DEIM Forum 2017 I4-4

甲状腺疾患の薬物療法における臨床判断支援システム用ユーザインタフェース
加田
杉山

昇†

吉川

正俊††

濱崎

暁洋†††

治††††

岡本

和也††††

黒田知宏††††† 京都大学工学部情報学科 〒 606-8501 京都府京都市左京区吉田本町†† 京都大学大学院情報学研究科 〒 606-8501 京都府京都市左京区吉田本町††† 北野病院 糖尿病内分泌センター 〒 530-8480 大阪市北区扇町 2-4-20†††† 京都大学医学部附属病院 〒 606-8507 京都市左京区聖護院川原町 54
E-mail: †n-kada@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp, ††yoshikawa@i.kyoto-u.ac.jp,†††{hamasaki,sugiyama,kazuya,tomo}@kuhp.kyoto-u.ac.jp
あらまし

薬物療法において次に行う処方の推薦を行ってくれるアルゴリズムは，医師にとっては大きな一助となると考えられる。しかしながら，計算機によって計算された評価値が高いという理由だけで医師が処方選択等の医療行為の判断を行うには難点があると考えられる．本稿では，頻度だけでなく医師の多様性も考慮して処方の評価を行う
既存のアルゴリズムを元に，その評価結果がどういった基準で計算されているのかとその処方が実際に症状を快方に向かわせやすいのかを，可視化を用いて分かりやすく示すことによって評価結果の信頼性を強化することを目的としたユーザインタフェースを提案する．本研究では，提案インタフェースを実際に医師に使ってもらうことによって評価を行った．
キーワード

医療情報システム，ユーザインタフェース

1. は じ め に開発を行う．このアルゴリズムでは，頻度にに基づく評価値として処方患者割合を表す Support，医師の多様性に基づく評価

近年，カルテの電子化が進んでおり [1]，膨大な量の電子カ値として処方医師割合を表す D-rate と医師ごとの処方患者割

ルテを蓄積したデータベースを利用して医師の支援を行う臨床

合の滑らかさを表す D-disp が用いられている．このアルゴリ

判断支援システム (CDSS: Clinical Decision Support System)

ズム自体は様々な疾患に適応できる汎用的なものであるが、現への関心が高まっている [2] [3]．本研究では，薬物療法におけ

時点では甲状腺疾患のみを対象としているため，本研究においる CDSS に着目した．薬物療法における CDSS では，電子カても甲状腺疾患に焦点を定める．

ルテのデータベースから入力患者と似た症例の患者のデータを評価結果の根拠情報としては様々なものが考えられるが，本抽出し，それを元に独自のアルゴリズムを用いて各処方の評価

研究では評価結果の理解を促すデータと他の患者において同じを行い，その評価値が高いものから順に推薦が行われるのが一処方を選んだ場合の検査値のデータの二つを用いることとした．

般的である．しかしながら，そのシステムのユーザとなるのは評価値の理解を促すデータには評価値の計算に用いた元データ患者に対して実際に医療行為を行う医師である以上，単に計算となる，医師ごとの処方患者数グラフや処方患者割合グラフを機によって計算された評価値が高いという理由だけでユーザが用いた．ユーザは処方患者数の総和を見ることで Support の大その処方を選んでくれることは通常無いと考えられる．アルゴ

きさを，医師の人数を見ることで D-rate の大きさを，処方患

リズムによって推薦される処方をユーザに納得して選んでもら者割合のグラフの滑らかさを見ることで D-disp の大きさを理うためには，その処方が信頼できるものであることを示す根拠

解することができるので，結果として数値を見ずともグラフのとなるデータも同時に示す必要性があると考えられる．例えば，

形を見ることで直感的に評価値の大きさを理解することができその投薬パターンを用いた他の患者においてどのくらいの割合ると期待される．他の患者において同じ処方を選んだ場合の検で症状が良くなっているのかを見ることができれば，ユーザで査値のデータには処方日前後における検査値の変遷を折れ線グ

ある医師は計算機が推薦する結果をただ鵜呑みにするのではな

ラフで表したものを用いた．検査値が良くなったか悪くなった

く，実際のデータを自分の目で見て，自分の判断で処方を決定

か，もしくはそのどちらでもないかによって変遷の色分けを行することができる．そのためには，データを適切に集約し，効なったため，その処方がどれだけの患者の症状を改善させたの果的に可視化を行うことが重要だと考えられる．

かをユーザに一目で理解してもらえると期待される．また，さ本研究では，投薬パターンの推薦の根拠となる情報の提供をらなる判断材料としてもらうために，医師ごとの処方患者数グ目的とし，森田らによる医師の多様性も考慮した投薬パターン

ラフや処方患者割合グラフをクリックすることによって，その評価アルゴリズム [4] を利用したユーザインタフェースの設計・

医師が処方した場合の検査値の変遷がハイライトされる機能も加えることとした．以上の設計案を固めた後，Web アプリの形点が存在する．また，文献の内容を確認する際，専門的な知識式でユーザインタフェースの実装を行なった．

が必要となることも考えられる．これらの特徴は，命にかかわ

実装後には，実際に専門医の方々にユーザインタフェースをる疾患であるため慎重な判断と専門医による診察を必要とする

使ってもらって意見を伺う評価実験を行なった．実験を通してがんを対象とすることを考えた場合，さしたる問題とはならな

専門医独自の考え方について知ることができ，設計側からは見い．しかしながら，本研究で対象とする甲状腺疾患は一般的でえなかった意見を収集することができた．

患者数も多い疾患のため，症状が重くない限り診察にそこまで

2. 関 連 研 究

時間をかける必要性が薄いことと専門医以外が診る場合が多い
ことの二点から，信頼できる文献を根拠情報とするのは相性が

2. 1 可視化の技術良くないと考えられる．これらのことから，Watson とは違っ可視化の手法には様々なものがあるが，数値データやカテゴて専門医以外の医師でも簡単に推薦の根拠が理解できるようなリデータ等データの形によって相性の良い可視化の手法は異なるので，ユーザに分かりやすく伝えるためには適した手法を選択する必要がある [5]．まず，データの分類には大きく分けて三システムを考案する必要性があるといえる．

3. ユーザインタフェースの設計と実装

つあり，個数や長さ等といった数値の形で表される定量的デー

3. 1 評価アルゴリズム

タ，日付やランキング等といった大小関係や順序関係で表され評価アルゴリズムには森田らによって提案された医師の多様る順序データ，個体名や種族名といった名称や分類で表される性も考慮した投薬パターン評価アルゴリズムを活用することとカテゴリデータに分けることができる．定量的データは大きさした．このアルゴリズムには既存研究では頻度のみを考慮してが存在し，二つのデータの差を計算することがあるので，図形評価を行なっていたところを医師の多様性も考慮しているといの長さや数，座標平面上での位置などで可視化を行うのが相性

う特徴があり，その評価結果は頻度に基づく Support と医師が良いとされている．順序データは定量的データと同じく大きの多様性に基づく D-rate，D-disp の三つの評価値で表される．

さが存在するが，二つのデータの差を計算することはないた

投薬パターン α に関する Support，D-rate の値は次のように

め，図形の色の強度や数，座標平面上での位置などで可視化をして計算される．

行うのが相性が良いとされている．カテゴリデータには大きさは存在せず，データ同士の区別がつけばいいため，図形の色相

Support(α) =や追加マーク，形状などで可視化を行うのが相性が良いとされている．

2. 2 医療用システムの課題
電子カルテの導入には「医療の質の向上」や「医療サービスの向上」といった利点がある一方で，「セキュリティ」や「医師の負担」といった課題が指摘されている [1]．これらの課題は電子カルテを利用したシステムを設計する際にも関わってくる課
題であり，患者情報のプライバシー保護やシステムによる医師への負担の軽減は医療用システムを設計する際に重視すべき課

Drate (α) =いる [2]．使いやすいシステムの設計のためには，はっきりとし合を表し，D-rate はその投薬パターンを処方した医師割合を表している．D-disp の値は，次の三つの値 di ，d，VU B を用いる
ことで次のようにして計算される．なお，n は全医師数を表し，医師には 1 から n の番号が振られているものとする．

di =入力患者と似た症例の時に医師 i がαを選んだ患者数
医師 i が処方した全患者数

∑n
d=

i=1

di

n

たボタンを使うことやダブルクリックしてしまった場合に予期せぬ結果に繋がらないようにボタンの位置を調節することなど

入力患者と似た症例の患者にαを選んだ医師数
全医師数

すなわち，Support はその投薬パターンを処方された患者の割題と言える．また，操作ミスや誤動作をしてしまうと医療ミスに繋がるためシステムの使いやすさも重視すべき課題とされて入力患者と似た症例の時にαを選んだ患者数
全患者数

1 ∑
(di − d)2n−1
nVU B (α) =i=1が挙げられる [6]．

2. 3 がん診断支援システム Watson
既にアメリカやカナダで活用されている CDSS として，“Wat-son for Oncology” [7] が挙げられる．これはがん専門医の支援

Ddisp (α) =1
VU B (α)

すなわち，D-disp は，その投薬パターンを処方した患者割合をを目的とした AI で，患者の医療記録の分析を行うことで各治医師ごとに計算した di の分散である VU B の逆数ということに療法の評価を行い，その評価値が高い順にランキング形式で治なる．最終的な結果となるランキングでは Support，D-rate，療法の推薦を行う．このシステムの特徴としては，その治療法

D-disp の三つの値の単純な積の大きさによって順位付けが行わを推薦する根拠情報として，その治療法に関連する記述のあるれるため，その投薬パターンを用いた患者割合と医師割合が高文献のリストを提供していることが挙げられる．信頼できる文

く，医師による偏りのない投薬パターンほど高いランクに位置

献はかなり強力な根拠だが，文献のマイニングが必要なので結することとなる．

果が出るまでにかなりの時間がかかってしまうことや，文献のこのようにアルゴリズム自体はどのような疾患にも適応でき内容を確認するのにも時間を必要としてしまうことといった欠る汎用的なものになっているが，現時点では甲状腺疾患に絞って研究が進められている．甲状腺疾患が選ばれた理由として
は，患者数は多いが専門医が少ない疾患であるため症状がさほ
ど深刻でない限り専門医以外の医師が診察を行うことが多く，

CDSS に対する需要が高いことが挙げられる．また，甲状腺疾患の診察の際には症状や体重などといった身体的特徴はあまり考慮されず，主に検査値だけを参考に診察が行われるため，システム的に扱いやすいという理由もある．アルゴリズムでは，入力患者と類似した状況のカルテの抽出の際にこの特徴が用いられており，前回の処方薬が同じであること以外に，TSH(甲状腺刺激ホルモン)，FT3(トリヨードサイクロニン)，FT4(サイクロキシン) の三つの検査値の正常異常の組合せが同じであ
図 1 医師ごとの処方患者数グラフ

るかどうかによって類似性の判定を行なっている．

3. 2 根拠情報として利用するデータ
1. で述べたように，本研究の目的は，処方ごとの評価結果とともにその処方を選ぶ根拠となる情報の提供を行うユーザイン
タフェースを設計することである．したがって，根拠情報として何を見せるのがいいかが争点となってくる．その際に気をつけるべきこととしては，ユーザに自分で判断して処方を決めてもらわなくてはならない以上，誤った印象を与えないようになるべく実データを見せるようにした方が良いことが挙げられる．根拠情報として利用するデータとして次の二つのものを考案することとした．一つ目は，評価値の元となるデータである．

3. 1 節で，アルゴリズムによって出力される三つの評価値の説
図2

明を行なった．これらの評価値は確かにその処方がどれほど広医師ごとの処方患者割合グラフ

く用いられているかを示すのに重要な値といえるが，評価値をただ見ただけではあまりに抽象的で，実際のデータが具体的に医師が入力患者と似た症例の患者を診察した時にその処方を選どういった点で高い評価を受けているのかを理解するのは難し

んだ患者の割合が縦軸になっている．このグラフを見ることでい．特に，患者割合を医師ごとに計算した時の滑らかさを表す

どのようにして評価値を直感的に理解できるのかについて説明

D-disp は 800 や 1400 といった値を取りうるのだが，この差がする．

どれくらい滑らかさに違いを与えているのかをユーザにイメー

まず，一つ目の値である Support はその処方を受けた患者数

ジしてもらうのは困難であろう．したがって，実際に評価値をの全患者数に対する割合を表していた．つまり，その処方を受計算するときに用いた患者数や患者割合といったデータをグラけた患者数を全患者数で割ることで計算されるのだが，全患者フなどで表現することで，評価結果を直感的に理解できるよう数はどの処方を選んだ場合でも一定であるため，Support の値になるのではないかと期待できる．二つ目は，その処方を選んはその処方を受けた患者数のみに影響されることになる．そしだ他の患者における検査値の変遷である．1. で述べたように，て，その処方を受けた患者数は図 1 のバーの総和で計算するこ

その処方を選んだ他の患者において症状が良くなった患者がどとができる．すなわち，Support の大きさは図 1 のバーの総和のくらいの割合なのかを示すだけでも十分な根拠となると考えを見ることで理解することができる．

られるが，より詳細な情報を得ることができた方が良いだろう

続いて，二つ目の値である D-rate はその処方を行った医師と考え，検査値の変遷自体を表示させることとした．また，入数の全医師数に対する割合を表していた．すると，Support の力患者との比較を容易にするため，入力患者における前回から時と同じように D-rate の値はその処方を行った医師数のみに今回にかけての検査値の変遷もグラフの中に書き加えることと影響されることが分かる．その処方を行った医師数はバーの本した．

数と同じなので，D-rate の大きさは図 1 と図 2 のどちらでも

3. 3 評価値の元となるデータの表し方

バーの本数を見ることで理解することができる．

評価値の元となるデータの表し方には，各評価値の意味を考

最後に，三つ目の値である D-disp はその処方を行った患者

慮して，医師ごとの処方患者数グラフ (図 1) と医師ごとの処の割合を医師ごとに計算した時の偏りの逆数を表していた．医方患者割合グラフ (図 2) の二つのグラフを用いることとした．

師ごとの患者の割合をグラフに示したものが図 2 だったので，

この二つのグラフはどちらも棒の一本一本が医師一人一人に対D-disp の大きさは図 2 の山のなだらかさを見ることで理解す応しており，一見同じグラフに見える．しかしながら，縦軸がることができる．

異なっており，図 1 ではその医師が入力患者と似た症例の患者

以上の理由から，図 1 を見ることで Support と D-rate の大を診察した時にその処方を選んだ患者数が縦軸に，図 2 はそのきさが，図 2 を見ることで D-rate と D-disp の大きさが分かる

図 3 医師ごとの処方患者割合グラフ (処方患者数順ソート)ことになる．
図 1 と図 2 では評価値との関係性の説明の分かりやすくする
ために大きい順にソートしたグラフを紹介したが，このままだと多くの患者にこの処方パターンを用いている医師は患者割合も大きいという間違った印象を与えてしまう可能性がある．そ図 4 検査値変遷グラフを表す折れ線は処方日から次回の検査日にかけての検査値の経過が良好なものは緑色，悪化しているものは赤色，そのどちらでもないものは青色と色分けがなされている．それぞれの定義を明確にすると，次のようになる．

•

経過が良好とは「処方日も次回の検査日も正常値」またの対策として，図 1 での医師の並び順，すなわちバーの並び順

は「処方日は異常値だったが次回の検査日には正常値に近づいを変えずに図 2 のように縦軸で患者割合を表すようにした場合た」のどちらかを表す．

のグラフを作ってみると図 3 のようになる．図 1 と図 3 は医師の並び順が同じなので，同じ番号のバーの長さを見比べることにより，同じ医師における患者数と患者割合の比較ができるよ
うになっている．例えば，この処方パターンを使った患者数が最も多かった医師は一番目のバーで表されていることが図 1 から読み取ることができるが，医師の並び順は変えていないので•悪化とは「処方日は正常値だったが次回の検査日には異常値になった」または「処方日は異常値だったが次回の検査日にはさらに正常値から離れた」のどちらかを表す．

•

どちらでもないは「処方日も次回の検査日も異常値で値までも同じ」または「処方日も次回の検査日も異常値だったが正常値範囲を跨って変化してしまっている」のどちらかを表す．

その医師における患者割合も同様に図 3 での一番目のバーで表

また，太い橙色の線で表されている変遷は入力患者における前されていることが分かる．図 3 の一番目のバーを見てみると患回の検査日から処方日にかけての変遷を表しており，他の患者者割合がそれほど高くないことが分かり，このことからこの処方を選んだ患者数が最も多かった医師はそもそも担当している
患者数が多かったためにこの処方を選んだ患者数も多くなったのだろうと推測することができる．このように，医師の並び順を同じにした二種類のグラフを見比べることによってより正確な情報を得ることができる場面も考えられるため，医師の並び順に関しては操作によって患者数か患者割合のどちらかによってソートするかを選べるように設計することとした．また，医師の並び順が同じであることを理解しやすいように，二種類のグラフは並べて表示するのではなく操作によって切り替えられるように設計した．以降，医師ごとの処方患者数グラフと医師ごとの処方患者割合グラフの二つをまとめて医師ごとの処方患者グラフと呼称する．

における検査値の変遷との見比べを可能としている．このグラフを用いることにより，その処方を選んだ場合に快方に向かいやすいかどうかを色の割合を見ることで理解し，同じような検査値の変遷をたどっている患者においてどのような処方が好まれているのかを知ることができると期待できる．

3. 5 医師ごとの処方患者グラフと検査値変遷グラフの関係
性について
評価値の元となるデータを表すグラフとして 3. 3 節で紹介した医師ごとの処方患者数グラフと医師ごとの処方患者割合グ
ラフは操作によって切り替えるようにしているため，実装する
ユーザインタフェースで表現されるものは医師ごとの処方患者
グラフと検査値変遷グラフの合計二つとなる．単純にこれら二つのグラフを独立して表示させるのでもいいのだが，より正確

3. 4 検査値の変遷の表し方

な判断を医師に行ってもらうためにはシステムが複雑になりす

検査値の変遷の表し方には検査値変遷グラフ (図 4) を用いる

ぎない範囲でより多くの情報を提供できた方が良いと考え，医こととした．これは入力患者と似た症例の患者がその処方を選んだ場合の処方日前後の検査値の変遷のグラフとなっている．

3. 1 節で述べたようにアルゴリズム上では検査値には三つの値を用いていたが，一度にそのすべてを表示すると情報量が多くなりすぎるため，セレクトボックスによる表示する検査値の切り替えで対応している．
「上限」，「下限」と記されている二本の水平線はその検査値における正常値の範囲を表している．変遷

師ごとの処方患者グラフ上のバーをクリックすると図 5 のようにクリックしたバーに対応する医師が処方した場合の検査値の変遷がハイライトされるように設計を行なった．

3. 6 全体的なユーザインタフェースのデザイン
上述した二つのグラフを中心に，機能切り替え用のセレクトボックスを配置することにより，全体的なデザインは図 6 のようになった．3. 1 節で述べたように，元となる評価アルゴリズ

表1

使用したライブラリ

ライブラリ名バージョン

URL

chart.min.js

2.1.6

http://www.chartjs.org

bootstrap.min.js

3.3.6

http://getbootstrap.com

jquery.js

2.2.4

http://jquery.com

図 7 患者情報の入力フォーム
図 5 ハイライト付き検査値変遷グラフ

図 6 全体的なユーザインタフェースのデザイン

ムは患者の電子カルテを入力してランキング結果を出力するため，このページは電子カルテを入力した後に表示されるページ

図8

実験環境

で電子カルテを入力するページ自体は別個に作成することとした． そのため，「推奨される処方」の項目には受け取った電子カ
ルテを評価アルゴリズムに入力して得られたランキングがすでに出力されており，医師がその中から自分が気になる処方を選ぶと，それに応じて下のグラフの内容が更新されるようになっている．その下の，医師ごとの処方患者グラフのタイトルの部分に位置する二つのセレクトボックスは，それぞれグラフの縦軸や医師の並び順を患者数と患者割合のどちらに対応させるかの選択肢になっており，図 6 では縦軸は患者数，並び順は患者数順となっているが，縦軸で患者割合を代わりに表したり，医師の並び順を患者割合順に並び替えることもできるようになっている．検査値変遷グラフのタイトルの部分に位置するセレク
トボックスはどの検査値の変遷を表示するかの選択肢になっており，TSH の他に FT3，FT4 の中から自由に選ぶことができるようになっている．

3. 7 実装に用いた言語について
3. 6 節のデザインを元に，javascript を用いて Web アプリの形でシステムの実装を行なった．その際に用いたライブラリを
表 1 にまとめた．

4. 評 価 実 験

4. 1 実 験 内 容
4. 1. 1 実 験 対 象
実験は，糖尿病・内分泌領域の専門医診療に従事している医師四名に参加してもらい，提案するユーザインタフェースに対する評価を対話形式で行なった．参加した医師のうち一名は特に甲状腺疾患の専門診療に携わる甲状腺専門医であった．

4. 1. 2 実験に用いたデータ
京大病院の甲状腺疾患の患者カルテのデータベースから抽出してきた 28098 回分の投薬データと検査データを使用した．本
来インタフェースに用いるデータは，対応する患者の ID に基づき，電子カルテシステムから抽出し，オンタイムで医師に示すものであるが，個人情報の観点からデータを匿名化する必要があったため，図 7 に示すように必要な情報だけを入力する入力フォームを用いた患者情報の検索を行なった．

4. 1. 3 実 験 環 境
図 8 のようにパソコン一台と大型スクリーン一台，ビデオカ
メラ一台を設置した実験室を用意した．パソコン上にはシステムを実装した Web ページがすでに開いてあり，ソフトを用いてその画面の録画を行うようにした．大型スクリーンには，パソコンを操作している人以外にもパソコン画面が見えやすいよ

評価アルゴリズム及び提案するユーザインタフェースの有用性を評価するために，専門医四名による評価実験を行なった．
本章ではその実験の方法とその結果を記す．

うにパソコンと同じ画面を常に表示させるようにした．ビデオ
カメラは，図 9 のように操作中の手元の様子の撮影と周囲の声などの録音のために用いた．

4. 1. 4 実 験 方 法
システムと実験内容の説明を行なった後，四人分の患者情報

表 2 患者情報の組合せ
患者番号 前回の検査日

前回の処方

TSH

1

42 日前

チアマゾール 5mg

正常値

2

57 日前

チアマゾール 5mg

異常値 (High)

3

72 日前

チアマゾール 5mg

異常値 (Low)

4

65 日前

チアマゾール 10mg

正常値

図 10

システムの部分ごとの節の分け方

4. 2 実 験 結 果
実験を通して，システムに対する専門医目線での様々な意見を収集することができた．本節では，インタフェース中の部分
ごとに意見をまとめ，それに関する考察とどのように改善すべきかを述べる．それぞれの節がシステム中のどの部分に対応しているかについては，図 10 にまとめた通りとなっている．

4. 2. 1 医師ごとの処方患者グラフ
図 9 ビデオカメラで手元の様子を撮影したもの

医師ごとの処方患者数グラフについて出た意見をまとめると
次のようになる．

を記載した紙を被験者全員に配布した．これらの患者情報には（ 1 ） 患者割合の分母である「その医師が処方を行なった全システムを実際に操作してもらう際に入力する必要のある情報

患者数」は，「入力患者と似た状態の時に診察した全患者数」にが含まれており，被験者それぞれに一人ずつ割り振りを行なっ

絞った方が良いのではないか．

た．被験者には自分に割り振られた患者に対してどういった処（ 2 ） 単なる棒グラフではなく，帯グラフや積み上げグラフ方を行うのが適切かをシステムを通して判断してもらった．操にした方がランキング間の比較がしやすいのではないか．

作中の被験者には操作中に考えていることや操作の意図などを（ 3 ） ランキングや検査値変遷グラフに注視してしまうので，常に口頭で話すようにしてもらい，操作を行なっていない被験このグラフを活用する機会がないのではないか．

者にはその様子を観察して，気になったことや意見などがあれ（1）は医師にとって非常に重要な問題だったようで，（3）のば自由に発言してもらった．これらの議論は全てビデオカメラ

ように医師がこのグラフを活用しようとしない理由の一つににより録画した．また，意見を引き出すためにインタビュアー

なってしまっていたとも考えられる．確実に改善が必要な部分を用意し，合間合間に質問を挟んでもらうようにした．

といえるだろう．

なお，使用した患者情報は実際の患者データを参考にして作った架空のデータであり，次のような形式で表現した．
患者１ (仮名：田中 幸江)（2）については，いくつかの問題点があり実装を見送った．
一つ目は，400 人近くを診察した医師がいる一方で 15 人程度しか診察していない医師がいるように，医師間で処方を行なっ

前回の処方：チアマゾール 5mg

たことのある患者数に開きがあるため，グラフが潰れかねない

前回の検査日：42 日前というものである．しかしながら，この問題点はズーム機能な

前回の TSH：3.09(正常)今回の TSH：3.82(正常)どを取り付ければ解決できるため，さほど大きな問題点では

前回の FT3：2.54(正常)今回の FT3：2.78(正常)ない．二つ目は，患者・前回の処方・検査値の変遷の全てが同

前回の FT4：0.978(正常)今回の FT4：1.33(正常)

じであっても異なる処方を行う場合があるため，ランキングに様々なパターンの患者について実験を行うため，前回の処方や跨って同じ患者を数えてしまう場合があるというものである．

前回の検査日，今回の TSH の値が表 2 のような組合せとなる

まったく同じ状況であっても異なる処方を行う理由としては，

ように患者情報の設定を行なった．なお、前回の検査値や今回同じ処方を続けても変化がなかったので別の処方を試してみるの TSH 以外の検査値の値は全て正常値とした．

といったもの，実際の症状や前回よりさらに前からの検査値のまた、実験終了後に個別に意見を伺うために次の四つの項目

変遷といったアルゴリズム上では考慮されていないファクタをについて自由記述の形式でアンケートを行った．

考慮した結果といったものが考えられる．患者数を数えていく（ 1 ） システムを使っていて，使いにくく感じた部分をお答際にランクが異なる処方で同じ患者を何度も数えていってしま

えください．

うと，例えば患者割合を積み上げグラフで表現すると積み上げ（ 2 ） システムを使っていて，こういったデータもしくは機た結果が 100%を超えてしまうといった事態が発生し，ユーザ能がある方が便利だろうと感じたものはありますか．

に混乱を招く危険性がある．そのため，今回は積み上げグラフ（ 3 ） 二つのグラフを通してランキングの結果に納得するこ

ではなく単純な棒グラフを利用し，異なるランキング間の比較とはできましたか．

はグラフの切り替えによって行うようにした．帯グラフや積み（ 4 ） その他，ご意見ご感想など自由にお書きください．

上げグラフの採用のためには，同じ対象を何度も数えてしまわないように患者数ではなく処方数を表示するといった工夫が必

置することによって注意喚起を行うといった意図も存在してい要となるだろう．

た．しかしながら，ユーザである医師からすると悪化したもの（3）は，実験に用いたデータが悪かったために生じた意見は何かしらの例外が起こったのだと認識し，どれくらいの患者ともいえる．元にした投薬パターン評価アルゴリズムは，単純が良くなったのかの方が重要に感じるということだった．そのに処方患者数だけを考慮する先行研究のアルゴリズムとは違っため，良くなった変遷に対しては黒や青といったもっと目立って医師の多様性も考慮することによって特定の医師だけがたくた色にして欲しいというご指摘を受けた．とはいえ，悪くなっさん行なっているような処方はあまり強く推薦しないようにすたものを完全に無視してしまうわけではないということだった

るといった特徴があった．そのため，このグラフには医師ごとので，悪化した変遷は継続して赤で表すこととし，良くも悪くの処方患者割合に偏りが見られた場合に注意喚起するという目もならなかった変遷の青色やハイライトに用いる黒色も含めて，的もあるのだが，今回の実験に用いたデータにはそういった偏悪化した変遷以外の色の割り振り方を考慮し直すこととする．

りのあるデータは存在しなかった．

（4）については，TSH が非常に不安定な値であることから

4. 2. 2 検査値変遷グラフ

正常値範囲の上限が 5 であるのに対して 140 といった非常に検査値変遷グラフに関して出てきた意見をまとめると次のよ

高い異常値を取ることすらあったため，非常に重要な問題というになる．

える．今回はそういった例外的な値を除いた時の最大の値まで（ 1 ） もっと前の検査値も見てみたい．

をグラフ上に表示するようにグラフの上限を設定したが，処方（ 2 ） 良くなったか，悪くなったか，そのどちらでもないか

数があまりに多い投薬パターンだと一本一本の変遷がどうなっで変遷を色付けするだけでなく，それぞれの割合を具体的な数ているのか認識することができなくなることすらあったため，

値で示して欲しい．

ズーム機能や要約機能は優先的に実装すべきだろう．

（ 3 ） 良くなった変遷には目立った色をつけてもらいたい．

4. 2. 3 ランキング（ 4 ） ズーム機能や要約機能を取り入れて欲しい．

ランキングに関しては，ユーザインタフェースに関する意見（1）については，元となる評価アルゴリズムでは処方日とそと評価アルゴリズムに関する意見の二種類が見られた．そのたの前の検査日での検査値のみを考慮していたため，それに合わめ，ここではそれぞれを別々に分けてまとめることとする．

せる形で前の処方のみを表示することになったという経緯が存在する．しかしながら，評価アルゴリズムの側には前々回の検a ) ユーザインタフェースについて
ランキングのユーザインタフェース面に関して出てきた意見

査日まで考慮し始めるとデータ数が極端に少なくなってしまうをまとめると次のようになる．

というやむを得ない事情があるのに対し，ユーザインタフェー（ 1 ） 異なるランクのデータを並べて表示してほしい．

ス側には前々回の検査日まで遡って表示することによって生じ（ 2 ） ランキング外の処方でのデータも見てみたい．

る不都合はほとんど存在しない．グラフが見えにくくなると（ 3 ） ランキングを普段折りたたむのではなく，常に全てがいった問題は生じるだろうが，（4）で触れるようにズーム機能

見えるようにして欲しい．

を取り入れれば十分解決可能である．そのため，この意見に関（1）について実装を行わなかった理由としては，検査値のしては素直に取り入れるべきと思われる．発症時期が知りたい

変遷では表示するデータ数が非常に多いため，並べて表示させという意見も見られたので，その解決にも繋がるだろう．しかようとするとデータが細かくなってしまうといったものが挙げしながら，この意見を取り入れようとするとどこまで遡るべきられる．解決案として被験者である医師の一人が提示したものかという問題点が生じる．これに関しては，診察を行う際にカに，各データを別窓で表示するというものがあったため，そのルテをどのくらい遡るのかについて専門医に調査を行って確認

方向性で改善を行うこととする．

を行うべきであろう．

（2）については，ランキングに載っている処方は使用され（2）については，本数だけで十分どういった割合になっていた履歴が残っている以上ある程度の信頼性があると考え，特にるか理解できるだろうと考えていたが，（3）でも触れることに実装を行わなかった．しかしながら，実際には医師にとってはなるのだが，色による目立ち度合いの差もあり具体的にどのく想定外な処方が多く含まれてしまっていたようで，こういった

らいのケースで良くなっているのかを理解しにくく感じられた

意見が寄せられることとなってしまった．自由度を高めるためようであった．具体的な実装としてグラフの近くに帯グラフのにも必要な機能といえるため，何らかの形で実装を行うことと形で割合を示して欲しいといった意見も見られた．その際にはする．

やはり数値で示した方がイメージしやすいということで，帯の（3）については，ランキング間の比較の不便さに繋がって長さだけでなく実際の数値も書き添えて欲しいとのことだった．

いるように実験を通して感じられたため，（2）と合わせてラン（3）は，ユーザの要望と設計側の設計意図との差異から生キングのより良い見せ方を練っていくこととする．

じた意見ともいえる．デザインを考案する際に色の分け方を考b ) 評価アルゴリズムについてえるにあたり，検査値の変遷が良好なものには安全なことを表

投薬パターン評価アルゴリズムに関する研究は本研究の対象

す緑で，悪化したものには危険なことを表す赤で，どちらとも外ではあるが，今回の実験は評価アルゴリズム自体の有用性のいえないものには二色の中間的な色として青で表すこととした．

評価という目的も含んでおり，また，評価アルゴリズムに変更

これには，検査値が良くならなかった変遷に印象の強い色を配を加えると必然的にユーザインタフェースにも変更を加えなくてはならないため，評価アルゴリズム面での意見に関しても触様々なものが考えられる．診断の際にはカルテをなるべく遡るれることとする．評価アルゴリズム面に関しては，専門医からという発言を被験者からいただいてもいるため，二回分の情報すると想定外な処方が推薦されていることが主に問題視されてだけで処方を決めてしまうのは危険と考えられる．しかしながいた．想定外な処方が高く評価されている要因として考えられら，何度も触れているように抽出の条件を厳しくすることはるものについて医師に尋ねたところ，様々なものが挙げられた．

データ数の縮小化にも繋がってしまう．なるべく患者データのそれらをまとめると次のようになる．

抽出条件は変えないままに専門医の想定に沿うよう評価結果を（ 1 ） 医師の多様性の影響が強すぎるのではないか．

調節する必要があるだろう．

（ 2 ） 特殊な事例かどうか疾患名などで症例に絞り込みをかけるべきではないか．

5. お わ り に（ 3 ） 他の検査値も考慮すべきではないか．

5. 1 ま と め（ 4 ） 発症からの期間も考慮すべきではないか．

本研究では，既存の投薬パターン評価アルゴリズムを元にそ（ 5 ） もっと前の処方や検査値も考慮すべきではないか．

の評価結果の根拠情報を提供することを目的としたユーザイン（1）については，今回用いた評価アルゴリズムの特徴である

タフェースの設計と Web アプリの形式での実装を行なった．評

医師の多様性の要素が強く影響してしまっているのではないか

価結果の根拠情報には，評価結果を直感的に理解してもらうこと考えられていた．評価結果における医師の多様性の要素とは，とを目的とした医師ごとの処方患者グラフとその処方を選んだ

その処方を選んだ医師の割合である D-rate と，医師ごとに処他の患者における検査値の変遷を折れ線グラフで表した検査値

方患者割合を計算した時のなだらかさである D-disp であった．

変遷グラフを用いた．また，実装したシステムを専門医に操作専門医にとって想定外とされた処方では，その処方を行なったしていただき、システムに関する意見を伺う評価実験も行なっ

医師数はさほど多くなかったため D-disp の要素が強く影響をた．検査値変遷グラフに関してはいくつか拡張案が挙げられて及ぼしていたのだと考えられる．D-disp の値に重みをつけたいただけで概ね良評価が得られていた．しかしながら，医師ごり，アルゴリズムの計算手法を見直してみるなどして，専門医との処方患者グラフについては，これを見ただけではランキンにとって評価結果が出力されるように調節する必要性があるとグ結果に納得できないといった意見があり，また，そもそもの考えられる．

評価アルゴリズムに大幅な変更が予想されるため，大幅な見直（2）については，甲状腺疾患は様々な疾患の総称であるたしが必要だと考えられる．

め，今回用いた評価アルゴリズムではそれらをひとまとめに

5. 2 今後の課題

して扱ってしまっているのが影響しているのではないかと考え

まず，実験中で得られた改善点に関して実装を行う．また，られていた．今回用いた評価アルゴリズムでは，TSH と FT3，実験を通して専門医独自の考え方について知ることができた部FT4 の三つの検査値と前回の処方薬のみを参考にするため，疾分もあるため，それを参考にさらなる改善の余地がないかどう

患名の考慮まではなされていなかった．他の検査値などを考慮

かシステムの見直しを行う．

するなどして，特別な症例は弾くようにすることが必要だと考えられる．
（3）については，具体的な検査値名として TSH(甲状腺刺激ホルモン) レセプター抗体が挙げられていた．TSH レセプター
抗体はバセドウ病の判定に使用される検査値であり，（2）の解決のために利用することができる．あまりに多くの検査値を考慮してしまうとデータ数が極端に少なくなり，正確な結果が得られないといった事態が発生することも考えられるため慎重な判断が必要だろう，（4）については，投薬を長く続けてきて傾向が把握できてきた患者と，ごく最近に発症して様々な処方を試している段階の患者を区別していないのが影響しているのではないかと考えられていた．これに関しては，（2）同様，抽出の段階で絞り込みを行うのも良いと考えられるが，データ数が足りなくなって
正確な結果が得られない可能性もある．アルゴリズムで評価を行う際には絞り込みは行わず，検査値変遷グラフにおいて発症からの期間を表示するといった解決策が考えられる．
（5）については，処方日前後の検査値や処方のみを考慮しているのが影響しているのではないかと考えられていた．4. 2. 1
節でも触れたように，同じ処方を続けても変化が見られない場
合など，前回より前の処方が影響を与えている状況というのは

文

献[1] 奥山文雄, 橋本則男, 河村徹郎. 電子カルテの動向と課題 .
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2017 年 1 月 16 日アクセス.