電子カルテデータ×生成AI：医療データ分析の新時代免疫チェックポイント阻害薬導入時の隠れた課題を可視化する

はじめに：「ダークデータ」が宝の山に変わる時代

今回のセミナーでは、免疫チェックポイント阻害薬を題材に、生成AIを活用したデータ分析がどのような洞察をもたらすかを紹介しました。

これまで電子カルテの自由記述テキストは、医師の所見や患者とのやり取りが詳細に記録されているにも関わらず、膨大な非構造化データであるため「分析困難なダークデータ」とされてきました。

しかし、生成AIの登場により状況は一変しました。

この革新的な手法により、これまで分析困難とされていた自由記述テキストから患者の本音、現場の課題、治療以外の価値などを効率的に抽出・分析することが可能になったのです（図表1 ）。

分析の全体像：74名の医療記録から見えてきたもの

生成AIを活用した今回のデータ分析では、2020年から2025年までに免疫チェックポイント阻害薬を投与された115症例のうち、投与初日が明確な74症例を対象としました。

185件の課題を抽出してカテゴリごとに分類し、年代別の傾向比較も実施しました（図表2）。

分析結果

分析の結果、従来見過ごされがちな「隠れたペイン」を可視化することに成功しました。免疫チェックポイント阻害薬初回投与時の課題は12カテゴリに分類され、そのうち上位5つの課題を主要カテゴリとして分類しました（図表3）。

例えば、「採血が困難」「勤務中で点滴時間が取れない」「不安時に薬を飲んでいる」など、実際の記録に基づいたリアルな課題が抽出されています（図表4）

年齢別分析が示す驚きの結果

最も興味深い発見は、年齢グループによって課題パターンが大きく異なることでした（図表5）。

世代によって抱える問題の性質が異なることが明確に現れていることから、年齢グループ別のサポート戦略が描けるようになっており、マーケティング戦略の設計に有効なインサイトとなります。（図表6、7）

医療マーケティングへの革新的インパクト

この分析が示すのは、「電子カルテデータ×生成AI」の組み合わせがもたらす革新的な可能性です。今回の免疫チェックポイント阻害薬の分析は、電子カルテデータが潜在的に持つ力の一部 に過ぎず、他の疾患領域にも応用することが可能です。

まとめ：医療の未来を創造する

「電子カルテデータ×生成AI」の組み合わせは、医療マーケティングの常識を変える可能性を秘めています。
皆様の事業領域でも、きっと同様の革新的な発見が待っています。「電子カルテデータ×生成AI」で、医療の未来を一緒に創造していきませんか。
※本記事は、株式会社ユカリア主催のセミナー「電子カルテデータ×生成AI：医療データ分析の新時代」の内容をもとに作成しました。詳細な分析結果や具体的な導入についてのご相談は、弊社営業担当までお問い合わせください。