坂巻顕太郎

好きではないです多くの人が好きではないと思うんですけどなんで勉強するかしないかとか自分の得意なことスポーツが得意だったらスポーツしようって考えるかっていうと偏差値ってあるじゃないですかありますね偏差値を見て自分はどっち側なのかなとかっていうのを考えて多分勉強するかしないかっていうのを考えると思うんですこれって結構相対的じゃないですか

だってめちゃくちゃ勉強できるっていうのが分かってるんだったら勉強すればいいと思うんですけどでも自分はできる方なのかなできない方なのかなっていうのを考えてそういうような集団の中でどういう結果になるかなっていうのは普段から実は皆さんやっていてこれってなんかみんなできなきゃいけないことなんだなっていうふうに思えばはい

自分の位置がわからないんですよ

その血圧が高かったりとかそれでも健康で生きていける人もいるかもしれないんですけどそれってどういう人かわからないんですよなので血圧に関してよくわからないので一般的に日本人でこうなってる人はこうなってるので

じゃああんまり140超えたらやっぱり良くないよねとか130は良くないよねっていうことで自分の血圧を減らしましょうみたいに考えるっていうのがポイントになってると思う自分がどこにいるか分からないどういう人が分からない時にどう判断するかっていうのが一つの健康データの見方の特徴だと思います相対化しまくるというか

そう立ち位置を知るってことですよねなるほどですねむずいそういう世界の人はみんな基本所作としてやってるもんなんですかそうなんですか常に相対化してでもこれって結構難しい問題なんですつまりリスクを取るか取らないかとか自分たちの判断の基準で変わってくるっていうところなんですさっきも言ったように9割の人が治るとか99%良くなるからやってみようっていう風に思う人もいるかもしれないですけど

1割とか5%とかそのあんまりこれ良くないかもしれないけど自分がそっちがかもしれないっていう風に思い込んでチャレンジする人もいると思うんですよねなので何をどういう風に選択するかっていうのは実はその個人の判断の仕方で全然変わってきちゃうなのでそのデータの見方とかっていうのは実はそういうところにも影響されてるんだよ自分が何を大事にしてるかで全然変わってくるっていうところがまた難しくなってるんです難しい話になりましたねちょっと

リスク取りますか例えばさっきも食べ物とかの何かを選ぶっていう時に自分の中では1点とか5点とか端っこが良くなってればいいよっていうのはある種リスクを取ってるんだと思うんですよねそうじゃなくて平均的にある程度美味しいって言われてるとこに行こうっていう風に判断する人もいるかもしれないですよねなので何を選ぶかっていうのは実は自分の考え方に非常に影響を受けてる

っていうのがあるので自分の気持ち次第でリスクは変わっちゃう見積もりが変わっちゃうってことですよねなので個人が何かをした場合としてない場合の比較をするっていうところと自分が分からないときに集団とか様々あるデータをどう活かすかっていうところそこの中で全然使い方が違うんだよっていうこととあとは集団のデータを使うときに自分がどういうリスクを取ろうとしてるのかそこに目を向けることがやっぱり大事になってるんだと思いますそっか

それが分かれば苦労しなくて健康のデータってやっぱりじゃあこの人遺伝子的にこれをやっとけばいいよねとかって分かってればやっぱりそれをレコメンドするわけですもしかしたらその薬とかいろんなものっていうのがその遺伝子を持ってる人にとってよく例えば分かりやすいことを言うと自分はアレルギーを持ってますアレルギー検査をしていればその食べ物とか食べないとかいろいろ回避することができますよね

だけどそれが分かってない時にこの食材っていうのは健康にいいんです食べてくださいって言われたらどうなると思いますアレルギー持ってるのにも関わらずこれ健康にいいから食べてくださいめちゃくちゃやばいやばいですよねそうなんですよ分かってれば避けれることが分かってないからどうするかっていうところがやっぱり大事になってきていてその時にじゃあこの食事とか食品に対してのアレルギーを持ってる人ってどのくらいいるんだろう

1000人に1人だったら結構避けた方がいいかもしれないですけど100万人に1人だったらやっぱり食べ物食べた方がいいよねとかいろんなことをレコメンドしやすいかもしれないでわからない中でどういうふうに選択していくのかっていうところを考えるってことですね絶対的なものがないっていうのがやっぱり難しいなるほど

目に見えてないデータもたくさんありますよねデータが全て客観的かというとそんなことはなくて結局取っている人がどういうデータを取るかで全然見える世界が変わってくるということですよね何もわからないになってしまいますね

分からない世界からやっぱりどういうふうにデータを見ていくのかっていうコンセンサスがどんどん決まってくるといいのかなと思っていて私は普段は医療の世界でデータの分析をしてるんですがどういうふうにデータを取るかとかどういうポイントで評価すればいいかっていうのがやっぱりいろんな経験から蓄積されているのでなのでデータの取り方ってある程度固定化されてるんですよ

一方で健康の世界っていうのは全然そのコンセンサスっていうのはまだたまってない部分経験が足りてない部分があるので何を取ってるかっていうのがそれぞれなんですよねそうするとこの人はこういうこと言ってます他の人はこういうこと言ってますっていうのが切り口が全然変わってきてしまうので何を信じていいかわからないっていう状況になってるのはおっしゃる通りだと思うんですよなのでそれが今後変わってくるとそのデータの見方とかっていうのがどんどん変わってくるんだと思います

あともう一つ重要なのはこれ強調したいところなんだけどデータを見るときにより分かんないっていう背景があると人は勝手にロジックを作っちゃうってところですよねそうですね自分の中で持ってる知識からこのデータとこのデータの結果を結びつけちゃうっていうところがあるんですねその中に勝手にロジックを作ってしまうっていうところがやっぱり危険性の一つになってるんだと思いますあー

で医学の世界でも同じように様々なそのロジックを作ってしまって失敗した例っていうのはあって過去は心筋梗塞になった後に不正脈を起こすことで死にやすいとこういう状態が悪くなりやすいというような経験的なものがありましたはい

なので心筋梗塞になって不正脈になって状態が悪くなるということはじゃあ不正脈を防げばそれを死亡とかそういうものを防ぐことができるんじゃないかということを考える食い止められそうそうですよねなのでじゃあそういう薬を使ってみましょうという風にやって色々と研究をした結果研究があってそれがキャストスタディと呼ばれるものなんですが有名な研究なんですよね

その研究でどういうような結果が出たかというと生脈を防ぐ薬とそれを飲まなかった人たちを比べると生脈を防ぐ薬を飲んだ人たちの方が状態が悪くなったりとか死亡する数が増えた全然ダメじゃないですか仮説の逆になっちゃったことですねそうなんですよなんでおかしいです

それはメカニズムとしてどこに着目してたかっていうのがポイントで結局ステイ脈になる人っていうのはもともと状態が悪かったんですよねなのでそこを防いだとしても助かりようがない状態になってたりするむしろそれを発見することを遅らせることによってどんどんどんどん結果が悪くなってしまうみたいなことが言われてたりするんですね