[2-P2-1-03] 電子カルテのデータベースと外部データを組み合わせたインフルエンザ検査キット需要数予測の試み
AI machine learning, SS-MIX Standard Storage, external data, influenza test kit
当院（公立長生病院）は、平成27年度にNECの電子カルテ「MegaOak-MI･RA･Is」を導入し、平成28年2月より本稼働している。以来、電子カルテから出力されたSS-MIX標準化ストレージに様々なデータが蓄積されている。このデータをAI処理することにより、インフルエンザキットの需要数を予測できるのではないかと考え、研究を行ったので、報告する。
院内のSS-MIX標準化ストレージに蓄積された院内データに加え、インフルエンザの患者数に影響を及ぼすであろうと予測され、かつ入手が容易である、気象庁より公開されている最高・最低気温、湿度、降水量などの外部データをAI解析の要素として、用いた。過去のデータを学習用と評価用のデータに分け、分析エンジンで学習し、予測モデルを作成した。次に評価用のデータに対し、予測モデルを用いて予測を実行し、実際の検査数と比較検討を行った。なお、データの分析エンジンは、NECのAIソフトウェア製品群の一つであるRAPID 機械学習1)を利用した。
その結果、電子カルテのデータベースと外部データを組み合わせることにより、インフルエンザキットの需要予測行うことができる可能性が高いことが示唆された。
1) NEC Advanced Analytics - RAPID 機械学習,
https://jpn.nec.com/rapid/
院内のSS-MIX標準化ストレージに蓄積された院内データに加え、インフルエンザの患者数に影響を及ぼすであろうと予測され、かつ入手が容易である、気象庁より公開されている最高・最低気温、湿度、降水量などの外部データをAI解析の要素として、用いた。過去のデータを学習用と評価用のデータに分け、分析エンジンで学習し、予測モデルを作成した。次に評価用のデータに対し、予測モデルを用いて予測を実行し、実際の検査数と比較検討を行った。なお、データの分析エンジンは、NECのAIソフトウェア製品群の一つであるRAPID 機械学習1)を利用した。
その結果、電子カルテのデータベースと外部データを組み合わせることにより、インフルエンザキットの需要予測行うことができる可能性が高いことが示唆された。
1) NEC Advanced Analytics - RAPID 機械学習,
https://jpn.nec.com/rapid/