またまた、米国のニュースだが…
米国319人の医師について
3ヶ月分の電子カルテ情報（利用時間や患者数、臨床生産性の指標など）、
さらに医師の年齢や勤続年数など、
個人属性情報から、
その後6ヶ月以内での「医師の離職」を予測する機械学習モデルができたらしい！
なんと、モデル適合率が97%とな😲！
なんという高精度での離職予測😎
中でも、寄与する変数としては
雇用期間、年齢、取扱う症例の困難さ、サービス需要、らしい。
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0280251
日本でも当てはまるような気がする。
EHRを活用した研究は
これからさらに盛んになるな～
けれども
実はデータをみるときには・・・🤔
日本は地域偏在が半端ないし
医師会データは勤務医を反映しないし、
大病院の勤務医のデータは
地域医療を支えている中小病院のデータを反映しないし
案外、医師といっても
その属性に関するデータを取るのは
とっても難しい・・・
よく考えると、米国のデータも、
たったの319人である。
かなり、サンプリングバイアスがあること間違いなし…😅💦
であれば、それを考慮した研究が
日本でも実施されると
また違った変数が出てくるかもな～
そして、看護師でも…💪😉
日本を支えているのは
地方の地域に根付いた
中小零細の医療機関😊👌
そこを支援したいみっちゃんとしては
何かと、大病院や財力あるグループ病院を元にしたデータには
ちょっと斜に構えてみてしまう😅💦
日本の医療機関の8割は中小病院。
そこの応援支援こそ
これからの日本の医療の質に関わってくる身近な存在😊
とはいえ、モデル通りにいかないのも
当たり前！
人間中心の医療機関には
なかなかピッタリの数理モデルは難しい
だから人間は面白い❗
だから研究も面白い❗
みっちゃん😉