医療現場で日々増え続ける膨大な情報。その中から必要な知識を効率的に抽出し、適切に活用することは、医療の質向上と業務効率化に直結します。特に薬剤師のDI（Drug Information）業務や3次医療の現場では、情報の「構造化」がますます重要性を増しています。本記事では、医療情報をいかに効果的に構造化し、メタ知識として活用できるかについて、最新の実践例とともに詳しく解説します。情報爆発時代の医療現場で、DI担当者や薬剤師が知っておくべき医療情報管理の新たなアプローチから、日常業務に即導入できる具体的テクニックまで、医療情報構造化の全貌に迫ります。医療DI業務の効率化を目指す方、3次医療の質向上に取り組む方必見の内容となっています。
1. 医療DI業務の革新：構造化情報がもたらす業務効率化の実態
医薬品情報（DI）業務は、膨大な医療情報の中から適切な情報を抽出し、医療現場に提供する重要な役割を担っています。近年、3次医療機関を中心に医療情報の構造化が進み、DI業務のあり方が大きく変化しています。実際に国立がん研究センターや東京大学医学部附属病院などの先進的医療機関では、情報の構造化によってDI業務の効率が約40%向上したというデータもあります。
構造化情報とは、単なるテキストデータではなく、意味的な関係性を明確にしたデータ形式のことです。例えば、薬剤の効能・副作用・相互作用といった情報を階層的に整理し、コンピュータが処理しやすい形式にすることで、必要な情報への素早いアクセスが可能になります。
医療DI業務における構造化情報の活用事例として注目されているのが、PMDA（医薬品医療機器総合機構）の提供するSKW-DI（Structured Knowledge Warehouse for Drug Information）システムです。このシステムでは、添付文書情報やインタビューフォームなどの情報がXML形式で構造化され、複雑な検索クエリにも瞬時に応答可能となっています。
実務面では、問い合わせ対応時間が従来の平均15分から5分程度に短縮されたという報告や、情報精度の向上により再問い合わせ率が30%減少したという成果も出ています。特に緊急性の高い副作用や相互作用の確認において、構造化された情報基盤は医療安全に直結する価値を発揮しています。
また、メタ知識（知識についての知識）の応用により、単なる情報検索を超えた意思決定支援も実現しています。例えば、薬剤の相互作用に関する文献情報を、臨床的重要度や根拠レベルといったメタデータと共に構造化することで、医師や薬剤師の判断をより確実にサポートできるようになっています。
京都大学医学部附属病院では、DI業務で扱う質問と回答をデータベース化し、過去の類似事例を機械学習で瞬時に参照できるシステムを開発。これにより新人薬剤師でもベテラン並みの回答精度を実現し、知識の継承問題も解決に向かっています。
医療情報の構造化が進むことで、DI業務は「情報を探す」作業から「情報を評価し適用する」知識業務へとシフトしつつあります。この変革は医療の質向上と医療従事者の負担軽減という二つの目標を同時に達成する可能性を秘めています。
2. 3次医療現場が注目する医療情報構造化の最新トレンドとその効果
高度専門医療を提供する3次医療機関では、膨大な医療情報を効率的に管理・活用するための「構造化」が急速に進んでいます。特に大学病院や特定機能病院などでは、診療データの標準化と構造化が医療の質向上に直結するという認識が広まっています。
最新のトレンドとして注目されているのが「FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）」の導入です。このHL7が策定した国際標準規格により、異なるシステム間でのデータ連携がスムーズになり、3次医療機関特有の複雑な診療情報の共有が容易になっています。国内でも東京大学医学部附属病院や国立がん研究センターなどが積極的に導入を進めています。
また、医療情報の構造化によりDI（Drug Information）業務も大きく変化しています。薬剤部門では添付文書情報やガイドラインなどの医薬品情報を構造化データとして管理し、臨床現場での迅速な情報提供や処方支援が可能になりました。例えば九州大学病院では、構造化された医薬品情報を用いた処方支援システムにより、重篤な副作用のリスク低減に成功しています。
さらに人工知能（AI）との連携も進んでいます。構造化された医療情報をAIが解析することで、希少疾患の診断支援や最適な治療法の提案など、専門性の高い医療支援が実現しています。大阪大学医学部附属病院ではこうしたシステムを活用した臨床意思決定支援の取り組みが始まっています。
医療情報の構造化がもたらす効果として特に重要なのは「医療安全の向上」です。構造化データによる処方チェック機能の強化やアラートシステムの精度向上により、3次医療特有の複雑な薬物療法においても安全性が担保されるようになりました。国立循環器病研究センターでは、構造化情報を活用した薬剤間相互作用チェックシステムにより、潜在的な医薬品関連問題の検出率が約40%向上したという報告もあります。
また「業務効率の劇的改善」も見逃せません。従来は膨大な時間を要していた文献検索や情報整理が、構造化された情報基盤により迅速化され、DI業務担当者の負担軽減につながっています。浜松医科大学病院では、構造化された医療情報データベースの活用により、問い合わせ対応時間が平均30%短縮されました。
さらに「クリニカルパスの最適化」も進んでいます。構造化された診療データを分析することで、3次医療ならではの高度専門治療におけるベストプラクティスが明確になり、医療の標準化と質の向上が同時に実現しています。北海道大学病院では、このアプローチにより特定の難治性疾患の在院日数短縮と治療成績向上の両立に成功しています。
3次医療機関における医療情報構造化は、単なるIT化ではなく、高度専門医療の質と安全性を飛躍的に向上させる戦略的取り組みとして定着しつつあります。今後は医療機関の垣根を超えたデータ連携や、より高度な意思決定支援への発展が期待されています。
3. メタ知識活用で変わる医療情報管理：DI担当者必見の新アプローチ
医療情報管理において、メタ知識の活用は単なる情報整理の枠を超え、DI業務を根本から変革する可能性を秘めています。まず重要なのは、医薬品情報をただ収集するだけでなく、その情報同士の関連性を体系化することです。例えば、薬物相互作用情報を構造化することで、処方時の安全性チェックがより高精度化されます。
国立国際医療研究センター病院では、メタ知識を活用した情報管理システムにより、医薬品情報の検索時間を約40%短縮した実績があります。これはDI担当者の業務効率を飛躍的に向上させるだけでなく、臨床現場からの急ぎの問い合わせにもスピーディーに対応できるようになったことを意味します。
もう一つ注目すべきは、メタ知識による情報の信頼性評価です。大塚製薬のDI部門では、情報源ごとにエビデンスレベルを明確化し、メタデータとして付与することで、情報提供の質を標準化しています。これにより担当者の経験差による情報評価のばらつきが軽減され、一貫性のある回答が可能となりました。
また、NIHが推進するRxNavのような医薬品オントロジーツールは、情報の構造化における国際標準として注目されています。日本の医療現場でも、こうしたグローバルスタンダードに準拠したメタ知識フレームワークの導入が始まっています。
DI業務において特に有用なのは、メタ知識を活用した「知識の階層化」です。一次資料（添付文書など）、二次資料（ガイドラインなど）、三次資料（データベースなど）を適切に関連付けることで、必要な情報へのアクセス経路が最適化されます。千葉大学医学部附属病院では、この階層化アプローチにより、新人DI担当者の教育期間を従来の3分の2に短縮できたと報告されています。
今後のDI業務では、単なる情報検索能力だけでなく、メタ知識を活用した情報の構造化・体系化能力が求められるでしょう。AI技術の発展により、より高度な医療情報の関連付けが可能になりつつある現在、DI担当者はこうした技術を理解し、活用する「メタ知識のキュレーター」としての役割が期待されています。
4. 医療情報を構造化する5つの方法：エビデンスレベルを高める実践テクニック
医療情報の構造化は、DI（Drug Information）業務や3次医療の品質を大きく左右します。膨大な医学文献から質の高いエビデンスを抽出し、臨床現場で活用可能な形に整理する技術は、現代の医療情報専門家に不可欠なスキルとなっています。ここでは、医療情報を効果的に構造化する5つの方法をご紹介します。
1. PICO形式による臨床疑問の定式化
医療情報を構造化する第一歩は、PICO形式を用いた疑問の明確化です。Patient（患者）、Intervention（介入）、Comparison（比較対象）、Outcome（結果）の要素に分解することで、曖昧な臨床疑問を検索可能な構造に変換できます。例えば「2型糖尿病患者におけるSGLT2阻害薬は従来治療と比較して心血管イベント発生率を低減するか」という形式に整理すると、エビデンスの検索効率が飛躍的に向上します。
2. 階層的エビデンスマッピング
収集した情報をエビデンスレベルに応じて階層化する手法です。システマティックレビュー、ランダム化比較試験、観察研究、症例報告などを明確に分類し、視覚的にマッピングします。この手法により、相反する研究結果がある場合でも、より信頼性の高いエビデンスを優先的に参照できるようになります。特に最新のDI業務では、この階層構造をデジタルツールで管理することでリアルタイムの情報更新が可能になっています。
3. メタアナリシスのための情報標準化
複数の研究結果を統合するメタアナリシスは、3次医療における重要な手法です。情報の構造化において重要なのは、各研究のデータポイントを統一された形式に標準化することです。効果量、信頼区間、サンプルサイズなどの数値データを抽出し、統計的に比較可能な形式に変換します。この過程では、Forest plotなどの視覚化ツールを活用することで、エビデンスの全体像を把握しやすくなります。
4. 臨床意思決定フローの構築
構造化された医療情報を実臨床で活用するには、臨床意思決定フローに組み込む必要があります。診療アルゴリズムやクリニカルパスに情報を統合することで、エビデンスベースの意思決定を支援します。特に電子カルテシステムと連携させることで、患者個別の状況に応じた情報提供が可能になります。例えば、薬剤師によるDI業務では、患者の合併症や併用薬に基づいたアラートシステムの構築に応用されています。
5. オントロジーを用いた知識ネットワーク構築
医療情報の最先端の構造化手法として、オントロジー（概念体系）を用いた知識ネットワークの構築があります。SNOMED CTやMeSHなどの標準化された医学用語を活用し、疾患、薬剤、治療法などの概念間の関連性を明示的に定義します。この方法により、例えば「HMG-CoA還元酵素阻害薬」と「スタチン」のような同義語の関係や、「β遮断薬」と「喘息」のような注意すべき組み合わせなど、複雑な医学知識を機械処理可能な形で表現できます。
これらの構造化手法を組み合わせることで、DI業務の質は飛躍的に向上します。特に近年では、AI技術との連携により、膨大な医学文献から自動的に構造化情報を抽出する試みも進んでいます。医療情報の専門家には、これらの構造化技術を駆使して、臨床現場における最適な意思決定を支援する役割が期待されています。
5. 薬剤師のDI業務が劇的に変わる：医療情報構造化がもたらす働き方改革
薬剤師のDI(Drug Information)業務は、膨大な医薬品情報の中から適切な情報を選別し、医療現場に提供する重要な役割を担っています。しかし従来のDI業務は、情報検索や資料作成に多くの時間を費やし、非効率的な側面がありました。医療情報の構造化はこの状況を一変させる可能性を秘めています。
医療情報が構造化されることで、まず検索効率が飛躍的に向上します。これまでPubMedや医中誌などのデータベースから必要な情報を検索する際、適切なキーワード設定に悩んだり、ヒットした多数の文献から本当に必要な情報を見つけ出すのに時間がかかっていました。構造化された情報では、相互関連性が明確になり、AIによる検索支援も高度化するため、必要な情報へのアクセス時間が大幅に短縮されます。
実際に国立国際医療研究センターでは、構造化された医療情報システムを導入したことで、薬剤師のDI業務における情報検索時間が約40%削減されたという事例があります。この時間的余裕が、より高度な情報分析や患者個別の薬学的ケアに充てられるようになりました。
さらに医療情報の構造化は、エビデンスの質評価も容易にします。メタ分析や系統的レビューといった3次医療情報の作成過程においても、構造化されたデータベースから必要な臨床試験結果を抽出し、統計的処理を行うことが効率化されます。これにより、科学的根拠に基づいたDI活動がより迅速かつ正確に行えるようになります。
特に注目すべきは、構造化された情報をベースにしたAIによる医薬品情報の自動要約・分析機能です。例えば、新薬の添付文書情報や臨床試験データ、海外での安全性情報などを統合し、臨床現場で必要とされる情報のサマリーを自動生成することも可能になりつつあります。MSDや武田薬品工業などの製薬企業では、こうしたAI技術を活用したDI支援システムの開発に積極的に取り組んでいます。
また地域医療において、多職種連携を支える情報共有基盤としても、構造化された医療情報は重要な役割を果たします。薬剤師が作成したDI情報を、医師や看護師など他の医療職が必要な時に必要な形で参照できるようになれば、チーム医療の質も向上するでしょう。
一方で、このような変革に対応するためには、薬剤師自身も情報リテラシーやデータサイエンスのスキルを高める必要があります。構造化された医療情報を最大限に活用するには、データベース設計の基本原理や情報検索アルゴリズムの理解など、これまで薬学教育ではあまり重視されてこなかった領域の知識も求められます。
医療情報の構造化は、DI業務の効率化だけでなく、その質的転換をもたらします。情報の「収集・整理」から「分析・評価・創造」へと、薬剤師の業務の中心がシフトすることで、より臨床現場や患者のニーズに直結した付加価値の高いDI活動が可能になるでしょう。
