こうした課題を解決するために開発されたハイパーシステムは、院内にある約780台のクライアントPC、多くの部門システムや各種医療機器から登録される膨大な電子カルテ情報をリアルタイムに収集し、患者の診療状況や治療計画などを集約して一覧表示する。ハイパーシステムではリアルタイムな情報の利用に焦点が当てられており、その点を重視して多次元のデータキューブをFileMaker Proで実現した。その理由について、山本氏は「一般的なリレーショナルデータベース（RDB）は、蓄積したデータに対してクエリを後から作成することで柔軟にシステムを拡張できるが、その処理速度に課題があった。一方、データキューブ型DBは初期設計が難しく、FileMaker上でスクラッチ開発するという手間が掛かる。だが処理は高速で、1日10万件以上蓄積される膨大なデータを瞬時に処理できるなど、これまで実用化できなかったサービスを構築できた」と説明する。

　また、「FileMaker Proのスクリプト機能によって、FileMakerが得意ではないロールバックを実現し、データの冗長格納やパイプライン処理、複数の処理クラスタによる分散処理、ロードバランス、システムダウン時の自己復旧機能などを実装した。蓄積した情報をさまざまな角度から分析したり、情報収集後にすぐに利用できる」と語る。しかし、RDBと異なり、索引を形成せずにデータを取り扱う方法など、設計・開発段階で求められるスキルも高いため、「FileMakerを採用する医療機関は多いが、当病院のような使い方をしているケースはまれかもしれない」という。

ハイパーシステムの画面《クリックで拡大》

　山本氏は「ハイパーシステムを活用することで、救急外来の診察状況をリアルタイムで把握できる」と説明する。具体的には、12人までの患者の電子カルテ情報を一度に表示し、各患者の診察状況を色分けして識別できる。例えば、予約済は「青」、診療中は「緑」、予約外は「黄色」などと表示される。そして、診療プロセスに異常な停滞があるとアラートを通知するようになっている。「複数の医師が担当している患者の場合、その進捗を管理するのは難しいが、複数のプロセスを同時に監視して適切に警告を示すことで看護師が情報把握しやすいように工夫されている。例えば、遠隔地の検体検査機器の不調を発見し、看護部門が検査科と情報共有できた」とメリットを説明する。

　ハイパーシステムの導入は、救急外来の診察状況を見える化し、医療環境に大きな変革をもたらした。しかし、山本氏のチャレンジはこれだけにとどまらない。「ハイパーシステムを運用する中で、医師が電子カルテを使っている瞬間は、彼らがどこにいるのか特定できることが分かった。これに加えて、PHSの位置情報を活用すれば、電子カルテから離れているときも含めて、院内での医師の動きが把握できるのではと考えた」という。そこで、2009年に医師が所持するPHSの位置情報とハイパーシステムを連携する仕組みを構築した。

　「ハイパーシステムでは、どの医師が今どこにいて、何をしているのかが把握できるようになった」という。さらに「それぞれの医師が普段どの診察室を使うことが多いのか、手術予定表の手術担当者情報を利用し、外来予約や検査実施から業務や場所を特定して院内でどう動く傾向があるのかなどを予測できる」としている。

　医師が所持しているPHSは緊急時の連絡網としての役割も担っている。例えば、医師が電子カルテから離れて病室へ回診に向かう際、緊急性の高い情報が入るとハイパーシステムがその情報を音声でPHSにプッシュ型で伝える。一般的に自動音声応答のシステムは受けることが中心で、システム側から電話をかけることは難しい。相手が応答可能かどうかの判断が難しいからだ。ハイパーシステムの医療従事者の追跡機能は、医療従事者の状況を考慮して警告するタイミングを柔軟に調整できる。さらに「PHSに電話をかけたときに相手が最後まで情報を聞いたのか、途中で切ってしまったのか」などの応答状況を観測して、伝達手法や通話先を変更するなどの仕組みを開発したという。

院内のさまざまな情報を収集する仕組みを構築

　山本氏は「文字列処理が速いFileMakerと、広範囲にわたる情報を即座に収集できるデータキューブの特徴を生かし、医師がPHSを取ったときに知りたいと思われる情報やシナリオをIVR（音声自動応答システム）と独自のXML構文を用いて連携した。医師の反応に対する回答をあらかじめ準備して、医療チームの誰と通話したらよいかを特定し、通話を促し、電話交換も行うことができる」と説明する。

　例えば、自科麻酔の緊急手術時に他の診療科の処方歴から注意を要する薬剤の内服歴を検知すると、当直麻酔医に電話連絡して手術室に電話を転送することで臨床現場の連絡ミスを防止できるという。山本氏は「電話による連絡では、事前に収録した音声を合成するコーパスベース音声合成方式を採用し、利用シーンに合わせた専門用語辞書をFileMakerで構築することで明瞭で自然な音声を実現している」と説明する。

災害時の医療継続において、大きな威力を発揮するiPad

　現在、山本氏はハイパーシステムの新たな取り組みとして、「FileMaker Go for iPhone ＆ iPad」を導入してモバイル端末との連携機能の強化に力を注いでいる。

　「東日本大震災のような大災害が発生して病院内のシステムがダウンしてしまった場合、患者の治療を継続するにはどうしたらよいのか。ライフラインが途絶するほどの被害があれば、情報提供書を書いて患者と共に別の病院に転送する必要がある。その際、情報提供書の作成が困難だったとしても、持ち運びが可能な紙媒体であれば患者と一緒に転院できる。一方の電子カルテの場合はどうするのか。一時的に診療情報を持ち出せるモバイル端末としてiPadに着目し、災害時にデータキューブ内に整理された診療情報を容易に転送できる仕組みを考えた」と、災害時の医療継続においてiPadは大きな威力を発揮すると山本氏は力を込める。

iPadでの患者画面例《クリックで拡大》

iPadでの血球カウントグラフ例《クリックで拡大》

　山本氏は「いざ災害が発生してからiPadを取り出すようでは、実現性は乏しいといわざるを得ない。やはり、普段から活用して医師がその運用に慣れておくことも必要だ」と、iPadを使った診察が定着していなければ、災害時に機能するのは難しいと指摘。「そのためには、医師にiPadを配り、患者のベッドサイドに二次元バーコードを付けて、実際に患者の病状説明に用いる身近なツールとして積極的に使ってもらう」と、医療現場におけるiPadの実用化に向けて意欲を示した。

　なお、広尾病院ではこのiPad導入を踏まえてハイパーシステムのシステム環境を刷新している。新システムでは、12コアのブレードサーバ4基に合計300Gバイト以上のメモリを搭載したプライベートクラウドに、仮想化した12台のFileMaker処理クラスタを構築した。ここまでの大規模構成でFileMakerが動作しているシステムは他にはないという。

　「従来は、電子カルテサーバとFileMakerを接続し、1日4万件のトランザクションを分析していた。新システムは1日8万件に向上させるとともに、病院の全ての電子カルテクライアントからアクセス情報を収集して直接分析できるようにした。また、統計処理を必要とするビッグデータの解析にはオフライン処理が必要な場合もあったが、これをFileMakerによるリアルタイム解析に置き換えた」と、山本氏は説明する。広尾病院のハイパーシステムは、電子カルテを超えた最先端の医療情報システムとして、さらに進化を続けていくことだろう。