No.019 特集:医療ビッグデータが変える医学の常識

No.019

特集:医療ビッグデータが変える医学の常識

Visiting Laboratories研究室紹介

ビッグデータを活用し、より確実な医療を追究する。

2019.3.4

東京大学大学院医学系研究科 康永研究室

東京大学大学院医学系研究科 康永研究室

医学の世界では、1991年に「Evidence Based Medicine(EBM:根拠に基づく医療)」が提唱された。この事実の意味をまず考えてみたい。つまり、それ以前の医療は、何を根拠に行われていたのかという問題だ。さらに今の医療が根拠に基づくものであるなら、それは確実なのかという疑問も生まれるだろう。これほど科学が進歩した今でも、実は医療は不確実である。臨床疫学の第一人者である康永教授は、医療の不確実性に挑み、少しでも確実な医療を模索し続けている。

(インタビュー・文/竹林 篤実 写真/黒滝千里〈アマナ〉)

第 1 部:東京大学大学院 医学系研究科公共健康医学専攻臨床疫学・経済学 教授 康永 秀生

康永 秀生教授

すべての医療は不確実である

Telescope Magazine(以下 TM) ── はじめに、一般にはあまり馴染みがない学問、臨床疫学について教えてください。

康永 ── 臨床疫学とは、ひと言でいえば医療の不確実性に挑む科学です。人の命や健康は不確実であり、医療も本来不確実なものです。健康な人が、いつ病気になるかなど誰にもわかりません。病気になって病院で治療を受けたとしても、それで確実に治るというわけではない。一方、がんになって余命1年と宣告されても、何年も生きている人がいます。つまるところ、すべての医療は不確実なものなのです。

TM ── 医療の世界ではEBMということがいわれていますが、これは1990年代以降に提唱されたものだと聞いています。では、それ以前の医療は、一体何を根拠に行われていたのでしょうか。

康永 ── 以前の根拠は、基礎研究と医師の経験則です。基礎研究とは、細胞レベルや動物実験に基づくもので、そこから得られた知見を人間の患者さんに適用します。けれども、動物と人間は違います。そのため治療ではどちらかといえば医師の経験則が重視されていました。経験を積んだ医師の技術や知識はもちろん重要ですが、一人の人間の知見には限界があり、ともすれば誤ることもあります。あるいは、権威ある学者というだけで、その人の考えがまかり通ってしまい、思わぬ弊害を招くこともあるでしょう。だから実際の患者さんから臨床データを収集・分析する実証研究に基づいた医療を行うべきだと考えられるようになったのです。

TM ── EBMのエビデンス、根拠とはどのようなものなのでしょう。

康永 ── エビデンスにはレベルがあります。一番高いのは、最も厳密な研究方法である「ランダム化比較試験」により得られたエビデンスです。逆に最もエビデンスレベルの低いのが、専門家の意見です。ただし専門家の意見がすべて信用できないという話ではなく、正しい場合ももちろんあります。ただ、そうした意見の多くには実証研究によるデータの裏付けがないため、その正しさを検証のしようがないのです。

TM ── ランダム化比較試験について、具体的に教えてください。

康永 ── ある病気に対する治療法の有効性を確かめる場合なら、該当する病気の患者さんを対象として、効果があると考えられる治療を受けたグループとそうではない治療を受けたグループに分けて経過を観察し結果を比較します。このような比較をせずに、効果があるとされる治療を受けた人だけを対象としてデータを採取した場合は、結果に偏りが出るおそれがあります。なぜなら人の体は非常に複雑で、治療を受けて治るケースがある一方で、自然治癒によって治っている場合もあります。従って治療を受けた人だけを対象にしていては、この自然治癒がどれぐらい含まれているのかを切り分けることができません。逆に、効果のない治療を受けても、治療を受けた安心感がもたらす心理的効果によって治るケースがあります。これをプラシーボ効果と呼びます。自然治癒やプラシーボ効果を取り除いて、対象となる治療の有効性を正確に判断するためには、ランダム化比較試験が必要なのです。

TM ── 特定の症例についてのランダム化比較試験を行って書かれた複数の論文に基づくメタアナリシスがあると聞きました。

康永 ── メタアナリシスとは、過去に独立して行われた複数の臨床研究のデータを収集・統合し、統計的方法を用いて解析する分析手法です。メタアナリシスにより一定の効果が実証されていれば、それが最も信頼できる治療法となります。さらにランダム化比較試験を元にしたメタアナリシスは、もっともエビデンスが高いといえます。

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