先日 AACC Clinical Lab Expo に参加してきました。これは、臨床検査では最大級のイベントで、業界のベンダー、医師、検査技師、その他関係者が世界中から集まります。この AACC 会議は、大変濃い3日間で（2万人の覚醒した熱心な専門家たちが集まります）、最新鋭の明確なビジョンと未来への見通しを得ることができます。
2019年で、私はこのイベントに15年連続して参加した事になります。これは、人とのネットワークイベントです。臨床検査と患者ケアにおける重要な診断テストの継続的な進化に人生の大部分を捧げている人たちとの交流の場です。今年のカンファレンスで何度も繰り返された言葉から、以下にいくつか考えるところを述べます。
新しいメンバーの採用、維持、動機づけ
多くの臨床検査機関は、認定された質の高い技術者の人材不足に悩んでいます。必要な専門家の採用と維持は難しく、人的リソースと継承者計画に影響を与えています。最も上手く行っている検査機関は、インセンティブや動機づけに力を入れ、継続的に技術をもった人材教育をしています。動機づけ、新しく採用した人の強みと弱みを理解し、新しい従事者とより深い関係をもたせて仕事やプロジェクトに合致させるといった話がありました。大規模な大学医療センターは、「外向的な人」を臨床検査の現場に配置して成功をしています（「内向的」の反対に）。彼らは、一般的により広範なケアチームとの頻繁な接触が心地よい人達です。
低コストでより多くのことを、それはいい！
検査機関は、低コストで最高レベルの品質を求められ、近年、ますます厳しくなっています。2018年に制定されたPAMA (Protecting Access to Medicare Act：アクセス保護法)により、検査機関では、多くの検査で給付率が低減されました。コスト削減と効率的な運営イニチアチブにより、高度な自動化とより高度なソフトウェアソリューションへの移行が進みました。これらは、過去10年で進化しています。医療機器やデータ処理のモニターは、意思決定機能とビジネス分析ダッシュボードをもつ自動化ワークフローマネージャーへと移行し、ベストな検査の最適化についてインサイトを与え、検査機関を支援します。
今日、現実世界のアプリケーションとしては限定的ですが、機械学習は、業界ベンダーと検査機関が提供するデータ分析と意思決定サポートを支援するモデルを作ります。診断機器ベンダー、ソフトウェア技術企業そして検査機関がより密に協力して機械学習モデルの創造を行えば、業界は間違いなく、非常に早いスピ―ドで大きく前進することでしょう。
患者の直接検査と患者が生成する医療データ
業界についてよく議論されていたもう１つの話題は、患者の直接検査（Ancestry.com & 23andme など）と、その患者保護に関するインパクト、および生命に関わる可能性のある繊細な医療データがいかに管理されるのか、ということです。一方、ウェアラブル機器（Fitbit などの消費者製品と FDA が承認した医療機器の両方）から患者が生成する医療データは、電子医療記録に取り込まれ始めています。これらが、すでに医師がどうにかしなければならないデータの洪水に加えられます！
検査データを金に変える
多くの検査機関は、患者の診断や治療をする時に、生成された膨大なデータポイントが、医師にとってより意味のあるインサイトを確実に提供できる革新的な方法を探しています。検査技師は、診断ケアチームに参加しよりより患者治療を提供する点で、重要な役割を担っています。高度なデータ分析が利用されている時には、特に重要です。データサイエンティストは、データトレンド分析を行い、糖尿病などの慢性疾患のリスクをもつ患者のコホートに関して重要なインサイトを抽出します。もちろん、これらすべての基本は、素早く拡張可能な確かな情報技術インフラと近代的なアプリケーションソフトウェアです。
さようなら、アナハイム
臨床検査の今後の進化に貢献することを楽しみにしています。そして、進んだソフトウェアソリューションが、今後15年で、医療従事者に非常に大きな進歩をもたらす事に大きな期待をもっています。
パトリック・コリヤ― Patrick Collyer
インターシステムズにて、医療のグローバルプロダクトマーケティング担当。IVD（体外診断用医薬品）業界におけるビジネス開発およびマーケティングで14年の経験をもち、検査およびケア情報ポイント、機器およびデータ管理分野を先導する役割を担っていた。電子検査情報管理に関す標準ガイドラインの共同作成者でもある。また、臨床検査標準委員（CLSI）の理事を務めた。
