Summary
この論文では、医療改善におけるRunチャートの自動化とその課題について詳しく考察されています。読者は、技術的挑戦や倫理的問題など、多角的な視点から貴重な洞察を得られるでしょう。 Key Points:
- 医療現場におけるRun Chart自動化の限界と可能性を探ることで、データ分析の新たな視点を提供しています。
- dplyrやggplot2を活用した独自関数の開発により、高性能なRun Chart解析が実現され、アドホックなプロットと大規模処理が両立しています。
- QlikViewとの連携によるインタラクティブなデータ分析環境は、医療従事者によるデータ活用促進に寄与し、倫理的側面も考慮された持続可能な分析方法が提案されています。
Run chartsとの格闘日記～NSE戦記から99枚の可視化バトルまで～
"Run charts – my not-so-secret obsession! If you’ve seen my Twitter, you know I live for these things in healthcare improvement work. Basically, it’s a line chart with a median baseline, and you watch for weird patterns (shifts, trends, etc.) that scream *"Hey, something’s actually working!"*
For ages, I wrestled with automating the detection of improvement phases (looking at you, IHI’s *"9 points above median"* rule). SQL? Did it—painfully—without proper median functions. R’s `qicharts` package? Brilliant, but I needed something more scalable for my mountain of metrics.
Cue *dplyr* and *ggplot2* madness. Wrote messy functions, battled NSE (almost rage-quit), and somehow ended up with two solutions: one for quick ad-hoc plots, another for batch-processing 99(!) faceted charts in 20 seconds. *Cue victory air-punching.*
Oh, and QlikView? Surprisingly fun! Built interactive run-chart logic there, which actually inspired R code tweaks. Tools cross-pollinating ideas—who knew?
PS: If you Googled your way here—yes, there’s now a *runcharter* package. Check my site. Code’s coming… maybe. (Let’s see how dplyr’s NSE updates shake out first!)"
本段の原文をご参照ください: https://www.johnmackintosh.net/blog/2017-04-04-the-run-chart-ing-man/
日本でRun chartsを広めるには？データ活用の壁と未来への一歩
Run chartsは私のちょっとした趣味と言えるくらい、大好きなんだよね。Twitterでもよく触れてるけど、医療改善の仕事でこれほど役立つものはないんだよ。基本は中央値を基準線とした折れ線グラフなんだけど、そこから変なパターン（シフトやトレンドなど）を見て、改善が実際に起こっているかどうかを確認するんだ。
で、ここでちょっと苦労したのは、改善フェーズの自動検出だったんだよね。IHIの「中央値より上に9点連続」ってルールがあるんだけど、それを自動化しようとしたら、SQLで頑張ってみたり、Rの`qicharts`パッケージを使ってみたり。でも、結局もっとスケーラブルな方法が必要だったんだ。
そこでdplyrやggplot2を使った関数をガリガリ書いてみたんだけど、非標準評価（NSE）と格闘して、もう投げ出しそうになったよ。でも結局、アドホックなプロット用と、99ものファセットチャートを20秒でバッチ処理する用の二つの解決策を出せた時は、もうガッツポーズを決めてたね！
あと、QlikViewも意外と楽しかったんだ。インタラクティブなロジックを組んで、それがRのコードにも影響を与えたんだから。ツール同士がアイデアを交換し合うなんて、面白いよね。
でも、これを日本でやろうとしたら、ちょっとハードルがある気がするんだ。まず、医療データの扱いって結構デリケートじゃない？プライバシー保護の観点から、データの共有や分析に制約が多くて、それを乗り越えるためのコンプライアンスやセキュリティ対策が必要になるよね。
それに、日本の医療現場ってまだまだアナログな部分も多いから、データをデジタル化して分析するってところまで行くのにも時間がかかりそう。人材もいるんだろうけど、データサイエンスやプログラミングに精通している人が少ないってのも課題かもしれない。
でも、こういうのって一朝一夕にはいかないから、一つずつ乗り越えていけば、きっと日本でもRun chartsがもっと活用されるようになるんじゃないかな。とりあえず、私もできることからやっていきたいって思ってるよ。
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Reference Articles
総務省 健康情報活用基盤構築事業
我が国は、超高齢社会の到来に伴い、国民医療費の増加、医師の不足・偏在、地域医療提供. 体制の疲弊等、医療・介護分野において様々な課題に直面している。
Source: 総務省先進サービス事業者の生産性向上事例
これにより医療の質を検証し、改善す. べき事項と改善策が検討され、それぞれの担当者に指示が出される。 社会医療法人財団慈泉会 相澤病院. 本社所在地： 長野県松本市 ...
Source: 厚生労働省未来医療を実現する 医療機器・システム研究開発事業 技術 ...
研究開発の評価は、研究開発活動の効率化・活性化、優れた成果の獲得や社会・経済への還. 元等を図るとともに、国民に対して説明責任を果たすために、 ...
Source: 経済産業省「病院における5S 運動取り組みの記録」
そこで、この対策に、「5S 改善」という業務改善法を利用して、「より安全・確. 実・楽で早い仕事」の実現に役立つ改善法と事例を提供させていただくことに. しました。
Source: QCD革新研究所医用画像・放射線機器ハンドブックの簡単な使い方
医用画像・放射線機器ハンドブックの簡単な使い方. 目次には、各機器解説へのリンクが貼ってあります。 目次の各機器のタイトルをクリックすると、該当する本文に移動.
Source: 日本画像医療システム工業会【JIRA】ヘルスケア・ニューフロンティア・ファンド2019 インパクトレポート第1版
... 改善・廃棄費用の削減が可能と. なり、 薬局の経営改善が期待できます。 さらに、 地域に広く導入されると、地域全体における薬剤資源の有効活用が可能になり、. 各薬局 ...
Source: 株式会社キャピタルメディカ・ベンチャーズWHO Patient Safety Curriculum Guide:
... 医療安全管理学. WHO Patient Safety Curriculum Guide: Multi-professional Edition 2011. W. H. O. 患者安全カリキ. ュ. ラム. ガイド. 多職種版. Page 2. 東京医科大学 ...
Source: World Health Organization (WHO)商業編
本書は，大綱的な基準である学習指導要領の記述の意味や解釈などの詳細について説明. するために，文部科学省が作成するものであり，高等学校学習指導要領第 3 章第 3 節「商.
Source: 文部科学省
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医療改善のためのRunチャート活用、興味深いですね！他国での成功事例やリソースを共有してもらえると嬉しいです。自動化についてもお話しできる機会があればいいなと思っています！