TXP Medical 代表取締役医師。
東京大学医学部卒業。救急科専門医・集中治療専門医。
東大病院・茨城県日立総合病院での臨床業務の傍ら、急性期向け医療データベースの開発や、これに関連した研究を複数実施。2017年にTXP Medical 株式会社を創業。2018年内閣府SIP AIホスピタルによる高度診断・治療システム研究事業に採択(研究代表者)。日本救急医学会救急AI研究活性化特別委員会委員。全国の救急病院にシステムを提供するとともに、急性期医療現場における適切なIT活用に関して発信を行っている。
研究背景
TXP Medical Research Teamでは、救急外来データシステムNEXT Stage ER（NSER）を利用したデータベースを用いて研究開発・臨床研究を行っています。今回は日本救急医学会雑誌から出版された救急外来システムの時間記録を用いた救急外来混雑状況・待ち時間の定量化に関する論文の紹介です。
1st authorコメント
救急外来では待ち時間に起因したトラブルが発生することが多いです。しかし、救急外来の業務は混沌としており、その理由がどこにあるのかを追求するのは困難です。救急外来の時間経過を定量化するためには、従来ストップウォッチを持ったリサーチアシスタントが計測するという方法を取っていました。もっとローコストで自動的に救急外来の時間経過を計測することは、救急外来の診療を客観的に評価するための第一歩である、という思いが本研究を生み出しました。近い未来に、これらのシステムログに加え患者・スタッフの位置情報センサーを組み合わせて、リアルタイムに正確な混雑状況を定量化、患者側に開示できるよう世界観が当たり前になることを期待します。
論文概要
救急外来システムの時間記録を用いた 救急外来混雑状況・待ち時間の定量化
園生智弘、白川透、藤森遼、島田 敦、奈良場啓、高橋雄治、橋本英樹、中村謙介
日臨救急医会誌(JJSEM)2020;23:151-5
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsem/23/2/23_151/_pdf
本研究の目的
病院救急外来の混雑度や、混雑に伴う救急外来の待ち時間は患者満足度を大きく左右し[1]、臨床的な予後とも関連することが報告されている[2–4] 。救急外来の業務改善を行うためにはまず現状の把握が重要であり、そのためには救急外来の患者待ち時間，滞在時間や混雑度の正確な定量化が必須である。本研究ではNEXT Stage ERの時間記録（ログデータ）を用いることで、救急外来の待ち時間や混雑度を定量化することを試みた。
本研究では2019年6月1日から2019年6月30日に茨城県の日立総合病院救急外来をwalk-inで受診した患者を対象とした。NEXT Stage ERからトリアージ開始時刻，トリアージ終了時刻を取得し、電子カルテ上の受付時刻，会計時刻，および入院確定時刻の情報と統合した。また患者情報として、年齢性別などの患者属性，来院時バイタルサイン，来院時刻(1. Check in)，来院経路，転帰等を収集した。また、看護師がトリアージ施行画面を最初に開いた時刻と同画面上でトリアージテキストを作成した時刻をトリアージ開始時刻(2. Triage starts)とトリアージ終了時刻(3. Triage finishes)として取得した。さらに，電子カルテから各患者の救急外来受付時刻と会計終了時刻（帰宅患者の場合），入院確定時刻（入院患者の場合）を収集した(4. Check/ Adimission)。このデータを用いて、来院経路がWalk inの患者では，カルテ上の患者受付時刻とトリアージ開始時刻の差分を待ち時間 (Tw)，トリアージ開始時刻からトリアージ終了時刻までの差分をトリアージ所要時間（Ttcal）と定義した。来院経路にかかわらず，全患者に関して，カルテ上の患者受付時刻から会計終了時刻（転帰 = 帰宅や転院の場合）あるいは入院確定時刻 （転帰 = 入院の場合）の差分を救急外来滞在時間(Ts)とし，この2時刻の間，当該患者は救急外来に滞在していると仮定した (Figure 1)。各ポイントの時刻に基づいて，1分毎にwalk in患者及びwalk inと救急車等の来院経路を合わせた全患者の救急外来滞在人数（Ntotal）および，walk-in患者で未トリアージの待ち患者数（Nw）を算出し、研究期間中のNwとNtotalおよびTwの分布状況を時系列にプロットした。
結果
研究期間中に救急外来をwalk-inで受診した患者857名のうち、Twの欠損者166例を除いた、合計691名を解析対象とした。待ち時間Twの中央値は10分36秒（四分位範囲 6分11秒 – 24分37秒）であった。待ち患者数（Nw）と救急外来滞在人数（Ntotal）および待ち時間（Tw）の時系列の分布をFigure2に示す。
Figure２に示した通り、Ntotalは5人前後である時間が多いが、最大で21人まで増加する。
また、6月12日， 6月13日， 6月28日などに示されるように急なwalk-in患者の増加を認めた場合は待ち時間Twの一時的な延長が認められる一方で，6月14日-18日， 6月23-25日のように徐々ににwalk-in患者が増加するような状況においてはTwの延長は緩やかであった。
今後の展望
救急外来待ち時間を定量的に評価した研究は海外・国内共に限られている[6,7]。NSERを用いるメリットとして従来の研究のようにマンパワーに頼る必要がなく[5,8,9]低コストで救急外来の診療状況の把握・混雑度の定量化が可能となる点が挙げられる。救急外来の混雑度、及び待ち時間が定量化されることのメリットとして、1）救急外来の診療の質の客観的評価を行うことが可能になる、２）リアルタイムでwalk-in患者の増加を検出し、迅速にナースの人員配置等の対応を施すことが可能になる、３）患者に対して混雑状況に応じた予測待ち時間を自動案内することができる、などが挙げられる。さらには今後，システムのウインドウ遷移やキーボード入力の内容だけでなく，音声や動画の記録，あるいは医療従事者や患者のスマートフォンやGPSチップの位置情報などを組み合わせることで，より確実で精度の高い救急外来の業務や診療の質評価に必要な情報を得られると考えられる。
参考文献
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