AIツールの学習を成功させ、業務に展開するためには、入力データの品質が極めて重要です。ヘルスケア分野におけるAIツールの活用が広がり続ける中、関係者は、AIアプリケーションを支えるあらゆるデータについて、その来歴と品質を十分に検討することが不可欠です。ヘルスケア向けAIモデルの出力精度は、データ選定に大きく左右されます。というのも、初期の入力のわずかな違いが、結果に大きな差を生む可能性があるためです。ヘルスケアデータの種類や性質は多様であり、それぞれ適する用途と適さない用途があるため、データ選定は容易ではありません。本稿では、特定の用途に対して適切なデータを活用するうえで考慮すべき主なポイントについて概説します。
本稿では、主に以下の論点を取り上げます。
- データの信頼性：適切なデータを選定
- ヘルスケア請求データのばらつき：オープン請求、クローズド請求、支払済請求を検証
- 参照データ：請求データや加入者データに含まれる事業体、地域、概念など追加的な背景情報を確認