はじめに

全20回にわたる本連載も、いよいよ最終回を迎えました。これまでに、Pythonプログラミングの基礎を一つひとつ丁寧に学んできました。今回は、これまでの学習内容を統合し、実践的なプログラムを作成しながら、エラーハンドリングやデバッグの基本も学び、連載の総まとめを行います。

これまでの学習内容の振り返り

学習の全体像

学習の全体像：

基礎編 (1-3回): 環境準備と基本概念 - Colab環境、変数、命名規則
データ編 (4-10回): データ型の理解と操作 - 文字列・整数・浮動小数点数・ブール、算術・比較・論理演算子
構造編 (11-14回): データ構造の習得 - リストの基礎・操作、辞書の基礎・操作
制御編 (15-18回): プログラム制御 - if-else・elif・ネスト、for文・while文
統合編 (19-20回): 実践プログラミング - 関数、エラーハンドリング、総合実践

統合実践：患者管理システムの作成

これまでに学んだ知識を統合して、実践的な「患者管理システム」を作成しましょう。

# 患者管理システムの完全版
def calculate_bmi(weight, height):
    """BMIを計算する"""
    height_m = height / 100
    return weight / (height_m ** 2)

def assess_bmi(bmi):
    """BMIから体重状態を評価"""
    if bmi >= 30:
        return "肥満", "生活習慣の見直しを強く推奨"
    elif bmi >= 25:
        return " overweight ", "生活習慣の改善を推奨"
    elif bmi >= 18.5:
        return "正常体重", "体重維持を継続"
    else:
        return "低体重", "栄養指導を検討"

def analyze_patient_data(name, age, weight, height, systolic_bp, diastolic_bp, temperature):
    """患者データを総合的に分析する"""

    # BMI計算と評価
    bmi = calculate_bmi(weight, height)
    bmi_status, bmi_advice = assess_bmi(bmi)

    # 血圧評価
    if systolic_bp >= 180 or diastolic_bp >= 110:
        bp_status = "重症高血圧"
        bp_advice = "緊急降圧治療が必要"
    elif systolic_bp >= 140 or diastolic_bp >= 90:
        bp_status = "高血圧"
        bp_advice = "降圧治療の検討を"
    elif systolic_bp >= 120 or diastolic_bp >= 80:
        bp_status = "正常高値"
        bp_advice = "生活習慣改善を"
    else:
        bp_status = "正常血圧"
        bp_advice = "定期チェック継続を"

    # 体温評価
    if temperature >= 38.0:
        temp_status = "高熱"
        temp_advice = "感染症の可能性を考慮"
    elif temperature >= 37.5:
        temp_status = "微熱"
        temp_advice = "経過観察を"
    elif temperature < 36.0:
        temp_status = "低体温"
        temp_advice = "低体温の原因を調査"
    else:
        temp_status = "正常"
        temp_advice = "体温正常"

    # 年齢区分
    if age >= 75:
        age_group = "超高齢者"
        age_c
    elif age >= 65:
        age_group = "高齢者"
        age_c
    elif age >= 40:
        age_group = "中年"
        age_c
    else:
        age_group = "若年"
        age_c

    # 総合評価
    risk_factors = 0
    if bmi >= 25: risk_factors += 1
    if systolic_bp >= 140 or diastolic_bp >= 90: risk_factors += 1
    if temperature >= 37.5 or temperature < 36.0: risk_factors += 1
    if age >= 65: risk_factors += 1

    if risk_factors >= 3:
        overall_risk = "高リスク"
        overall_advice = "専門医の診察を強く推奨"
    elif risk_factors >= 2:
        overall_risk = "中リスク"
        overall_advice = "定期的なフォローアップを"
    else:
        overall_risk = "低リスク"
        overall_advice = "健康維持を継続"

    # 結果をまとめる
    result = {
        "患者情報": {
            "名前": name,
            "年齢": age,
            "年齢区分": age_group,
            "BMI": round(bmi, 1),
            "血圧": f"{systolic_bp}/{diastolic_bp}",
            "体温": temperature
        },
        "評価結果": {
            "BMI状態": bmi_status,
            "血圧状態": bp_status,
            "体温状態": temp_status,
            "総合リスク": overall_risk
        },
        "アドバイス": {
            "BMIアドバイス": bmi_advice,
            "血圧アドバイス": bp_advice,
            "体温アドバイス": temp_advice,
            "年齢考慮点": age_consideration,
            "総合アドバイス": overall_advice
        }
    }

    return result

# 使用例：複数患者の分析
patients_data = [
    ("伊藤", 72, 68.5, 165, 155, 85, 37.2),
    ("木村", 68, 52.0, 158, 135, 78, 36.8),
    ("中村", 45, 85.0, 175, 165, 95, 38.5),
    ("小林", 35, 48.0, 162, 118, 72, 36.5)
]

print("=" * 60)
print("患者管理システム - 総合健康評価レポート")
print("=" * 60)

for i, patient_info in enumerate(patients_data, 1):
    name, age, weight, height, sys_bp, dia_bp, temp = patient_info

    print(f"\n【患者{i}: {name}】")
    print("-" * 40)

    try:
        analysis = analyze_patient_data(name, age, weight, height, sys_bp, dia_bp, temp)

        # 患者情報表示
        info = analysis["患者情報"]
        print(f"年齢: {info['年齢']}歳 ({info['年齢区分']})")
        print(f"BMI: {info['BMI']} - 血圧: {info['血圧']} mmHg - 体温: {info['体温']}℃")

        # 評価結果表示
        eval_results = analysis["評価結果"]
        print(f"\n評価結果:")
        print(f"  BMI: {eval_results['BMI状態']}")
        print(f"  血圧: {eval_results['血圧状態']}")
        print(f"  体温: {eval_results['体温状態']}")
        print(f"  総合リスク: {eval_results['総合リスク']}")

        # アドバイス表示
        advice = analysis["アドバイス"]
        print(f"\n主なアドバイス:")
        print(f"  • {advice['総合アドバイス']}")
        print(f"  • {advice['年齢考慮点']}")
        if "要改善" in eval_results['BMI状態'] or "肥満" in eval_results['BMI状態']:
            print(f"  • BMI: {advice['BMIアドバイス']}")
        if "高血圧" in eval_results['血圧状態']:
            print(f"  • 血圧: {advice['血圧アドバイス']}")
        if eval_results['体温状態'] != "正常":
            print(f"  • 体温: {advice['体温アドバイス']}")

    except Exception as e:
        print(f"エラーが発生しました: {e}")
        print("データ入力に問題がある可能性があります")

print("\n" + "=" * 60)
print("レポート生成完了")
print("引き続き定期的な健康管理にご協力ください")
print("=" * 60)

エラーハンドリングの基礎

実践的なプログラムでは、予期せぬエラーが発生する可能性があります。基本的なエラーハンドリングを学びましょう。

try-except文

def safe_divide(a, b):
    """安全な除算を行う関数"""
    try:
        result = a / b
        return result
    except ZeroDivisionError:
        print("エラー: 0で割ることはできません")
        return None
    except TypeError:
        print("エラー: 数値以外は計算できません")
        return None

# 使用例
print(safe_divide(10, 2))    # 5.0
print(safe_divide(10, 0))    # エラーメッセージとNone
print(safe_divide(10, "a"))  # エラーメッセージとNone

医療データ処理でのエラーハンドリング

def process_patient_data(data_string):
    """患者データ文字列を安全に処理する"""
    try:
        # データのパースを試みる
        name, age_str, weight_str = data_string.split(",")
        age = int(age_str.strip())
        weight = float(weight_str.strip())

        # 妥当性チェック
        if age < 0 or age > 150:
            raise ValueError("年齢が妥当な範囲外です")
        if weight < 0 or weight > 300:
            raise ValueError("体重が妥当な範囲外です")

        return {"name": name.strip(), "age": age, "weight": weight}

    except ValueError as e:
        print(f"データ形式エラー: {e}")
        return None
    except Exception as e:
        print(f"予期せぬエラー: {e}")
        return None

# 使用例
valid_data = process_patient_data("伊藤, 75, 68.5")
invalid_data1 = process_patient_data("木村, 200, 55")  # 年齢異常
invalid_data2 = process_patient_data("中村, 50")       # データ不足

デバッグの基本的な方法

print文を使ったデバッグ

def debug_calculate_dosage(weight, age, medication_type):
    """デバッグ情報を出力しながら投薬量を計算"""
    print(f"デバッグ: 入力値 - 体重={weight}kg, 年齢={age}歳, 薬剤={medication_type}")

    # 基本投薬量の計算
    if medication_type == "A":
        base_dose = weight * 2.0  # 体重 × 2mg/kg
    elif medication_type == "B":
        base_dose = weight * 1.5  # 体重 × 1.5mg/kg
    else:
        print("デバッグ: 未知の薬剤タイプ")
        return None

    print(f"デバッグ: 基本投薬量 = {base_dose}mg")

    # 年齢調整
    if age >= 65:
        adjusted_dose = base_dose * 0.8  # 高齢者は80%に減量
        print(f"デバッグ: 高齢者調整 - {base_dose}mg → {adjusted_dose}mg")
    else:
        adjusted_dose = base_dose
        print("デバッグ: 年齢調整なし")

    print(f"デバッグ: 最終投薬量 = {adjusted_dose}mg")
    return adjusted_dose

# デバッグ実行
dose = debug_calculate_dosage(70, 72, "A")

連載の総まとめ

学習した主要概念

環境と基礎 (1-3回)
- Google Colab環境
- 変数と命名規則
データ型と演算 (4-10回)
- 文字列、整数、浮動小数点数、ブール型
- 算術、比較、論理演算子
データ構造 (11-14回)
- リスト（基礎と操作）
- 辞書（基礎と操作）
制御構造 (15-18回)
- 条件分岐（if-else、elif、ネスト）
- 繰り返し（for文、while文）
関数と統合 (19-20回)
- 関数の定義と使用
- エラーハンドリング
- 実践的なプログラム作成

Pythonプログラミングの核心

問題解決のアプローチ: 複雑な問題を小さな関数に分割
データの適切な管理: 適切なデータ構造の選択
エラーの予期と対処: 堅牢なプログラムの作成
コードの再利用性: 関数による効率的な開発

次のステップ：データ分析の世界へ

おすすめの学習パス

pandasライブラリ
- Excelのような表データの処理
- 医療データの統計分析
Matplotlib/Seabornライブラリ
- データの可視化
- 診断結果のグラフ化
実践プロジェクト
- 電子カルテデータの分析
- 診断支援システムの開発
- 研究データの統計処理

継続学習のヒント

実践を重視: 医療現場の具体的な問題を解決するプログラムを作成
コミュニティ参加: Python医療者コミュニティやGitHubで情報交換
最新情報収集: Pythonの新機能や医療AIの動向をフォロー

おわりに

本連載を通じて、Pythonプログラミングの基礎を学びました。医療者がプログラミングを学ぶ意義は、単なる技術習得ではなく、データ活用によるより良い医療の実現にあります。

あなたの手によって、これからの医療がより効率的で、より正確で、より患者中心のものとなることを願っています。Pythonとの旅はここからが本番です。ぜひ積極的に実践を重ね、医療の未来を切り拓いていってください。

Happy Coding! 🎉