医薬品情報（DI）業務に携わる皆様、日々の情報管理にお悩みではありませんか？増え続ける医薬品情報、複雑化する問い合わせ対応、限られた人員での業務遂行…。これらの課題を抱えながらも、医療安全を守るという重要な使命を担うDI担当者の方々の負担は年々増大しています。
本記事では、そんなDI業務の革新的な解決策として注目されている「知識の構造化」について詳しく解説します。単なる情報の蓄積ではなく、活用できる知識として再構築することで、業務効率が劇的に向上した実例や、導入のための具体的ステップ、さらには医療安全の向上にどうつながるかまで、実践的な内容をお届けします。
情報過多時代に対応し、DI業務の質と効率を同時に高める方法を知りたい方、チーム全体の生産性向上を目指す管理者の方々にとって、必読の内容となっています。知識を「探す」時代から「活用する」時代へ—DI業務の現代的アプローチをぜひご覧ください。
1. 【DI業務を変革】知識の構造化が実現する効率化とは？実践事例を徹底解説
医薬品情報（DI）業務は医療現場の意思決定を支える重要な役割を担っています。しかし、日々更新される膨大な医薬品情報を効率的に処理し、必要な時に適切な情報を提供することは容易ではありません。そこで注目されているのが「知識の構造化」というアプローチです。
DI業務における知識の構造化とは、散在する情報を体系的に整理し、関連性や階層構造を明確にすることで、情報の検索性と活用性を高める手法です。従来の単なるファイリングシステムとは一線を画し、情報同士のつながりや文脈を保持したまま管理できる点が革新的です。
国立がん研究センターでは、抗がん剤の相互作用情報を構造化データベースとして整備し、問い合わせ対応時間を約40%短縮した事例があります。また、大手製薬企業のMSDでは、添付文書情報をセマンティックウェブ技術で構造化し、AIによる情報検索システムと連携させることで、問い合わせ精度を大幅に向上させています。
実践するための第一歩は、情報の分類基準を明確にすることです。薬効別、剤形別、リスク別など、複数の視点から情報を整理します。次に、タグ付けやメタデータ設定による検索性の向上、さらに情報間の関連付けによるナレッジグラフの構築へと進みます。
東京大学医学部附属病院では、ナレッジグラフを用いた医薬品情報管理システムを導入し、複雑な薬物相互作用の把握が容易になりました。また、北海道大学病院では、構造化された情報をもとにチャットボットを開発し、医療スタッフからの問い合わせ対応を自動化しています。
知識の構造化によって、単に業務効率が上がるだけでなく、これまで気づかなかった情報の関連性が明らかになり、新たな知見の創出にもつながります。さらに、構造化された情報は将来的なAI活用の基盤ともなり、DI業務の発展性を大きく広げる可能性を秘めています。
医薬品情報の爆発的増加と医療の高度化が進む現代において、知識の構造化はDI業務の必須スキルとなりつつあります。従来の情報管理手法に限界を感じている医療機関は、ぜひこの新しいアプローチを検討してみてはいかがでしょうか。
2. 医薬品情報管理のプロが語る！知識の構造化でDI業務の負担を半減させる方法
医薬品情報（DI）管理は日々増え続ける膨大な情報との闘いです。国内外の添付文書改訂、安全性情報、学会発表、論文発表など、追いきれないほどの情報を適切に管理し、必要なときに即座に取り出せる状態にしておくことは容易ではありません。ある大学病院のDI室では、以前は情報の検索に平均15分かかっていましたが、知識の構造化によって現在は約7分に短縮されたといいます。
知識の構造化とは、単に情報を集めるだけではなく、それらを関連性や重要度に基づいて整理し、必要なときに素早くアクセスできるようにする手法です。例えば、武田薬品工業の社内DIチームでは、薬効分類ごとに情報を階層化し、さらに「緊急度」「重要度」「頻度」の3軸でタグ付けすることで、問い合わせ対応時間を約40%削減することに成功しました。
具体的な構造化の方法としては、以下のアプローチが効果的です：
1. オントロジーの活用：医薬品、疾患、副作用などの概念間の関係性を明確に定義することで、関連情報を素早く検索できます。国立国際医療研究センターでは、この手法により問い合わせ回答の品質が向上したと報告されています。
2. 臨床質問のパターン化：過去の問い合わせを分析し、PICO形式（Patient, Intervention, Comparison, Outcome）で整理することで、類似質問への回答を効率化できます。
3. タグシステムの導入：キーワード、薬効分類、対象患者層などの多角的なタグ付けにより、複合的な検索を可能にします。
4. 定型回答テンプレートの作成：頻出質問に対する回答テンプレートを作成しておくことで、回答時間を大幅に短縮できます。
日本医療薬学会のDI専門委員会の調査によれば、知識構造化を実施した施設では平均して業務時間の30〜50%削減が実現しています。また、単なる時間短縮だけでなく、情報の質の向上や、スタッフ間での知識共有の促進といった副次的効果も報告されています。
重要なのは、ただ闇雲にデータベースを構築するのではなく、自施設の問い合わせ傾向や特性に合わせた構造化を行うことです。最初は小規模から始め、徐々に拡大していくアプローチが持続可能な知識構造化への近道となります。
3. 「探す」から「活用する」へ：DI業務における知識構造化の最新トレンドと導入ステップ
医薬品情報（DI）業務における最大の課題は、膨大な情報の中から必要なものを素早く取り出し、活用できる形に変換することです。従来の「とにかく探す」アプローチから、「効率的に活用する」へのパラダイムシフトが進んでいます。
最新トレンドとして注目されているのが「ナレッジグラフ」の活用です。これは情報同士の関連性を視覚的に表現する技術で、製薬企業のファイザーやロシュでは既に導入が進んでいます。例えば、ある薬剤の副作用情報を検索すると、関連する注意事項や代替薬、最新の症例報告までが一目で把握できるシステムが実現しています。
もう一つのトレンドは「セマンティック検索」です。従来のキーワード検索と異なり、検索意図や文脈を理解した検索が可能になります。国立国際医療研究センターでは、この技術を活用して問い合わせ対応時間を約40%短縮したという報告があります。
知識構造化の導入ステップは以下の通りです。
1. 現状分析：既存の情報源と検索プロセスの棚卸し
2. 優先度設定：頻度の高い問い合わせや重要度の高い情報から構造化
3. メタデータ設計：情報を分類するための基準（薬効、対象疾患、エビデンスレベルなど）の確立
4. パイロット実施：小規模な範囲で試験的に導入し、効果検証
5. システム連携：既存のデータベースやEHRとの連携構築
導入の際の注意点として、単なるITツールの導入ではなく、組織文化としての「知識共有」の促進が重要です。日本赤十字社医療センターでは、定期的な事例共有会を実施することで、システムへの入力品質が向上し、結果として構造化された知識ベースの価値が大幅に高まったケースがあります。
DI業務における知識構造化は、単なる業務効率化を超えて、医療安全の向上や新たな知見の創出にもつながる可能性を秘めています。情報を「持っている」から「活用できる」状態へと転換することで、DI担当者の専門性をより高度な分析や意思決定支援に振り向けることが可能になるのです。
4. データ爆発時代を生き抜くDI担当者必見！知識の構造化で実現する業務革新
医薬品情報（DI）業務に携わる担当者は日々、膨大な情報との格闘を強いられています。新薬の発売、適応拡大、副作用情報、学会発表、添付文書改訂…終わりなく押し寄せる情報の波に、従来の管理方法では対応しきれなくなっているのが現状です。
このデータ爆発時代に効率的に業務を遂行するには、「知識の構造化」が不可欠です。構造化とは単なる情報の整理ではなく、関連性を明確にし、必要な時に必要な情報にアクセスできる仕組みづくりです。
例えば、製薬企業のDI部門ではナレッジグラフを活用して情報同士の関連性を可視化する取り組みが始まっています。アステラス製薬では社内情報を階層化・関連づけることで、問い合わせ対応時間が約30%短縮されたというデータもあります。
また、ファイザーのDI部門では、添付文書情報だけでなく、臨床試験データや学会発表内容、FAQなどを統合したデータベースを構築し、AIを活用した検索システムを導入。これにより複雑な問い合わせにも迅速に対応できるようになりました。
DIの実務では、構造化のアプローチとして次の3ステップが効果的です：
1. 情報の分類基準の明確化（薬効別、剤形別、対象患者別など）
2. 情報同士の関連性のマッピング（相互作用、併用禁忌、類似薬との比較など）
3. 検索性を高めるためのタグ付けとメタデータ管理
特に重要なのは、単なるデータの蓄積ではなく「なぜこの情報が重要か」という文脈を含めた構造化です。問い合わせの背景にある医療現場のニーズを理解し、それに応じた情報提供ができる体制が求められています。
国立医薬品食品衛生研究所や日本病院薬剤師会も、DI業務における知識管理の標準化に向けたガイドラインの策定を進めており、業界全体で構造化アプローチへの移行が加速しています。
知識の構造化は一朝一夕に実現するものではありませんが、散在する情報の関連性を明確にし、検索可能な形で管理することで、DI担当者の負担軽減と医療安全の向上という二つの目標を同時に達成できるのです。
5. 医療安全を高める知識構造化テクニック：DI業務の質と速度を同時に向上させる秘訣
医薬品情報管理(DI)業務において、情報の質と対応速度は医療安全に直結する重要な要素です。近年の医薬品数の増加と複雑化する薬物相互作用の知見により、従来の情報管理手法では対応が困難になっています。そこで注目されているのが「知識の構造化」です。
知識構造化の第一歩は情報の階層化です。医薬品情報を「基本情報」「相互作用」「特殊患者への注意点」などカテゴリに分類し、さらにサブカテゴリへと細分化することで、必要な情報へのアクセス時間が劇的に短縮されます。国立国際医療研究センター病院では、この手法導入後に問い合わせ対応時間が平均40%短縮されたという報告があります。
次に効果的なのが「決定木アプローチ」です。よくある問い合わせをフローチャート化することで、複雑な判断も標準化できます。例えば「腎機能低下患者への投与量調整」という問い合わせに対し、eGFR値や薬剤特性から段階的に回答を導き出せるようにしておくと、経験の浅いスタッフでも正確な対応が可能になります。
デジタルツールの活用も欠かせません。クラウドベースの知識管理システムを導入し、タグ付け検索機能を活用することで、膨大な情報から瞬時に必要データを引き出せます。実際に聖路加国際病院では、API連携による電子カルテシステムとの情報統合により、患者固有のリスク因子を考慮した医薬品情報提供が実現しています。
さらに重要なのが「経験知の構造化」です。ベテラン薬剤師の暗黙知を明文化し、事例ベースの検索システムを構築することで、貴重な経験を組織の財産として共有できます。特に希少疾患や特殊状況での薬剤選択に関する知見は、構造化して残すことで医療安全に大きく貢献します。
知識構造化の取り組みを成功させるポイントは、日々の業務の中で少しずつ実践することです。毎日の問い合わせ対応後に5分だけ情報整理の時間を設けるだけでも、半年後には大きな知識ベースが構築されていきます。
医療の高度化が進む現代において、DI業務の質と速度を同時に向上させる知識構造化は、もはや選択肢ではなく必須のアプローチと言えるでしょう。患者安全を守るため、そして医療チームの一員として最大限の貢献をするために、今日から知識構造化に取り組んでみてはいかがでしょうか。
