臨床検査学／医療情報学とは
臨床検査学とは
疾患の診断・治療や、健康状態の評価には、「臨床検査」が欠かせません。臨床検査は、大きく分けて「検体検査」と「生理検査」の2つに分かれます。血液や尿などの検体を用いる検体検査と、心電図、脳波、超音波検査などの装置を用いて身体の状態を直接調べる検査があります。臨床検査学とは、これらの検査の運用、管理、結果解釈、開発など、検査に関する全てを対象とした学問です。
組織診断を行う病理医と比較すると格段に医師数も知名度も少ないですが、臓器横断的な検体検査診断を専門とする臨床検査専門医が日本専門医機構の基本領域専門医として認められています。
①臨床上の使命：日常臨床で正しく結果を臨床医に返却すること（検査の運用・管理）
病院では多くの患者さんが来院し、様々な検査を行っています。迅速な結果報告は必要ですが、正しい結果を返すことが前提です。それには検査の精度管理が必要で、内部での検査値チェックや監査を行うとともに、検査の質をどう担保するかについての継続的な改善が必要です。精度管理体制が整った施設は診療報酬上の加算も認められており、臨床検査管理の知識を習得している医師が必要とされています。
臨床検査学は医療安全にも深く関係しており、たとえばパニック値とよばれる緊急異常値への迅速な対処は、直接患者さんの救命につながります。迅速な対処が可能となるシステム構築には、医療情報学も寄与できるところです。
②検査専門知識により解釈に付加価値を与えること（検査結果解釈）
- 所見の作成
所見の作成には検査学の知識が必要です。たとえば骨髄の血液細胞形態（骨髄像）は血液疾患診断に必須ですが、専門知識が必要であり臨床医には必ずしもカバーしきれない範囲と言えます。骨髄所見作成は診断に強く貢献するため、診療報酬加算が設定されています。 - 患者データ解釈
検体検査は自動化（検査機器による測定）が進んだ領域ですが、装置から得られる膨大な検査値データの意味を総合的に解釈して、患者さんの病態を正確に把握するには高度の知識が必要です。臨床検査学を通じての臨床支援が可能です。
③研究開発
- 新しい検査方法の開発：
新しい検査技術や検査機器の開発が進んで、以前は評価できなかった疾患が診断できるようになってきています。たとえば昨今、遺伝子検査領域、ゲノム医学の進歩はめざましく、生理検査では、ウェアラブルデバイスの開発などで生体情報モニタリング技術が進歩してきています。 - 検査データ解析：
既にある検査結果は大量のデータとして蓄積されています。ある検査値は特定の診断にしか現在利用されていなかったとしても、実は別の疾患の重症度や予後の判定に有用かもしれません。データを統計的に解析することで、今まで見えなかったものが見えてきます。解析に機械学習的アプローチを用いることもできます。 - 検査関連企業との共同研究：
薬剤の研究に有効性と安全性の検討は必須ですが、検査試薬や機器の性能評価も患者さんの日常臨床を支える上で重要です。患者さんに侵襲のない診療の残検体を用いて、企業と共同研究や受託研究を実施しています。
医療情報学とは
医療情報学は、目覚ましい発展を遂げるコンピューターの力を活用して、診療や研究の支援を行う方法論を確立すること、及び医療ビッグデータの中から科学的真理を探索する方法論を確立することを目的とした学術分野です。医療情報は、患者さんの要配慮個人情報であるため、これらの目的の達成を目指す上で同時に、セキュリティや規制の観点も求められます。このことから、医療情報学は、臨床・医学知識、データサイエンス、コンピュータサイエンス、情報セキュリティ、個人情報関連法、薬事規制、医学研究倫理、AI規制など、分野横断的な幅広い知識と経験が求められます。また、システム開発は企業が行うことが多いため、産学共同での取り組みが多いことも特徴です。
少子高齢化に伴う医療労働力の低下に対し、強力な業務効率化が求められている中、医療DXはその中心に位置づけられる打開策として期待されています。そのため、医療情報学に求められる要望が著増している一方で、多岐にわたる専門分野の垣根を越えて、コミュニケーションを図ることができる人材が大幅に不足している現状があり、若手の専門家教育も早急の課題となっています。
医療情報学の研究分野は、大きく分けて2つに分類できます。
- 診療業務や医事業務を支援するためのデジタルツールの開発・研究
患者さんや医療者がユーザーとして利用するフロントエンドのツール開発研究です。近年発展が目覚ましい医療AIによる診療支援などがあげられます。AIによる診断や最適治療提案といった支援を受けながら、診療の効率化、質の担保を行うことができるシステムはClinical Decision Support System(CDSS)と呼ばれており、次世代の医療の形として期待されています。 - 医療ビッグデータを効率的かつセキュアに収集・管理するための情報基盤の開発・研究
フロントエンドのアプリケーションが利用するバックエンド側の基盤開発研究です。データは統合することでの付加価値が生まれます。①であげたシステムを開発・活用するためには、その基盤となる医療ビッグデータが必要となりますが、様々な課題や障壁により効率的なデータ収集基盤システムの構築は発展途上段階にあります。国民皆保険によって得られる診療情報は、将来の患者さんの診療に役立てることができる公的な資源であり、極めて重要性の高い研究分野になります。
臨床検査学と医療情報学の融合について
- 医療のインフラとして
臨床検査分野と医療情報分野の特徴の共通点は、直接のサービス対象（ビジネスでいうところの顧客）が医師をはじめとした医療関係者であること、病院の中央部門を臨床業務の後ろから支えることで間接的に診療の質を向上させ患者さんに貢献する領域であることです。データ社会が発展すればするほど、この両分野が協力してに取り組む課題が増えてきています。将来的には、異なる病院で行った検査の値やカルテ情報の共有化などを通して、リモート診療や病院連携など医療の効率化が期待されます。 - 大量のデータを扱う学問であること
臨床検査科では、日々膨大な量の検査「データ」を適切に臨床現場に返却していますが、データベースに臨床的視点や数学的な解析を加えることで付加価値が生まれます。AIの進歩により、近年急速に医療情報学分野が発展しています。AIに仕事を奪われるのではなく、有効に最大限に利用していくことのできる学問領域といえます。 - 過去と未来
その昔、人の手で検体検査を行っていた時代から、検体装置の自動化が進むことで、臨床検査学は大きな変換を強いられた歴史を経てきました。医療情報学は、電子カルテなど病院情報システムの根幹を担ってきましたが、昨今、近年はAI発展に伴い大きな変革の時を迎えています。もともと臨床検査学は分野が広く多様性に富み、時代に即してその形を柔軟に変えてきており、医療情報学も医師を含めた医療関係者がAIを利用してデータ解析をするようになり身近な学問となりつつあります。時代に即した医療情報学との統合で、臨床検査専門医や医療情報を専門とする医師は、医療データにさらなる付加価値を加える努力をしていく義務があると思います。現在は、臨床検査専門医も医療情報専門の医師も稀少であり、新しい仲間を探しています。
組織概要図
