Medicare Part D Explorer
米国の処方データ2,500万行を、SQLを書かずに日本語で探索するアプリ。質問を入力すると Claude が BigQuery 用の SQL を生成・実行し、地図やグラフと解釈を返します。生成されたSQLは常に確認でき、AIが書いたものをそのまま信じない設計にしています。
- Claude
- BigQuery
- Cloud Run
- Python
臨床とデータ分析の両方を経験したコンサルタントが、
要件定義から実装まで引き受けます。
何ができるかは、つくったもので示します。すべて公開データを用いたもので、コードはGitHubで公開しています。
米国の処方データ2,500万行を、SQLを書かずに日本語で探索するアプリ。質問を入力すると Claude が BigQuery 用の SQL を生成・実行し、地図やグラフと解釈を返します。生成されたSQLは常に確認でき、AIが書いたものをそのまま信じない設計にしています。
01
医療データを扱う画面を、要件の整理から実装まで引き受けます。分析レポートで終わらせず、現場が日常的に触れる形にするところまで。
治療パターンの可視化、共起分析、探索用ダッシュボード、論文・治験情報の収集と仕分け、レポート生成の自動化など。つくったものの一部は、手順ごとブログで公開しています。
02
繰り返し発生している作業を洗い出し、生成AIを組み込んだ仕組みに置き換えます。PoCの設計から、実際に稼働させて運用に乗せるところまで。
03
実データを用いたハンズオン形式の研修を提供します。製薬企業のデータ活用部門から、病院の経営・実務担当者まで。京都大学 医療データサイエンティスト育成講座(テキスト分析・時系列分析)、日本医療企画「データ分析オンライン塾」などで講師を務めました。
製薬企業でのデータ分析、コンサルティングファームでのライフサイエンス企業向けDX支援を経て、医療・ライフサイエンスの現場で、データや生成AIを実務に落とし込んでいます。それ以前には、医療機器メーカーでの製品導入と、臨床の経験があります。
現場の言葉、データの言葉、実装の言葉。この3つを行き来できることが、要件定義から実装まで通しで引き受けられる理由です。
TIPS
つくる過程と、そこで分かったことを書いています。
実装ハンズオン
目次 1. はじめに 2. Part 3からの流れ 3. 各ノードの詳細解説 3-1. GAS送信用のCSV作成(Codeノード) 3-2…
実装ハンズオン
目次 1. はじめに 2. Part 2からの流れ 3. 各ノードの詳細解説 3-1. LLM(LLMノード) 3-2. データの統合処理…
実装ハンズオン
目次 1. はじめに 2. ワークフローの位置づけ 3. 環境変数の設定 4. 各ノードの詳細解説 4-1. X APIリクエスト(HTT…