Human-centred co-design of a dual-purpose heart failure dashboard
本研究では、ケア設定間における情報の断片化という課題に対処するため、患者レベルの臨床的意思決定とサービスレベルの管理を連携させる、統合された心不全ダッシュボードの開発およびユーザーテストを行うにあたり、人間中心の共創（コデザイン）アプローチを採用した。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは査読を受けていないプレプリントのAI生成解説です。医学的助言ではありません。この内容に基づいて健康上の判断をしないでください。 免責事項の全文を読む
心不全は、心臓が体の必要を満たすための十分な血液を送り出すのに苦労する状態です。これは世界中の何百万人もの人々が直面している慢性疾患であり、多くの場合、病院の病棟から家庭訪問まで広がる複雑なケアのネットワークを必要とします。患者にとって、この道のりには多くの異なる医師、看護師、専門家が関わり、それぞれが医療というパズルのピースを一つずつ持っています。問題は、この情報が異なるコンピュータシステムに散らばっていたり、異なる形式で書かれていたり、あるいは手書きのノートの中に隠されていたりすることです。患者が病院から地域のクリニックに移ったり、新しい医師がケアを引き継いだりする際、その極めて重要な履歴がシステム間の隙間に消えてしまうことがあります。この断片化により、患者の健康状態の全体像を把握することが困難になり、治療の機会を逃したり、不必要な入院を招いたりすることにつながります。
これを解決するために、オーストラリアの研究チームは新しい種類のデジタルツールの構築に着手しました。彼らは単に画面を設計して医師がそれを使ってくれることを期待したわけではありません。代わりに、医師、看護師、病院管理者、そして心不全と共に生きる患者といった、実際に業務を行う人々を招き、共にツールを作り上げました。「共同設計（コ・デザイン）」として知られるこのアプローチは、エンドユーザーを独自の専門家として扱うものです。その目的は、サービス全体のパフォーマンスを示す「大きな視点」と、個々の患者の「詳細な個人的な物語」の両方を示すことができる、単一のダッシュボードを作ることでした。これら二つの視点を統合することで、研究者たちは、臨床医がより迅速かつ適切な意思決定を行えるよう支援し、同時に管理者がどこにリソースを投入すべきかを理解できるシステムを作ることを目指しました。
研究は、日々心不全に対処している人々の声を聞くことから始まりました。研究者たちは、シニア循環器内科医、若手医師、看護師、病院経営陣、そして疾患の経験を持つ患者を含む36名にインタビューを行いました。参加者に対し、日常的な苦悩について尋ねたところ、医師たちは、たった一つの検査結果や投薬変更に関するメモを見つけるために、果てしない電子記録をスクロールし、情報を探し回ることに何時間も費やしていると述べました。彼らは、患者の履歴を再構築することは、半分は欠けているか、あるいは別の箱に保管されているパズルのピースを組み立てようとするようなものだと説明しました。一方、患者たちは、何度も同じ話を異なる専門家に繰り返さなければならない疲弊感を語り、誰も自分の完全な病歴を真に理解していないと感じることが多いと述べました。
これらの会話から、二つの明確かつ関連するニーズが浮かび上がりました。第一のグループである病院管理者やサービスリーダーは、すべての患者が現時点でどこにいるのかを知る方法を必要としていました。彼らは、どの患者が病院にいて、どの患者が自宅にいて、どの患者が地域のサポートサービスに繋がっているのかを知りたいと考えていました。また、患者が適切な治療を受けているかどうかを確認し、異なる病院のパフォーマンスにおけるパターンを特定したいと考えていました。第二のグループであるベッドサイドで患者を診る臨床医は、特定の個人の健康状態を迅速に理解する方法を必要としていました。彼らは、現在服用している薬、心機能の経時的な変化、そして修正が必要なケアの空白がどこにあるのかを示す、明確なサマリーを求めていました。
チームはこれらのニーズを、二つの補完的な視点を持つデジタルダッシュボードへと落とし込みました。サービス管理用に設計された第一のビューは、心不全患者全体のマップのように機能します。これは、患者が異なる病院や地域プログラムのどこに位置しているかを示し、管理者がケアの流れを把握できるようにします。また、患者が標準的かつエビデンスに基づいた治療を受けているかどうかを強調し、異なる施設間のパフォーマンスを比較します。第二のビューは、臨床医向けに設計されており、個々の患者のパーソナルな健康タイムラインとして機能します。これは、過去の入院歴、現在の処方薬、検査結果、そして異なる医師によるメモといった散在する情報を、単一の読みやすいページに集約します。これにより、医師は一目で患者の状態が改善しているのか悪化しているのか、また、なぜ特定の治療が中止または変更されたのかを理解することができます。
設計プロセスにおいて、研究者たちはラフスケッチやデジタルプロトタイプを作成し、それを同じ医師、看護師、患者のグループでテストしました。このテストにより、最も価値のある機能は、「全体像」を見てから「詳細」へとズームインできる能力であることが明らかになりました。例えば、マネージャーは特定の病院で再入院率が高いことを見つけ、そのデータをクリックすることで、即座に関係する患者のリストとその個々の病歴を確認できます。同様に、医師は患者のサマリーを見て、主要な薬が欠落していることに気づき、それが副作用のために服用を止めたのか、あるいは単なる見落としなのかを、メモを確認することで理解できます。参加者たちは、ツールが忙しい回診中にも使用できるよう、タブレットやコンピュータ上で遅延なく動作し、高速かつ信頼できるものである必要があると強調しました。
しかし、研究者たちは、視覚的な表示を構築することは戦いの半分に過ぎないことにも注意を払いました。真の課題は、その下にあるデータにあります。医師が必要とする情報の多く、例えば患者がどのような種類の下心不全であるかや、なぜ投薬を中止したのかといった情報は、構造化されたコンピュータフィールドではなく、自由記述のテキスト形式で書かれていることがよくあります。ダッシュボードを機能させるためには、システムがこれらの非構造化テキストを読み取り、理解し、関連する事実を抽出して構造化データと並べて整理できる必要があります。チームは、異なるソースからの情報を統合する能力がなければ、ダッシュボードは不完全なデータを示すだけの、単なるもう一つの画面になってしまうことを発見しました。また、臨床医が記録の空白に基づいて判断を下さないよう、情報が欠落している、あるいは不確実であることを示す必要があることも強調しました。
研究は、ダッシュボードのデザインは整ったものの、その真の価値はまだ証明されていないという結論に至りました。プロトタイプは、臨床医や管理者が何を見る必要があるかを特定することには成功しましたが、システムが実際に患者のアウトカムを改善したり入院期間を短縮したりするかどうかは、実際の病院環境でのテストが行われていません。研究者たちは、必要なデータ接続を構築し、サービスデータと患者データの連結されたビューが、医師によるより良いケアの提供に役立つかどうかを確認するための試験を実施する段階へと進む予定です。この研究は、テクノロジー単体では断片化されたケアを解決できないことを浮き彫りにしています。それは、人々がどのように動いているのかについての深い理解と、ヘルスケアシステムの管理上のニーズと患者の個人的なニーズの間を埋める、日常生活にシームレスに適合するツールを必要としているのです。
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