月曜の午前が混むことは、みんな知っている。
その「知っている」を、AIが前の日の夕方に数字にする。

分かっていることが、決めごとに変わっていない。これがこの業務の困りどころです。混みそうな午前にパートをもう1人入れてもらう、健診の枠をその時間帯から外す。どちらも事前の連絡や調整が必要で、当日の9時40分に思いついても間に合いません。

あす来る患者のうち、再診の予約と、時間予約で受けた健診・予防接種は、前の晩にはもう決まっています。予測するのは残りの当日受付ぶんだけです。それでも「あすは混むかな」が院長の勘のままなのは、確定している数と予測の数を1枚に並べた紙が、どこにも無いからです。大病院向けの外来予測システムは、常勤医1名の医院には費用や機能が合わない場合があります。この開発プランでは、小規模な医院で使う画面と記録に絞って設計します。

そこを埋めるのが来患数を予測するAIです。院長の頭の中にある「月曜は混む」「雨の日は当日受付が減る」といった感覚は、そのままでは人にも画面にも渡せません。AIにやらせるのは、過去2〜3年ぶんの受診数を曜日・祝日の並び・季節・天気・感染症の定点報告と突き合わせ、それぞれの事情があすの人数を何人ぶん動かすのかを数字にすることです。「月曜だから＋7人、雨で−2人、インフルの定点報告が上がっているので＋3人」。この足し引きが画面に出るので、院長は納得できないところだけ自分の判断で上書きできます。AIが担うのは、決める材料を前の日の夕方までに揃えるところまでです。

まず、院内で使える記録を確認します。レセコンから出せる日別・時間帯別の受診数と、予約システムに入っている再診と時間予約の枠。あとは曜日と祝日の並びです。外から足すのは天気と、都道府県が公表している感染症発生動向調査の定点報告。定点報告は先週ぶんが金曜に出る週報なので、あすの予測には使えませんが、来週の枠割りを決める材料としてはちょうど間に合います。材料ごとに、どの決定に間に合うかが違う。それを隠さず、画面の側で分けて見せます。

まずは、予測の根拠を確認しやすい計算方法から試します。扱うのは半日ごとの受診数、つまり数え上げのデータです。曜日・祝日・季節の周期を土台に置いて、天気や流行の波を足し引きする形から始めます。予約で確定している分は予測に混ぜず、当日受付ぶんだけをAIに予測させるのも肝心なところです。任せる範囲を狭くするほど、外れ方の理由が追えるようになります。作ったら必ず先月・先々月の午前・午後それぞれの来患数をAIに予測させて、実際とどれだけずれたかを院長と一緒に見ます。幅を狭くして当てにいくより、外したときに「なぜ外したか」が言えることを優先します。学級閉鎖や近隣医院の休診は、院しか知りません。受付が1行で足せるようにします。外れた半日に残った一言が、次の予測へ戻る。院で使うほど、その医院の傾向を覚えていくAIにします。

予測は1つの数字にしません。「あす午前 34〜42人」の幅で出して、そのうち予約で確定している22人は色を変えて塗ります。予測が担っているのは残りの12〜20人だけだと、画面を見た人がすぐ分かるようにするためです。そのうえで、予測は必ず期限のついた決めごとの形にして出します。あすの受付をもう1人入れるかは前日16時まで。来週の枠割りは水曜12時まで。締切を表示し、時刻を過ぎても決まっていない場合は「未決定」と記録します。判断は院長と受付主任が行い、システムは判断材料と締切を表示するところまで。午前・午後の予測が外れたときには理由を一言だけ残してもらい、それが次の予測に戻ります。