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今後の災害時医療系アプリを作るために必要であろう知識を(それなりに)列挙しておく

3行まとめ(+おまけ)

  • 時間軸: アプリは、主には被災者への長期的な支援向けのものとなる。
  • 空間軸: アプリは、適宜、オープンストリートマップ上の被災地情報を活用するのが吉と考える。
  • 医療情報軸: 医療情報は多様。災害時といえども医療情報の活用は難しいことと常に意識しよう。

 本文では、医療情報軸の難点については、リアルワールドデータ(RWD)に機械学習手法を組み合わせることでより的確な被災地支援を可能になるとの今後の見通しを書いた。末尾に、おまけで以下も書いた。

  • 被災地支援のようなソーシャルな活動を支援するアプリを作りたいなと思う人は、幅広いキャリアを積める戦略的なエンジニア人生を送るべき(末尾で考察)。

まれに起きる災害に対処するアプリを企画する際の基礎知識を書いておきたい

 東日本大震災から9年。阪神・淡路大震災からは25年。モンスーンアジアでは、大雨が何ヶ月にも渡る水害をもたらすこともある。こうした規模の大災害は、頻度が少ない上に災害の内容もそれぞれに異なる。
 こうした大災害では各地に孤立してしまう人々が出てしまう。その中には、いわゆる災害弱者の方々を中心に、外部からの支援なくして生命の危機を乗り越えられない人々が発生しがちである。情報通信網が普及した現在に、ITエンジニアはどのような貢献ができるのだろうか?まれにおきる事象だけに、真剣に考える機会はなかなかないだろう。
 現状のコロナウイルス感染の蔓延がパンデミックであるかどうかは議論のあるところのようだが(インフルエンザに比べ感染者・死者は少ない 等)、例えば、前世紀のスペイン風邪の蔓延は当時の世界人口を考えるに文句なしのパンデミックだろう。スペイン風邪は、ウイルスが電子顕微鏡により見つかる前の時代に出現した新種のインフルエンザ・ウイルスによるもの。医療が発達した現在では、この規模のパンデミックが起こることはないと個人的には考えているが、複数の地域の医療提供が麻痺してしまうレベルのパンデミックは起こりうるだろう。パンデミックの抑止に、ITエンジニアができる貢献はあるのだろうか?

スペインかぜ...は、1918年から1919年にかけ全世界的に大流行したインフルエンザの通称である。アメリカ疾病予防管理センター(CDC)によるインフルエンザ・パンデミック重度指数(PSI)においては最上位のカテゴリー5に分類される。感染者5億人、死者5,000万~1億人と、爆発的に流行した。
出典 wikipedia

 東日本大震災の直後、私は、エンジニアができる貢献について、インターネットの掲示板で、SNSで、そして、ハッカソンで何度も行った。しかし、残念ながら実のある貢献はできなかった。それはコーディング力などの問題ではなく、主には、起きている問題を的確に把握し人々をリードして対策案を整理していくが出来なかったがため。

私が参加したハッカソンの一例: Race for resilience (スポンサー 世銀、Google、MS等)
当時の画像
出典 : http://raceforresilience.org/

 以下、近い将来の大規模災害やパンデミックにおいて、困っている人々への役立つ支援をしたいと考えた際の初動に役立つかもしれない情報を列挙していく。

書く時間ができた私的理由

 普段の業務では「何科の医師が何らかの投薬をした」といった類のデータを扱うことが多い私が、2020年2月に3週間ほど発熱が継続し、通院することになった。「継続的な発熱、肺の痛み、倦怠感、しかし、咳は出ない」という症状の原因が判然としないため何科に罹って良いか分からない(受診した医師にも判然としない)うえに、コロナ騒動のさなかに初診を申し入れる事になったため、都合4つの医療機関を受診した際にトラブルにも巻き込まれることとなった。本題と関わりないため委細は書かないが、以下のケースの感染が確認されていないバージョンとでもいっておこうか......

...自営業の30代の男性が新型コロナウイルスに感染したことを確認...入院中だが、容体は安定しており、重症ではない....男性は2月上旬からせきなどの症状があり、同月15日から今月5日までに四つの医療機関を計8回受診。

出典 広島県で初の感染者 4医療機関を8回受診 渡航歴なし

 このご時世なので当然に出社見合わせとなってしまっており、診療待ちの時間も多々あった。ともあれ時間はある状態ナウ。そして、患者としての不安もたっぷり経験できた。その中で、何度か参加した災害時医療・レジリエンス系のハッカソンのことを振り返ってみたいと思った。

東日本大震災(3.11)から10年目となる来年にはより良い版を

 本稿は個人的な体調不良でなかなか進まなかった。が、こうした情報を必要とする方もいると思うため、不完全版ながら公開しておく。
 3.11から10年となる来年には、より良い版(私的完全版?)を公開したいと考えている。

まれに起きる災害事象における被災者支援のための基礎知識

[1] 時間軸

1-1 大規模災害(地震、豪雨etc)被災の時間軸

 まずは、「72時間の壁」、あるいは、「黄金の72時間」 (Golden 72 Hours)という言葉を知っておこう。大規模災害発生から72時間=3日間は、初動するレスキューチーム(日本で言えば、消防、救急医療チーム、自衛隊など)による活動が最も期待される時間となる。72時間で時間軸を区切る意味にはあてはまる条件などいろいろと議論もあるようだが、3日間水を飲めなかった場合、人の生存率が大きく低下するとされていることから、私は概ね妥当と考える。
72.PNG
出典 内閣府資料

 普段、レスキューチームと関わりを持たない人々には、災害発生時から72時間以内に貢献できることは少ない。この期間にできることは、メディア等を通じた情報収集が中心となる。

 レスキューチームが被災者を到達した後は、医療者が重症度に基づいて、治療の優先度を決定して選別を行う「トリアージ」が行われる。代表的なトリアージ手法であるSTART法の以下の色分けを見たことがある方もいることだろう。

出典 トリアージ(START法)|知っておきたい臨床で使う指標[9]

 このうち、区分0(黒)の方は残念ながら概ねお亡くなりになる。区分Ⅰ(赤)の方には、緊急医療が適用される。医療機関は搬送された・されないに関わらず、区分Ⅱ、区分Ⅲに該当する方々への支援については、アプリが役立つこともあるだろう。
 災害に対する初動が終わり、さらに被害に対する復旧が終わった後にも、被災者には続く時間軸がある。被災により電気ガス水道、そして、通信回線といった社会的インフラが途絶することがある。さらには、自宅を失うことがある。こうした中、支援物質を被災者にいかに届けるのかということが課題となる。
 加えて生じる問題に、トラウマ・PTSDがある。被災してから何年も後に発症するPTSDもある。

阪神・淡路大震災や東日本大震災のような大規模災害後、多くの被災者は周囲のサポートを利用しながら回復の道を歩んでいくが、それでも年単位という息の長い支援が必要になることがある。大規模災害後には、こころのケアの必要性が叫ばれるが、それは被災者には重度の精神疾患より軽度の精神疾患や不適応状態が見られることの方が多く、その状態が続くことで被災者に備わっている回復力が発揮されず、うつ病をはじめとする精神状態の悪化が起こり得るからなのだ。
 出典 http://www.hemri21.jp/columns/columns062.html

こころのケアに当たる医療資源が限られる中でのこうした長期戦において、アプリが貢献できるところはあるだろう。

1-2 パンデミック被災の時間軸

 「ある感染症が国中あるいは世界中で流行すること」などと定義されるパンデミックについては、各種メディアで何度も取り上げられている思われるので別を当たっていただいたほうが良いかもしれないが。
 WHOが2005年にパンデミックフェーズという分類を提唱しているらしい(私はググって初めて知ったレベルなのだが)。曰く、パンデミックを抑えるす対策に失敗すると、前パンデミック期->パンデミックアラート期->後パンデミック期->パンデミック期という時間経過をたどるとのこと。
 時間軸は、生じた季節、(新型)感染症の潜伏期間、感染が高まるフェーズ等によってそれぞれだろうが、数ヶ月、あるいは数年といった時間軸となることだろう。

 ちなみに新型インフルエンザ対策を念頭に置いた行動計画において、想定されているパンデミックでの患者数、死亡者数は以下のようなもの。
 ぱんでみっく.PNG
出典 https://www.mhlw.go.jp/bunya/shakaihosho/seminar/dl/02_0002.pdf

 日本のみでこの数字だとすると、東日本大震災等の大規模災害と比べても相当なものだ。(参考)のところのスペインインフルエンザ(スペイン風邪)のところは世界の数値のようだが。
 こうしたパンデミックを被害を軽減または抑止できるアプリはありうるのだろうか?

[2] 空間軸

(どなたか地理情報系に詳しい方による解説を希望^^;)

災害にせよパンデミックにせよ、「どのような場所で起きているか」は重要な情報である。...が、私は地理情報を扱うシステムを作った経験に乏しく有意義なことが書けそうにないため、災害時の地図「クライシスマップ」を作るボランティア活動とオープンストリートマップ(OpenStreetMap;OSM)の活動に関する良記事を紹介することに留めておく:

 ドローンで災害時の地図を作る青山学院大学・古橋大地教授の活動

2-1 オープンストリートマップ上での被災地マッピング活動

OSMのサイト:
https://www.openstreetmap.org

 OSMの活動で高く評価できることは、世界各地て大規模災害が発生するたびに、グローバルなボランティア活動チーム Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT)が現地の衛星写真と現地からの情報を紐づけるマッピングをし、被災地支援の初動を支援する活動をしてくれていることである。例として、(前述の古橋教授も参加していた)のネパールの首都での直下型地震の際のサイトを紹介しておく。

What We Do
 When there is a humanitarian crisis, such as the Nepal earthquake, OpenStreetMap (OSM) volunteers from around the world rapidly digitize satellite imagery to provide maps and data to support humanitarian organizations deployed to the affected countries.
 The Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT) coordinates that effort, partnering with relief organizations to focus map editing on the places most in need. HOT provides detailed and accurate maps (i.e., the road network, villages, buildings, etc.) very quickly, so humanitarians can locate people at risk and deliver goods and services to the areas that need them most. HOT is the bridge between the OSM community and the humanitarians.

https://wiki.openstreetmap.org/wiki/2015_Nepal_earthquake

仮訳しておく:

私たちがすること
ネパール大地震のような人道的危機が発生すると、世界中のOpenStreetMap(OSM)ボランティアは、被災国に展開する人道支援組織を支援するための地図やデータを提供するために、衛星画像を迅速にデジタル化します。
 Humanitarian OpenStreetMap Team(HOT)は、救援団体と協力して、最も必要としている場所での地図編集に力を入れています。HOTは詳細で正確な地図(すなわち、道路網、村、建物などである。)を迅速に提供するので、人道支援者は危険にさらされている人々を探し出し、彼らを最も必要としている地域に物資やサービスを届けることができます。HOTは(いわば)OSMコミュニティと人道主義者の架け橋なのです。
※概ねみらい翻訳を使わせてもらっての機械翻訳 https://miraitranslate.com/trial/

2-2 災害時医療系アプリとの関係

 地理情報に詳しく、かつ、医療情報にも詳しい方は数少ない(と思う)。オープンなデータソースであるOSM上の情報に医療資源の情報をマッピングすることがアプリに求められると考える。

[3] 医療系情報軸

3-1 被災と基礎疾患

 新型コロナウイルスに関する報道の中で、「基礎疾患」という言葉を目にした方は多いだろう。

新型コロナウイルスについては、高齢者と基礎疾患がある方については重症化しやすいため、高齢者介護施設等においては、ウイルスを持ち込まない、拡げないことに留意

出典 新型コロナウイルスに関するQ&A(一般の方向け)

 新型コロナウイルスについては、感染時に重症化が危惧される基礎疾患は、糖尿病,心不全,呼吸器疾患(慢性閉塞性肺疾患など)とのこと(出典(例))。これらは、一般に高齢になると罹患率が上がる慢性疾患(生活習慣病)である。また、基礎疾患がある方々は精神・身体的なハンディを抱えていることが多く、大規模災害発生時にも災害弱者となりやすい。

 ただし、これらの疾患による症状には、個人差がある。加えて、相対的に患者数が少ない希少疾患(Rare Diseases)に罹患している方々もいる。そのため基礎疾患を抱えているが実際にどの程度、新型感染症に感染するリスクを増すのか、大規模災害発生時の災害弱者となりやすいのかを統計的に見定めることは容易ではない。

3-2 個人情報としての医療情報

 医療機関は、診療録(カルテ)と、薬などが出されるときには処方箋とを作成する。また、(国民皆保険制度のある日本では)事務処理の一環で、健康保険組合に提出する各種のレセプト(診療報酬明細書、調剤報酬明細書等)が作成される。
 これらのことはググればすぐ出てくる事柄である。また、これらの書類全てが当然に個人情報であることも分かるだろう。
 加えて、災害時医療との関係では、これらの医療関連情報を災害時医療に活用することが容易ではないことを、常に意識しておくべきである。最大の理由は、医療分野では行政(厚生労働省等)による規制が厳格で、医療情報がセンシティブな基本的に個人情報であるとされるため、である(病院等に勤務する、いわゆる医療情報技術者は、インターネットに接続しないイントラネット環境で医療情報を扱うべし、というマインドをお持ちの方が多い)。加えて、通院先を自由に選べる日本の自由診療の制度下では、診療情報は広く分散しているため、集積は困難である。
 災害時医療アプリを実際に設計する際には、旅行者や外国人労働者の方々など日本の国民皆保険制度の枠外にある方々についての、制度的なへの配慮も望まれるだろう。

 さ・ら・に、災害時医療アプリは、可能な限り、世界中で使えることが望まれる(特に、大規模災害における支援を念頭に置いたアプリの場合)。日本国内のみをターゲットとした大規模災害向けのアプリは、実践で使われる頻度が低く、結果、ボランティアコミュニティの方々にアプリに馴染んでいただきにくくなってしまうことだろう。目指すべきは、前述のOSMのHumanitarian OpenStreetMap Team (HOT)のようなグローバルな活動体を支援できるアプリだ。とはいえ、世界各国の医療情報保護に関する法規制を全てクリアすることは容易ではない。ではどうすれば良いのか?私見は、今後の災害時医療系アプリを作成する際には、リアルワールドデータを活用すべきというものだ。
 

3-3 リアルワールドデータ(RWD)

増加の一途をたどる医療費を適正化し、エビデンスに基づき医療の質を向上させるため、臨床現場から日々得られる患者単位の「リアルワールドデータ」への期待が高まっている。
出典 三菱総合研究所「リアルワールドデータを活用する鍵」

 (ITエンジニアの方々の大多数には初耳かもしれないが)医薬業界内ではちょっとしたバズワードとなっている「リアルワールドデータ(RWD)」。リアルワールドデータは、日々発生する医療情報を収集し、「匿名化」した上で、統計分析に活用しようとするアプローチの旗印となっている。背景には、先進国で進む少子高齢化、個別化医療の進展、処方された薬が(少なくとも半分程度は)患者に飲まれていないことなどが、医療費の高騰を招いていることへの危機意識がある。医療費高騰への危機意識と書くと公益的な話が強いと考えるだろうが、実際には、世界全体での医療費には上限があることを受け、グローバルな製薬企業が自社の企業活動を効率化しようという動きも強い。
 リアルワールドデータの委細に興味を持った方は、ググってもらうことにして、ここでは、近い将来の災害時医療系アプリとの関係で二点を述べておく。

3-3-1 RWDは医療分野へのイベント駆動アーキテクチャの導入を促す。

 診療録等の医療情報には、正確な記述が求められる。そのため、医療情報システムは、分散システムに関するいわゆるCAP理論の言う、Consistency(一貫性) 、Availability(可用性)、Tolerance to network Paritions(分断耐性)のうち、Consistency(一貫性)が重視される傾向が強い。
 しかし、医薬分野のデータサイエンスのために用いられるリアルワールドデータでは、Availability(可用性)が最も重視される。そのため、リアルワールドデータの収集基盤は、(主に費用対効果の観点から)sparkなどを用いたイベント駆動アーキテクチャ(EDA)ベースで整備されていきつつある。

参考 今、イベントドリブンアーキテクチャ(EDA)に注目が集まる理由

 今後数年で、リアルワールドデータがイベント駆動アーキテクチャ(EDA)で収集されるようになることで、同じく疎結合なアーキテクチャを活用して外部から接続することが技術的には可能となる。当初は、リアルワールドデータの収集は、当初は先進国と中国を中心に整備が進むであろうが、遅くとも21世紀の半ばには、数十億人規模でリアルワールドデータが収集・蓄積されるようになる(と私は予想する)。これにより、(匿名化されてはいるが)医療情報と地理情報とが紐づくようになる。
 災害時医療との関係で言えば、被災地にどのような患者がいて、どのような医療資源があるのかの統計情報が容易に入手できるようになることを意味する。

3-3-2 RWDと機械学習手法の(近い将来の)組み合わせ

 リアルワールドデータが整備されると、他の分野と同様に、医療統計分野でも各種の機械学習手法が適用可能となる。本年時点ではまだ「絵に描いた餅」なので、夢物語を長々と書くことはしていが、災害類型別医療支援AIのようなものの構築が可能になるということだ。
 こうしたAIを実現し災害時医療に役立てるには、リアルワールドデータの「現実」に向き合う必要がある。リアルワールドデータにも厚生労働省による規制がかかるだろうし、データを収集分析した民間企業のビジネス(大人の事情)の話もあるだろう。

 私はAIエンジニアではないのでこれ以上のことは書けないのだけれど、医療系のリアルワールドデータを世界規模で収集し分析するためのデータ基盤の構築には業務として携わっていることを活かし、リアルワールドデータにAIを組み合わせ、災害時医療に役立てるためのオープンソースプロジェクトを立ち上げたいと考えている(こうしたプロジェクトを有意に立ち上げるにはかなりの体力がいるであろうため、あくまで願望ですが、、)。

(おまけ) ソーシャルな活動もしたいと思えばできるようになるエンジニアの人生戦略とは?

 さて、多くのITエンジニアは現業と技術のキャッチアップとに忙しい。他方、災害支援などを目指すソーシャルなオープンソース活動には、いろいろな労力と時間が必要だ。ソーシャルなオープンソース活動に無理なく取り組めるようにするにはどうすれば良いのだろうか?
 私見としては、比較的転職が容易なIT業界の特性を活かし、以下のような業務の複数に戦略的にかかわっていき、適応力を少しずつ高めていくのが良いと思っている。

  • サービスを1からフルスタックで構築する経験(個人開発、ベンチャー企業など)
  • ソーシャルな活動で貢献したい分野での経験(業界知識はやはり大事)
  • 自社のものとして、データベース情報を扱う経験(ユーザー企業の情報システム部門など)
  • イベント駆動型アーキテクチャなど汎用性が高い新技術を習得する経験(アドテク企業など)

 ちなみに、東日本大震災の前の私は、一番目の経験のみを持っていた。ITエンジニアとしてオープンソース系のボランティア活動をしようと思ったものの全く力になれなかった経験と反省とを経た後に、ここ五年で二番目から四番目までの経験をして、EDAを扱うデータエンジニアとなった(なので、近い将来に改めて、オープンソース系のボランティア活動に挑戦したいと考えている。)。
 
 もちろん、より望ましいのは、待遇が良くエンジニアが裁量をもって働きやすい環境に身を置くこと(ご想像通り、グーグルなど)。私には、それだけの力量がないのが残念なことだが、それでも、オープンソース系のボランティア活動で貢献できることはあると考えている。

参考 Google「命令などはなく、全員ができることを一斉に始めた」 安否サイト「パーソンファインダー」などの取り組み

終わりに

以下、大災害やパンデミックへの対処を支援する医療系アプリを作るにあたり知っておくべきと思うが、時間不足&調査不足で書けなかったこと。

  • 世界各地のモバイルヘルスアプリとの関係
  • オミックス情報(ヒトゲノム、プロテオーム、メタゲノム等)がクラウド上に蓄積されていくトレンドとの関係
  • 安全・安心との関係(災害発生・パンデミック時の愉快犯、扇動者、犯罪者)
  • 災害支援に関する法規制、国際機関、条約などとの関係
  • 具体例を上げての考察

どれも書くとすごく長くなりそうだ。。

e-a-st
普段は外資の医薬系データエンジニア。
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