Summary
この記事では、日本の病院患者フローをRで可視化するための挑戦について探求しています。具体的には、データ収集から実際のアニメーション制作までのプロセスで直面する課題と、それに対する解決策を共有します。私自身もこのテーマに取り組む中で、多くの気づきがありました。 Key Points:
- 日本の医療データ整備はまだ課題が多く、Rを活用した可視化にはデータ収集や前処理に多くの時間とリソースがかかる。
- 医療現場ではシンプルで直感的な可視化手法が求められており、高度なアニメーション機能は必ずしも歓迎されない。
- 効率的なデータ前処理にはRパッケージ（tidyrやdata.table）の活用が不可欠で、これにより可視化作業に集中できる環境を整えることが重要です。
スコットランドでAphAメンバーの一人が、患者フローをExcelじゃなくRで可視化してみた話。ネイルという情報系コンサルの方から、架空病院の動線データ（入院・退院や転棟）が載ったファイルを受け取って、色付きドットプロット作成に挑戦。最初は手間かかったが、dplyrやlubridate使えばSQLっぽく集計しやすいと気づいたらしい。赤は入院、緑は退院、グレーは転棟で、それぞれA&E・評価エリア・病棟ごとに分けて表現。15分単位でまとめてスタックする感じだったかな。Excelよりggplot2なら重なりもjitterで多少解消できる。ただラベル背景色とかタイトル色分け再現は結構面倒だとか。アニメーション化も試したらしいが、その辺の仕組みまで細かく説明しきれてない部分もあったような…。全体的には七十回くらいコード試行錯誤した雰囲気が伝わる内容だった印象。
本段の原文をご参照ください: https://www.johnmackintosh.net/blog/2017-12-21-flow/
日本の医療データ可視化の世界では、RやPythonのような高度なツールの導入は、まだまだ課題が多いでしょう。病院のITインフラや、データ分析に対する保守的な姿勢が大きな壁になりそうです。特に、電子カルテシステムとの互換性や、個人情報保護の厳格な規制が、新しい分析手法の導入を難しくしています。また、医療従事者のデータサイエンスリテラシーも、まだ十分に高くないため、こうした革新的なアプローチを理解し、受け入れてもらうのは容易ではないでしょう。
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