よくある課題
毎年実施する健康診断。しかし、その結果の多くは紙やPDFのまま保管され、翌年の健診まで振り返られることがありません。有所見者への事後措置は担当者の手作業に依存し、経年でどう変化しているのか、どの従業員が将来リスクを抱えやすいのかは、なかなか見えてきません。せっかく蓄積したデータが、活かされないまま眠っています。
AIで変えられること
- 有所見者の自動抽出：基準値との比較や複数項目の組み合わせから、フォローが必要な対象を自動でリストアップします。
- 経年変化の可視化：血圧・血糖・脂質などの推移をわかりやすく可視化し、悪化傾向の早期発見を支援します。
- リスクの予測：蓄積データをもとに、将来的に生活習慣病リスクが高まりやすい層の把握を支援します。
- 事後措置の効率化：対象者への案内や産業医面談の優先順位づけを自動化します。
WithDrAIに相談する理由
健診データの解析で最も重要なのは、「どの指標を、どう組み合わせて評価するか」という医学的な妥当性です。数値を機械的に処理するだけでは、臨床的に意味のあるアラートにはなりません。循環器内科医であり、生成AIの医療応用を研究する代表が、指標設計とアルゴリズムを監修します。個人の健康情報を扱うため、プライバシーとセキュリティも設計段階から組み込みます。
まず何から
既存の健診データ（CSVやシステムからの出力）をもとに、まずは可視化と有所見者抽出のプロトタイプを作るところから始めるのが現実的です。
よくあるご質問
CSVや健康管理システムからの出力など、一般的な形式に対応します。データの形式や項目に応じて前処理を設計します。
AIの予測はあくまで優先順位づけや気づきの支援であり、診断ではありません。医学的に妥当な指標設計のもとで、産業医の判断を補助する位置づけです。
健康情報は機微な個人情報です。暗号化・アクセス制御に加え、外部送信を避ける社内完結型の構成もご提案できます。