臨床検査技師の将来に不安を感じる」「職場の非効率さにやる気を失ってしまう」そんな悩みを抱えていませんか?
医療の現場では、IT化が進んでいない職場も多く、いまだに紙ベースで運用しているケースも珍しくありません。これでは業務効率が上がらず、モチベーションを保つのが難しいですよね。

私は臨床検査技師として働く中でプログラミングを学び、ディープラーニング協会のE資格を取得しました。
この記事では、臨床検査技師がプログラミングを学ぶべき理由や、初心者に最適なPythonの特徴、Pythonでできることについて、専門用語を極力避けながら分かりやすく解説します。
この記事を読んで、Pythonを学び始め、変化する医療現場で必要とされるスキルを身につけ、未来を切り拓きましょう!
プログラミングを学ぶべき3つの理由


時代に適応した専門性の確立
医療技術は日々進化しており、データとITを扱える能力はこれからの時代において「必須スキル」になると言っても過言ではありません。現在、多くの医療現場では電子カルテでの管理が一般的になっており、今後はAIやビッグデータ解析の導入がさらに加速すると予想されています。
臨床検査技師がプログラミングスキルを身につけることで、現場での専門性を強化するだけでなく、キャリアの幅を広げることも可能です。従来の検査業務だけにとどまらず、医療現場全体のデジタル化を支える「次世代の臨床検査技師」として、時代のニーズに応える存在になることができます。
AIや機械学習の活用
AIを活用した疾患予測や画像解析技術は急速に進化しており、臨床検査の現場にも導入が進んでいます。たとえば、血液検査の結果から糖尿病や腎疾患のリスクを予測したり、病理画像をAIが解析してがん細胞を検出したりする技術が実用化されています。
これらの技術を使いこなすためには、単にツールを使うだけでなく、その仕組みを理解する力が求められます。これからの医療現場では、AI技術を理解していることが「新たな専門性」とみなされる可能性があります。



AIに親しむことは、技術者としての価値を高める大きな一歩となります。
業務の効率化
臨床検査の現場では、大量のデータ処理や日々のルーチンワークが欠かせません。たとえば、検査結果を電子システムに入力したり、膨大なデータから異常値を抽出したりする作業は、多くの時間と労力を必要とします。これらの業務をプログラミングで自動化することにより、作業時間を大幅に短縮することが可能です。
また、業務効率化により得られた時間を、新しいスキルの習得や患者ケアに充てることができる点も大きなメリットです。分析に基づく提案や報告を行う時間を確保することで、組織全体に貢献する機会が増えるでしょう。
プログラミングを学ぶことで得られる未来
プログラミングスキルは、単に日々の業務を効率化するだけのツールではなく、次世代の医療現場を形作る大きな力を持っています。医療分野ではAIやデータ解析の活用が進んでおり、臨床検査技師の役割も変化しつつあります。
これまでのように「決められた検査を行う」だけでなく、データを解析し、医療の質を向上させるという新たな価値が求められています。
たとえば、機械学習を活用すれば、過去の検査データから疾患リスクを予測することもできるようになり、より高度な医療への貢献が可能になります。
さらに、プログラミングスキルを持つことでキャリアの選択肢が広がる点も大きなメリットです。デジタル技術を活用できる臨床検査技師は、医療ITやデータサイエンスの分野でも活躍の場を見つけることができます。これからの時代、デジタル化の波に乗ることができる人材は、より多くの可能性を手にすることができるでしょう。



プログラミングを学ぶことは、臨床検査技師としての「成長」と「価値向上」に直結する重要なステップです!
臨床検査技師にはPythonがオススメ
Pythonは、コードがシンプルで短く書けるため、初心者でも扱いやすいプログラミング言語です。それでいて、データ処理や自動化、AI開発などの高度な分野でも使われており、医療や科学技術の分野でも広く活用されています。
特に臨床検査技師にとって、Pythonは業務を効率化しやすい身近なツールとしておすすめです。たとえば、検査データの整理や集計、グラフ作成、ルーチン業務の自動化など、業務のさまざまな場面で活用できます。
無料で学べる環境が整っている
Pythonは無料で利用できるプログラミング言語で、追加費用をかけずに学習を始められる点が大きな魅力です。さらに、ProgateやGoogle Colabといった無料の学習サイトやツールも充実しており、初心者でも手軽にプログラミングに触れられる環境が整っています。
Progate(プロゲート)は、初心者向けのオンラインプログラミング学習サービスです。スライド形式の解説と実践的な演習を通じて、Pythonの言語を基礎から学べます。
環境構築が簡単で、すぐに始められる
プログラミングを始める際、初心者が挫折しがちなのが環境構築です。特にGoogle Colabは、インターネットさえあればブラウザ上でPythonを実行できるため、パソコンへのインストールが不要で手間がかかりません。学習コストが低く、始めやすい環境が用意されていることがPythonの大きな強みです。
面倒な設定が必要ないため、初心者でもストレスを感じることなく学習を始めることができます。これにより、プログラミング学習へのハードルが大きく下がっています。
Google Colab(Google Colaboratory)は、Googleが提供するクラウド上でPythonを実行できる無料のツールです。データ分析や機械学習の学習・実験に最適です。
シンプルな文法で挫折しにくい
Pythonは、プログラミング未経験者でも理解しやすい、直感的でシンプルな文法が特徴です。他のプログラミング言語に比べて余計な記述が少なく、必要なコードだけに集中できるため、初心者でもスムーズに学習を進められます。
たとえば、「Hello, World!」を表示するプログラムをPythonとC言語で比較してみましょう。
print("Hello, World!")
#include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("Hello, World!");
return 0;
}
Pythonではたった1行で完結するのに対し、C言語ではライブラリの読み込みや関数の定義など、多くの記述が必要になります。このように、Pythonは余計なコードを省きつつ、簡単でわかりやすい構文を持っているため、初心者でも挫折せずに学びを進められます。
Pythonでこんなことができる
Pythonはシンプルな文法と豊富なライブラリを持ち、さまざまな分野で活用できるプログラミング言語です。特に、データの処理や業務の自動化に優れており、臨床検査技師の業務効率化にも役立ちます。ここでは、Pythonでできることを具体的に紹介します。
強みはライブラリの豊富さ
Pythonの最大の魅力の一つは、便利なライブラリが豊富に揃っていることです。
ライブラリとは、プログラミングの便利グッズがたくさん詰まった箱のようなものです。プログラミングで何かを作りたいとき、全部を自分でイチから作る必要はありません。この「便利グッズ」を使うことで、短時間で効率よく作成することができます。
プログラミングを「料理を作ること」に例えると、ライブラリは「料理の材料セット」や「調理道具」が入ったキットのようなものです。
ライブラリがないと、料理をするために材料をすべて自分で集めたり、包丁やフライパンを一から作らないといけません。
カレーを作りたいなら、スパイスをいくつも調合して、さらに鍋や包丁も自分で用意する必要があり、とても大変です。
ライブラリを使えば、「カレー用の調理キット」が手に入ります。
キットには必要な材料や道具がそろっているので、それを使えば簡単にカレーを作れるわけです。
Pythonのライブラリもこれと同じように、難しいことを簡単にしてくれるツールがセットになっています。ライブラリを活用することで、プログラミング初心者でも高度な処理を簡単に実現できます。
以下のような便利なPythonライブラリがあります。
- データ処理
- pandas(データの集計・分析)
- numpy(数値計算)
- グラフ作成:
- matplotlib、seaborn(データを視覚化)
- 機械学習
- scikit-learn、TensorFlow(AIの構築)
- Web開発
- Flask、Django(Webアプリの作成)
- Excel操作
- openpyxl(Excelの自動処理)
AIを作ることができる
機械学習にはscikit-learnやTensorFlowといったライブラリが利用でき、Pythonを使えばこれらの技術に手軽に触れることができます。医療分野でもAIの活用が進んでいます。Pythonを学ぶことで、機械学習を用いたデータ分析や、疾患の予測モデルを作成することも可能です。
- 自動血液塗抹像分類
-
顕微鏡画像をAIが解析し、赤血球・白血球・血小板の分類や形態異常を自動判定。
- コロニー画像から菌推定
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培養後の細菌コロニーをAIが解析し、菌種の推定と抗菌薬感受性試験の結果を予測する。
- PCRデータのAI解析
-
PCR結果の増幅曲線をAIが自動評価し、偽陽性・偽陰性の判別を支援。
- 尿沈渣の画像解析
-
AIが過去のデータを学習し、特定の疾患に関連する異常値の組み合わせを発見。
- 検査データの相関分析
-
AIが過去のデータを学習し、特定の疾患に関連する異常値の組み合わせを発見。
- 細胞診画像の自動診断
-
AIが子宮頸がんスクリーニングを自動判定。



AIを活用するスキルを身につけることで、臨床検査技師
の新たな役割が広がる可能性があります!
データ解析をPythonで簡単に
Pythonは大量のデータを効率よく処理・分析できるプログラミング言語です。臨床検査では、日々膨大な検査データが発生しますが、Pythonを使うことで、これらのデータを整理し、重要な情報を素早く抽出できます。
たとえば、以下のような作業をPythonで効率化できる可能性があります。
- 検査データの整理
-
臨床検査のデータは、病院の電子カルテや検査機器から出力される数値データは形式がバラバラだったり、欠損データ(未入力のデータ)が含まれていることもあります。こうしたデータを自動で整理し、統一フォーマットに変換することが可能です。
- 異常値の検出
-
検査結果には、異常値が含まれることがあります。異常値を自動で見つけ、患者ごとの傾向を分析できます。
- 検査データのグラフ作成
-
膨大な数値データをグラフ化することで、視覚的にわかりやすくなります。エクセルよりも高度なグラフを短時間で作成できます。
- 自動レポート作成
-
検査データの分析結果をレポートやグラフにして出力したい場合は、Pythonを用いてワンクリックで自動生成できます。
Pythonを使えば、検査データの整理・異常値の検出・グラフ化・レポート作成を自動化できるため、手作業よりも正確かつ短時間で処理できます。データの管理負担を減らし、医療現場の業務効率を向上させることが可能です。
Web開発もできる
Pythonは、データ分析や自動化だけでなく、Web開発にも活用できます。たとえば、オンラインで情報を管理するシステムや、ユーザーがデータを入力・取得できるWebツールを作ることが可能です。
Pythonには、Webアプリを作るための便利な仕組みがいくつか用意されています。代表的なものとして、以下のようなものがあります。
- Flask
- シンプルで軽量なWebアプリを作るためのツール
- Django
- 大規模なWebシステムにも対応できる、多機能な開発環境
これらを活用することで、データベースと連携したWebシステムを簡単に構築でき、オンラインサービスの開発にも応用できます。Pythonを学ぶことで、Webアプリの作成にも挑戦できるようになります!
- Spotify
- Dropbox
- YouTube
Excel 連携・自動化
日々のルーチン作業をPythonで自動化できるのも大きな魅力です。臨床検査技師の業務ではExcelを使う機会が多いですが、Pythonを使えば次のような作業を効率化できます。
- 検査データの自動入力・整理
- 特定のデータを抽出
- 定期的なレポート作成
Pythonを使えば面倒な手作業を減らし、業務を効率化できます。
臨床検査技師の求められるスキルとキャリア形成


臨床検査技師の役割は大きな変革を迎えています。世界医学検査学会(IFBLS)が、臨床検査技師の呼称を『Medical Technologist』から『Biomedical Laboratory Scientist』に変更するよう推奨しているのは、その象徴的な例です。単に検査を行うだけでなく、科学的なデータを活用し、より高度な分析や診断補助を担う専門職としての役割が期待されています。
医療現場では、AIの導入や業務の自動化が進み、従来の手作業での検査が減少しつつあります。一方で、膨大な医療データを正確に解析し、臨床に活用する専門性が求められています。臨床検査技師にはデータサイエンスやプログラミングのスキルが重要になっています。
特にPythonを活用したデータ解析は、臨床検査技師の新たな武器となり得ます。また、機械学習を取り入れることで、疾患リスクの予測や病理画像の自動解析といった高度な業務にも対応できるようになる可能性があります。
こうしたスキルを身につけることで、臨床検査技師は「データを活用して医療に貢献するスペシャリスト」としての価値を高めることができます。新しい技術を学び、変化する医療の現場で活躍できるスキルを身につけていきましょう。
データサイエンスとは、データの収集・分析・可視化を通じて、意思決定を支援する学問分野です。
まとめ
この記事では、臨床検査技師がプログラミングを学ぶべき理由、初心者に最適なPythonの特徴、そしてPythonでできることについて解説しました。
これからの医療現場では、データを活用できるスキルが求められる時代が訪れます。プログラミングという新たな武器を身につけることで、業務の効率化や診断補助の精度向上に貢献できるだけでなく、自分自身のキャリアの選択肢を広げることにもつながります。
まずは、Pythonを学ぶ第一歩を踏み出してみましょう。初心者向けの学習方法についても別の記事で紹介しているので、ぜひ参考にしてください。

