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。

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。

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…

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。

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。。