まっどさいえんちすと

日本語が苦手なのでブログで練習します。パエリアが大好き

30年後の医療~よく言われること

こんばんわ。本日は最高に気分が良いです。研究も進み、新しいタイプの漫画を読み、パンケーキを食べました。

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そさて、「医療の30年後」というのをテーマはよく出てきますよね。意識が高い団体、ゼミのディスカッションのテーマ、医学部の授業等々では、もはやバズワード。そこには、コンピューターによる画像診断、マイナンバー制の導入により世界共通カルテ、ビッグデータによる統計解析で医療リソースの適材適所。素晴らしい響きの言葉が並びます。そこで多くの人が考えるように、「医師の役割は?」となると、僕ら医学生やお医者さんは口をそろえて、「人と人のコミュニケーションである」と述べます。

 

経験上、このディスカッションには大変意義があると思うし、みんな1時間やそこらで、よく色々思いつくなと感心することが多いです。僕もできるなら、上記のようなことはどんどん押し進めて行けば良いと思います。

「え?誰がやんの?」とふと思いますよね。

まあ良く言われるように「自分が面白いと思ったことは、自分が実行しろ」ということしかないですが、もう少し現実に近い形で現状を見てみます。

 

まず具体例としてはコンピューターによる自動診断について今回は述べます。データとアルゴリズムがあれば、直ぐに実装できそうなものです。しかし話はそう簡単ではない。まずデータについて、例えば皮膚の写真を解析するときに、ただ写真があれば良いということではなく、「どの疾患のどの段階で、どのくらいの湿度で撮影したものか」というぐらいは最低限必要です。しかし今までのデータには、そういう解析に最適なデータというのは中々ありません。

 

また解析をする側からすると、何のデータから、何のアウトプットを出したいのか、というのを明確にしたいのですが、医学的知識がなければ難しいです。

しかも医師側からすれば、こういうアウトプットを出したいが、どんなデータであれば良いのか。大きさや形、色調などアルゴリズムはどこまで判断するのか。それによってインプットするデータが違う。アルゴリズムがわからなければ、少し難しいところです。

 

とこのように、お互いわからない部分があり、現段階では両立場の意識の統合をした上で、とりあえず結果はどうでもいいけど、データを解析してみる。というのが現状です。

 

このようにツールやデータがあるからといって、話が簡単に進まない理由がご理解頂けたと思います。

話を元に戻すと、「考える」というのは本当に簡単なんです。「実行する」というのが非常に難しいのです。

ここで一番厄介なのが、下手に専門性を持たずに両方に首を突っ込んでくる人。下手に首を突っ込んでいるということで、両方の立場の良い所は分ってるんですが、理解してないのは悪い所です。だから僕は、一言目に「ビッグデータ」とか「統計」とか言い出す奴は信用してないんですが笑

 

まあ僕も偉そうなことは言えませんが。。