貴重な医療データの活用を通じた、患者の転帰改善と臨床リスクの低減

2020年3月、ロンドンのキングズ・カレッジ病院は、Covid-19ウイルス感染症による入院患者の急増に直面していました。しかし、パンデミックの初期には、この病気に関する確実な情報はまだ得られていませんでした。臨床医はこの病気を何と呼べばいいのかさえわかっていませんでした。ある患者記録ではコロナウイルス、別の患者記録ではCovid、また別の患者記録では他の呼称で記録してあり、これらを関連づけることは不可能ではないにしても非常に困難でした。

キングズ・カレッジ病院のAIおよびデータ担当臨床部長であり、神経内科の医師でもあるジェームズ・テオ教授は、「患者記録の表現がまちまちであったため、何人がウイルスに感染しているか、どの程度重篤か、どのような治療を受けているかといった基本的な情報を追跡できないおそれがありました」と述べています。

英国では、多数の医療システムに保存されているデータは複数の形式で記録されており、電子医療記録があまり構造化されていないため、この問題はさらに複雑化します。しかし、テオ教授と彼のチームは準備万端でした。チームは2016年に、CogStackと呼ばれる革新的なデータストレージおよび分析ソリューションを開発し、立ち上げていました。簡単に言うと、CogStackとは複数のソースにある患者情報を単一のデータウェアハウスに統合する機能です。Elasticsearchを搭載した高度な検索レイヤーに、自然言語処理（NLP）と人工知能（AI）を組み合わせることにより、臨床医は非構造化データから意味のある情報を抽出することができます。

パンデミックの初期、これにより病院は患者記録を迅速に検索し、確定診断と症状を示している患者を追跡することができたのです。この結果を他の病院や医療従事者と共有することで、ウイルスのまん延に対する備えを強化し、国民に正確な情報を提供することができました。

Covid-19のパンデミックは、CogStackによって英国の医療がどのように変わったかを示す一例にすぎません。近年、CogStackは、臨床医や医療機関が、臨床試験募集、集団健康管理、臨床監査、サービス計画、臨床研究を改善する際に役立っています。

このプラットフォームの成功を受けて、ガイズ・アンド・セント・トーマス病院、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン病院、サウス・ロンドン・アンド・モーズリー病院など、他の病院も導入を決定しました。これらの中核サイトでは、今までに2億件を超える臨床文書が処理されました。

ElasticsearchはCogStackソリューションの重要なコンポーネントであり、臨床医に一般的な検索エンジンと同じくらい簡単に使用できるインターフェースを提供します。「私たちは当初、Elasticのオープンソース版を使用して初期の概念実証をテストしました」とテオ教授は言います。「ElasticがCogStackの検索にはうってつけのソリューションであることが、すぐに明らかになりました。」 その後、テオ教授はElasticのチームと密接に協力して商用バージョンを導入し、病院ではプラットフォームを拡張してより多くの医療関係者のニーズを満たすことができるようになりました。

Elasticのコンサルタントチームは現場に常駐し、King's Health Partnersのチームがこのソリューションを展開する際にサポートしました。「CogStackプラットフォームを最大限に活用するためにElasticの技術をカスタマイズしたり、機能を追加したりするうえで、Elasticの存在は非常に重要でした」とテオ教授は言います。「Elasticのチームは、データを視覚化し、意思決定をサポートするKibanaダッシュボードのセットアップも支援してくれました。」

これは重要な点ですが、Elasticsearchは、人工知能の一分野である自然言語処理をサポートしており、人間と同じようにテキストや話し言葉を理解する能力をコンピューターに与えます。「臨床医たちは、Elasticを利用したCogStackの利用をとても楽しんでいます。コーディングや専門的なデータスキルを使う必要はなく、書いたり話したりするように検索できるからです」とテオ教授。

全国の病院がElasticを利用したCogStackを使って患者ケアの傾向を把握し、医療成果の質を向上させています。たとえば、サウス・ロンドン・モーズリー病院では、このシステムを使って精神疾患を抱える患者を追跡し、より質の高いケアを提供しています。アラートも患者のリスク軽減に役立っています。「異常な検査結果が見つかった場合、CogStackがElasticを使用して医師に結果を確認するようアラートを出し、患者のニーズに予防的に対応できるようになっています」とテオ教授は言います。

このソリューションのもう1つの強みは、その汎用性にあります。キングズ・カレッジ病院の上級講師で腎臓病の名誉研修指導医であるケイト・ブラムハム博士は、腎臓病と治療に関するエビデンスを収集するためにElasticとCogStackを使用しています。「私たちの地域には非常に多様な人々が暮らしており、調査すべき数十年分のデータがあります。以前であれば、このような調査を行うには膨大な時間と費用がかかったことでしょう。CogStackでそれができるようになったのは、私たちにとって画期的なことです。」

現在、ブラムハム博士と博士のチームは腎機能と処方データを抽出し、さまざまなエスニックグループに推奨される治療法を比較できるようになりました。「患者の背景に応じて適切な薬を処方し、副作用のリスクを最小限に抑えることができるのです。私たちの研究成果が臨床ガイドラインに反映され、イギリス全土、そして世界的な診療の変革に役立つことを願っています。」

CogStackとElasticのもう1人の熱心な支持者であるスタム・カペタナキス博士は、ガイズ・アンド・セント・トーマスNHS財団トラストの心臓病研修指導医です。博士は、心不全などの合併症リスクが高い、がん治療中の患者のモニタリングも担当しています。「私たちは、腫瘍科から紹介される患者の半分しか診察できていないことを心苦しく思っていました。問題があることはわかっていましたが、設備やスタッフの増員を申請するには正確なデータが不足していたのです。」

CogStackとElasticを導入する前は、何千人もの患者のデータをより分けることが不可能でした。「しかし今では、関連情報を抽出し、すべてのがん患者をモニタリングするための追加リソースが必要であるという確かな論拠を示すツールが手に入りました」と博士は言います。

また、病院は医療アラートに対応しやすい環境にあります。2018年に、英国医薬品医療規制庁（MHRA）は、バルプロ酸ナトリウムという薬剤が出産適齢期の女性にとってリスクとなる可能性があるとのメッセージを発表した。規制庁は、この薬を服用している女性、あるいは過去にこの薬を服用したことのあるすべての女性を特定したいと考えていました。バルプロ酸ナトリウムはてんかん、片頭痛、うつ病などさまざまな疾患の治療に使用されているため、これは多くの病院にとって困難な作業でした。

しかし、テオ教授は、患者の記録、クリニックからの手紙、病歴を検索することで、何千人もの女性を特定することができたのです。「患者の記録にこの薬剤が記載される可能性のあるさまざまなケースをすべて特定しました」とテオ教授。「これにより、バルプロ酸ナトリウムを服用していた女性を全員見つけることができました。」

テオ教授は将来を見据えて、CogStackとElasticが英国の国民健康保険（NHS）に広く応用されることを期待しています。患者数が増加し、高齢化が進む中で、このプラットフォームは治療経路と医療成果の効率を向上させる役割を担っています。

テオ教授は次のように語ります。「Elastic Stackが他の新しい領域と統合されることを非常に期待しています。たとえば、類似検索を可能にする単語の埋め込みや、言語AIや生成AIの役割といった領域です。このような統合は、単語間の関係だけでなく、疾病や患者へのリスクとの関係が探求され始めるにつれてますます拡大するでしょう。」

教授はまた、より多くの病院やNHS全体で、Elasticを使ったCogStackを再現し、拡大する機会も見据えています。「英国の医療リソースがかつてないほど逼迫している今、CogStackとElasticは、診断と治療の改善、待ち時間の短縮に大きな役割を果たすことができると確信しています。」

CogStackとElasticは、言語AIを使用して貴重な医療データの可能性を活用することで、患者転帰の大幅な改善と臨床リスクの低減に道を開きます。CogStackとElasticは、データ分析、機械学習、予測モデリングなどの先進技術の活用を通じて、医療従事者がアクション可能なインサイトを得て傾向を把握し、患者のケアに直接影響する情報に基づいた意思決定を行うことを可能にします。このようなデータ主導のアプローチにより、医療専門家は、一人ひとりに合った治療を提供し、患者の安全性を高め、臨床リスクを予防的に軽減することができます。