レジデント初期研修用資料

診断学って、自分が実際診断した病気しか診断できない。早期胃ガンについてどんなに教科書とかティーチングファイルで教わっても、最初の一人を診断（まぐれでも）しないと、次の早期胃ガンが診断できない。内視鏡すると100人から200人に一人ガンが見つかる。でも、最初の早期胃ガンを見つけてない医師は300人、400人胃カメラしてるのに早期胃ガンが見つけられない。診断は、自分自身の経験以外では学べない。鑑別診断を挙げることは、、、教科書で勉強すればできるけど。
あ、ついでですけど、内科的疾患の50パーセントくらいは自然治癒力で治っていると思います。経験上。ガンでさえ事前治癒する人がたくさんいます。　
ので、医師は祈祷師とかまじない師として振る舞うだけでも患者さん達はかなり治ります。
逆に、自分の治療、検査に自信がないと、治癒率は低くなるし検査の合併症も高率になります。
たくさん検査し、たくさん診断し、たくさん治療していくうちに良い医療ができるようになるのでしょう。EBMとかガイドラインなんて、訴訟対策として目を通しておけばいいのです。めんどくさいけど。

僕のCFの師匠、工藤進英先生は1000人に一人、大腸のIIｃを見つけている。。。僕はpure IIcは10年で2人しか見つけてない。。。バレット腺癌のｍ癌は10年で一人です。。。
たくさんやることが必要だといつも感じています。頭で考えて診断すると言うより、反射的に「これはおかしい」って思えたらその時点で患者さんは救われるのでしょう。

「やっぱ経験だよね」なんて、自分達の技術は、未だに正しい言語化が為されていないような気がしてしょうがないのですが、そういうこと声高につぶやくと、今度は「反知性主義」とか叩かれるんですよね。。

私はベイズ推定、好きですね。
自分が無意識でやってきたことが、ちゃんと証明されたみたいで。

一方で、直観とか経験とか違和感だとか、これも大切だと思います。
これはこれで、何らかの理論的裏づけがあるのではないでしょうか。

将来、ベイズ推定と矛盾なく統合できるような気がします。

それと、２時間歩いて田舎の診療所にやってきた頭痛は、
その時点で事前確率「大」と思います。
無理してでも頭部ＣＴや腰椎穿刺をする必要があります。

日曜の夕方のコンビニ受診は事前確率「小」なので、
頭部ＣＴは、除外診断に使います。

やることが一緒でも意味づけが違っているわけで、
これもベイズ推定に基づいた行動だと思います。

※ それとは別に「ＣＴ時間外10万円」の張り紙には賛成です。

ネタ元は忘れてしまったのですが、ベテランクラスの違和感やなんとなくやっておいた方がいいの根拠は、蓄積された経験から無意識のうちに、脳が共通した危険シグナルを認知し、それを警告として発していると最近の大脳生理学ではいわれているというのを見た記憶があります。部長クラスの人で、なんでそんなことするのというのが実は大当たりということがあるのは、このためなんだと納得しました。

>自分達が売っているものについて、みんなもっと自覚的になるべきだと思う。医療は結局のところ「安心」を販売して対価を得ているのであって、「診断」だとか、「治癒」でさえもまた、安心が生まれて、初めて価値が生まれるものにしか過ぎない。

「安心して死ねる」病院が究極の病院ですね。

気をつけているつもりでも、知らず知らずに「医学」と「医療」を混同してしまっています。。。「医学」を基礎にして「医療」を提供するのが「医師」だと、常に自らに言い聞かせながら日々診療をしているのですが、、、。難しいものです。
医学的な知識、技術を磨くことに偏ってもいい医療はできないし、常にアップデートし続けないと、ただの宗教家か詐欺師みたいな存在になってしまう。

ベイズ推定の使い方が新しいものであったとしても、
医学ってもともと統計だったのでは？
読んでいてえらく違和感。

あと、安心についても。
『安全。でも、安心できない…―信頼をめぐる心理学』
(ちくま新書 746) (新書)
オススメ。

ベイス推定使っていますね。
わたしは医者ではないですけど、とっても重宝。
直感の危うさ、ってのが、
わたしが活動している領域ではとっても深刻なので。

むしろベイズ推定には驚きません。
ベテランが直感で「あれ？おかしくない？」と思った事柄について、ベイズ推定が理論的後ろ盾になってくれた感覚なのですが。

先ほどプログラマーの人と診断におけるベイズ推定の話をしたところ、「比較的簡単に作れるんじゃないですか？そういうソフト」との言葉。いろんな質問を入力していって最後に「あなたは○○という病気の可能性○○パーセントです」なんて言う感じのもの。理系の人間の考える医療ってそんなものかもしれません。
でも、コンピューターに「大丈夫です」って言われるのと医師に笑顔で「大丈夫です」って言われるのとでは雲泥の差。前者が医学で後者が医療です。。診断は間違っていても、患者さんが精神的にも、肉体的にも「良く」なれば「良い医療」なのですから。。

背負った文化が歪んでるとだめなんでしょうか。。>ベイズ

コンピューター診断は、それこそ症状を「グーグル先生」にそのまま打ち込むと、けっこう高い確率で診断に行き当たりますよね。。

>これは「経済合理的な人間」を前提にした経済学がうまく機能しないのと同様に、どこか危険な気がする。

同じように思い浮かびました。
特に医学分野はNK細胞の活性とかメンタルが支配する部分が大きいのかなとも感じます。

ベイズ推定は人間の経験のようなアプローチを体系化していくもののような気がしています。
しかしまだ人間の経験は他の要因があるのでまだまだ代替できない部分が多い。

将棋のコンピュータは詰みは計算しなければ判断できませんが、羽生名人は、終盤のある局面を見た瞬間おおよそ詰みがあるか感じ取ることが出来るそうです。

人間の経験には他にどのような要因が潜んでいるのか？

統計は利用するためのものであり、利用されたくはないですね。

統計は、安心とはどこかずれてる気がするんですよね。。素朴な理解が難しいというか。

[Books]その数学が戦略を決める

山形浩生氏の翻訳つながりで、久々に起業に絡んだ話題も交えつつ、もう１冊。 本書は、統計学がいかに実社会で活躍しているかを熱く語った一冊。気軽に読める話題ばかりだが、参考…

＞「蹄の音を聞いたら馬だと思え。シマウマを探してはいけない」

確かに、多くの臨床医には「自分の好きな疾患」というものが何個かあると思います。自分がたまたま経験して、よく調べたがために、その疾患の非典型例まで知っているという疾患。そうなってくると、通常よりもはるかに多い頻度でその疾患が存在するかのような錯覚に陥ります。逆に言えば、「自分の好きな疾患」があるということは、自分の知らない疾患が数多あるため、知っている疾患に逃げ込んでいるだけなのかもしれません。

そういう状態にならないように、やはり病気は人智を超えた自然の猛威だから、つねに冬山に登るくらいの心掛けで診断しなければ、と自分を戒めるようにしています。

そのほかに私が診断のときに自分に言い聞かせるある先生があります。
「稀な疾患の典型例よりも、よくある疾患の非典型例の方が多い」
「世の中の9割を占めるよくある疾患（common disease）を、9割以上の確率で診断できれば、正診率は8割を超えます。これだけで既に有用な臨床医です」

まあ、致死性の救急疾患に対しては、さらに正診率をあげるアプローチが必要でしょうが。

「9割を9割診断する」はいい考えかたですね。。

個人的にはやっぱり「治せればいいやりかた」を目指しているので、ごくまれであっても特別な直し方を要する病気は、最初のうちから診断できるようにしておきたいところ。