SAS Japanでは昨年末より”Data for Good”の達成を目指す学生コミュニティ「SAS Japan Student Data for Good community」を運営しています。このコミュニティでは生物の絶滅と人類との関係の分析や通勤ラッシュ時の鉄道混雑緩和など、データを活用した社会課題の解決に取り組んでいます。

二回目となる今回の勉強会では、DataKind社の事例から精神疾患に苦しむ人の生活の向上をテーマに、課題の設定方法をメインに学びました。

精神疾患に苦しむ人々に質の高いケアを提供する

今回扱った事例は、Data for Goodを推進する社会団体であるDataKind社とイリノイ州シカゴで精神疾患の患者を支援している非営利団体であるThresholdsが共同で行ったプロジェクトです。

精神疾患の患者が引き起こす傷害事件や、自殺者の増加、子どもの登校拒否など、精神疾患が原因の社会問題はアメリカにも深刻な影響を与えています。Thereholdsは治療機会や住居の提供を通して精神疾患のある人々の支援を行ってきましたが、資金/人手不足により精神疾患患者に質の高いケアを提供することは困難を極めていました。

そこでDatakind社と共同プロジェクトを開始し、「支援を優先すべき患者を把握する」ことで限られたリソースの中で質の高い支援を行うことを目指しました。このプロジェクトでは、実際のアプローチとして

1. 患者データを一括管理できるデータウェアハウスの構築
2. 支援者が使いやすいダッシュボードの作成
3. 患者間のリスクスコアリングのための予測モデリングの基礎の開発

に取り組んでいます。
3の予測モデリングでは、支援を優先すべき患者を予め把握することで問題解決につなげることを目的にしています。今回のプロジェクトで予測モデリングの土台を築き上げられたことから、今後は精神疾患患者の支援に最良な意思決定のサポートができるようになる見込みです。詳しい内容は記事DataKind社の事例紹介(英語)をご覧ください。

解くべき課題を設定する

DataKind社は「支援を優先すべき患者を把握する」ことで資金や人手不足の中でも質の高いケアを提供することに挑みました。
では自分たちならこの問題のどの部分に着目して「課題設定」を行い、その課題を解くにはどのようなアプローチが考えられるのか議論しました。

その中で興味深い意見としては、
課題を「精神疾患の早期発見」と設定し、その解決策として「異変に気付きやすい周りの家族・友人が、簡易的に精神疾患をチェックでき、次にとるべき行動を示してくれるアプリケーション」
といったものがありました。

このアプローチは急な病気やけがの際にインターネット上で緊急度を確認できる救急受診ガイド(東京消防庁)と似た発想であり、どちらも限られたリソースを上手く活用するために機械で判断が可能な部分は機械に任せ、人間がより重要な仕事に時間を割けるようにする取り組みといえます。

上記以外にも様々な意見を交わし、課題の設定方法を学びました。
普段私たちは与えられた課題を解くことはあっても、自分たちで課題を設定する機会はあまりないように思えます。しかしデータ分析において課題の設定は非常に重要で、勉強会を通して意見を共有しながら議論を進められたのは、私たちが取り組んでいるプロジェクトを考える上でも参考になりました。

コミュニティメンバー募集中！

SAS Japan Student Data for Good communityでは引き続き学生の参加者を募集しております。社会貢献を目指す活動を通してデータサイエンティストの役割である「課題の設定」から「データを用いた解決法の提示」までの一連の流れを経験できます。
興味をお持ちでしたら下記の事項をご記入の上JPNStudentD4G@sas.comまでご連絡ください。

1. 大学名 / 高校名
2. 名前
3. メールアドレス

また、第４回を迎える学生向けセミナー「データサイエンティストのキャリアと活躍のかたち」
は2019年7月25日（木）19:00～ SAS東京本社(六本木ヒルズ11F)にて開催予定です。

現場で活躍されているデータサイエンティストの方々から、具体的なお仕事の内容や学生の内に学ぶべきこと等をお伝えする予定です。
みなさんのご参加お待ちしております。