従業員の雇用維持費に頭を悩ませており、福利厚生の一つである、高額な従業員保険加入負担費も雇用維持費の一つであるとされている。

 オバマ大統領が2009年大統領就任時に出した一般教書演説において、国家戦略の一つにIT医療政策（約1兆9200億円。1ドル＝100円換算）を割り当てたことは有名な話だ。実際にアメリカでは、雇用主が被雇用者一人当たりに支払う給与の約40%弱を福利厚生費として負担している。例えば、1000万の年収の社員に対し、約400万弱の福利厚生が必要となり、雇用主の負担は単純計算で計1400万となる。

 先進国においては、重点国家政策の一つとして、医療分野と教育政策に取りかかることがインパクトの大きさ（Order of Magnitude）からみて揺るぎない事実となりつつある。人は健康であるからこそ活動できるし、将来経済を担うのが若年層である子どもたちなのだから、当たり前といえば当たり前である。実際、対GDPにおける医療費の割合も、2012年のOECDのHealth Data 2012から読み解くと、アメリカは17％強、日本は約10％弱と高い数値を示している。

 国民皆保険のないアメリカでは、失職は、すなわち保険を失うことに通じる。実際の可処分所得だけではなく、雇用という仕組み自体が、生活基盤の保障まで危うく支えているという死活問題に直結している。また移民が多いアメリカでは、H-1B就労ビザで入国している場合、失職 → ビザはく奪≒即強制帰国と直結するので、みな職を維持するのに必死になる。働かざる者食うべからず（金を生み出さない≒国外追放）が徹底していて、もちろん賛否両論あり、合理主義アメリカの政策として冷徹にも見えるが、それでいて優秀な人材が多く渡米できるのだから強い国力を維持できており、多くの経済合理性もあるようだ。これもすべて統計値に基づいて、損益分岐などを考慮したうえで政策設計されているのだろう。

 日本の緩い年功序列型の労働環境でぬくぬくと生きてきた我々には、なかなかそうした事実は信じられないかもしれない。事故で指を切断してしまった時、緊急病棟に到着早々「人差し指なら600万、薬指なら120万、両方付けますか？ 一つにするならどちらを付けますか？ 30秒で契約書に同意し、手術に入りますので決断してください」などという会話がアメリカでは普通に起こる。日本では絶対あり得ないだろう。私もうっかり保険プランの番号を伝え間違えて、後日400万円近い請求書が来て驚いたことがある。

 こうなるとアメリカ国民は行政と保険制度に対して日本人と比べ物にならないくらい自己責任を意識しており真剣だ。自らの保険が何をカバーしてくれて、どの検査項目は有料なのか？いくらCo-pay（一回当たりの診療負担費）を払えばいいのか熟知している。どこまでが補助でどこまでが負担なのかの明確な境界線を知っているのだ。緊急病棟に運ばれてから悠長に「あー、ちょっとWebで調べるので治療を5分ほど待ってちょうだい」などと言っている暇がないからである。

 日本と欧米の保険制度がもたらすElectronic Health Record（一人ひとりの生涯にわたる健康医療電子記録）に対する情報、アナリティクスの価値の重みが決定的に異なることは言うまでもない。日本のように提供されるのが当たり前の国民皆保険とは違い、前述のように高い費用を支払って選択するサービスなのである。

 つまりアメリカでは、医療に関する情報（患者基礎情報、バイタルサイン、病歴、既往症、家族病歴、免疫歴、検査データ、処方履歴など）やCDSS（Clinical Decision Support System：臨床意思決定支援システム）などの機能は、国民に提供される医療の質を測定・向上させることが意識されている。医療行為において内在する医師と患者の間の情報の非対称性に何らかのチェック機能を持たせることもその意義の一つにある。

 小さな診療所では限界がある初期診断で見落としがちな流行性疾患の情報連携などは、CDSSを通じたアラート機能で確実に医師に確認すべきアラートを出すことで、取りこぼしを防ぐ。このような有事に備える機能に対して国民からの圧倒的な支持基盤が得られるのも自然な話なのだ。CDSSによって地域医療の質の不均衡を乗り越えて、トップレベルの医師の知見が凝縮された4大疾病に対するアラートや、処方時には既往症を考慮した副作用に対するアラートやノートを返すため、医療の質が底上げされる訳だ。

 また、PHRのモバイル患者ポータルは、患者自身に対する登録情報の間違いを自身である程度修正したり、過去の往診履歴や検査結果も全て捕捉可能な仕組みを自分の手元に持つことで、医師が情報の優位性を生み出す医療行為に対する謎を解消して、専門医や別診療所での診断結果の連携をスムーズに促進することもできる。

 こう聞くと凄そうだが、自分の健康に関する情報なのだから、これまで自分で過去履歴を自由に閲覧する仕組みがなかったり、包括的な情報連携の仕組みがなかったのはなんとも不条理な話である。

 このようにアメリカと日本では、国民自身が国政に対して持つ危機意識や関心のレベルが決定的に違う。12月の総選挙の投票率が戦後最低だという事実が、この状況をよく表現している証左ではないか。アメリカのように大統領候補を擁立した各党が一騎打ちし、公開討論で政策の切れ味を競い合い、国民から直接質問を受けたりするような場面もない。国民に課題認識やそれを解決するための政策討議へ参加する機会が与えられず、またその関心がなければ、ゴールとなる国策を達成できないのも同じだ。

 アナリティクスも全く同じだ。課題認識がないところに、仮説設定などあり得ない。このように、課題認識とその解決策の策定があるからビジネスはドライブされていく。日本は一般に技術力の完成度が高い反面、革新性と瞬発力、マーケティングが弱いとされている。またこの弱点部分に共通するのが、合意形成プロセスに求められる速度の極端な遅さだ。相手の立場を重んじるカンバン方式のボトムアップ型である日本企業文化からすると、迅速な合意形成は馴染みにくいものなのかもしれない。

 サムスンが競争分野を徹底的／戦略的に絞り込む一方で、ユーザーの声（複雑な機能はいらない、必要最小限の機能と、洗練された薄型のデザイン、かつ安価なプロダクトが欲しい等）に傾注した結果、いまや日本の主要電機メーカーの利益を合算しても、サムスン1社の利益にも及ばない結果となった事実を見れば、私の指摘が間違いでないことは容易に認識していただけるだろう。

 ここで本質的なプロセスは、やはり課題を真摯に見つめて認識することである。アナリティクスも同じだ。発射台を間違えれば、着地点が大きくずれることは言うまでもない。つまり出発点となる正確なビジネス上の課題認識こそが、アナリティクスの本質なのである。

 危機意識や課題認識がないところに、向上のための成長ドライバが設定できるだろうか？ 答えはNoだろう。課題認識はデータサイエンティストの基本動作なのである。