2018年、Health Management Magazineの記事では、医療提供、患者の健康、公衆衛生の優先事項の管理における臨床検査の役割向上の必要性を論じました。当時、最新の研究では検査は従属的な役割を担っており、病理検査サービスは一般的に低価値の商品として扱われていたことを本記事では指摘しています。
著者の主張は、サービス提供、患者の転帰、集団健康管理を改善するためのデータへの依存がますます高まる中、検査は価値に基づくヘルスケアの進展において変革的な役割を果たすべきであるというものです。この論文では、「Lab 2.0」のビジョンを提唱しています。そこでは、臨床検査医学が「縦断的な患者の結果を集団データや最新の医学的理解と組み合わせ、臨床の点と点を結ぶ」ことによって、価値に基づくヘルスケアにおいて不可欠な役割を果たすとしています。
データで点と点を結ぶ
2021年、SARS-CoV-2（COVID-19）の世界的大流行により、国民の健康管理に役立つデータを提供する検査への依存度が高まり、「Lab 2.0」は猛烈な勢いで進展しました。公衆衛生機関は、最大規模の州から最小規模の地域まで、COVID-19検査の処理と結果の提供を検査機関のネットワークに依存していることに気づきました。
アメリカ最大の郡であるロサンゼルスには1,000万人以上が住み、毎年何百万人もの観光客が訪れます。パンデミックの実態が明らかになったとき、ロサンゼルス公衆衛生局（LAC DPH）は、 SARS-CoV-2ウイルスの進行状況を追跡するメカニズムとしての検査の重要性を認識し、検査結果の収集をより効率的にするための対策を講じました。
160万セルのデータとその集計
2021年10月5日現在、3,150万件以上のSARS-CoV-2陽性/陰性の検査結果が電子検査レポーティング（ELR）システムを通じてLAC DPHに報告されています。さらに、90万件以上の検査結果が、まだELRを通じて報告されていないラボラトリーからフラットファイルとして報告されています。パンデミックのピーク時には、1日平均5,400件、最大35,000件のフラットファイルの検査結果がLAC DPHに報告されていました。
理論的には、特定の報告の仕組みでデータ品質の問題に対処できるはずですが、実際には、ラボラトリーが毎日何百、何千もの結果を処理し、フラットファイルの検査結果を手作業でデータ管理するのは煩雑であるため、たとえ最善の注意を払っていても、データ品質の問題は発生します。
毎日平均5,400件のファイル検査結果がLAC DPHに報告されるため、1日のエラー率が5%だったとしても、毎日270件の「不適合」の検査結果が報告されることになり、この点を考慮する必要があります。「不適合」のそれぞれの検査結果を追跡し、修正するのに10分かかると仮定すると、LAC DPHは作業時間45時間（1日あたりフルタイム当量5時間以上）を費やす必要があったことになります。
LAC DPHは、50以上のさまざまなラボラトリーからフラットファイルのデータが送られてくるため、それぞれのラボラトリーから提供されるこれらの情報を標準化することが重要であることを認識していました。チームは各ラボラトリーに対し、32個のフィールドのデータをどのようにレイアウトするか、各セルの情報をどのように形式化するかなど、フラットファイルに対する具体的なデータ報告要件を提示しました。
分析の自動化で公衆衛生の方向性を改善
各ラボラトリーの形式が定められたことで、Alteryxのワークフロー構築が可能となり、それぞれのレポートの構造を調査し、列が正しい順序で並んでいるかどうかを判断できるようになりました。さらに、ワークフローでは個々のセルを検査し、必要な情報が正しい形式で含まれていることを確認できます。検証されたラボラトリーの報告に関しては、その検査結果がウイルスの蔓延を追跡するための追加分析に含められました。
これと同様なプロセスで、形式の問題やデータの欠落、不完全なデータなどに起因する不適格の報告を抽出でき、矛盾やエラーを検出できました。
現在では、報告で問題のあった特定のラボラトリーにLAC DPHが連絡する代わりに、分析ワークフローによって、ラボラトリーに詳細情報を記載した自動生成Eメールが送信され、通知プロセスが自動化されています。この自動通知により、ラボラトリーは報告の問題を修正し、情報を再提出するプロセスを早めることができました。
時間とリソースの節約に加え、LAC DPHは陽性率をモニターし、懸念のある地域を特定することで、インサイトに要する時間を短縮し、政策決定をより的確に報告することができるようになりました。