Chapter 1: What is the importance of data literacy in health information?
聞く健康週刊花博士の体調最高ラジオ この番組は100億総健康社会を目指す公衆衛生学者であり行動科学者でもある花さんが毎日の暮らしに取り入れられるエビデンスベースの健康情報をお届けするポッドキャスト番組ですということではい今日もよろしくお願いしますよろしくお願いします今日は何の回ですかね 今日はですねデータリテラシーの回
データリテラシー今ってさ健康情報うぞうむぞうなのがあふれてるじゃないよく聞くのが何が信頼できるのかわからないし数値とか表とか出されちゃうとどれがいいんだろうみたいな本当に信じちゃうっていうXで主に健康情報っぽいやつがバーって流れてくるんですけどAIで下手にコード化されてて多分正しそうな数字がいっぱい並んでるやつがバーって出てくるんですけど
もうわけわかんないですねありすぎてこれ健康を扱うのに大切なことの一つがやっぱり正しい情報をちゃんと引っ張ってくるというか見極めるっていうところが重要なんだけども我々はやっぱりその大学院とかでトレーニングして研究者になってるからそこのあたり10年とかかけてトレーニングされるわけなんだけどやっぱりなかなかそういうのに慣れてないと私です
私だけじゃないんだけどでもやっぱり何が正しくて何が正しくなさそうかって見極めるのって本当に至難の技だと思うのでやっぱりそのそもそも信頼に足るデータってどういうふうに見極めたらいいのかとかじゃあ統計って何なのって何でそれが健康の情報を扱うのに大事なのみたいなところをやっぱりここはちょっと専門家に聞いて抑えたいっていうのがあって今日も来ていただいてるんですよね
よろしくお願いしますよろしくお願いします
統計のスペシャリストですかそう健康で統計ピンとこない?まあでもいっぱいデータがうぞうぞあるのはわかるのですっごくニーズの高い人なんだろうなっていうことだけわかりますわかりましたじゃあもう
健康分野の統計って何なのってところからねデータサイエンスとか最近よく使われる言葉だと思うんだけどそのあたりを含めてなんでその統計とかを理解しといた方がいいのかとかその辺も含めて坂巻先生に話してもらいましょうね坂巻先生がどんな方かというと専門分野はですね生物統計学
あとはデータサイエンスっていった分野なんですけどももともと東京大学の医学部健康科学看護学科卒業でその後東大の修士と博士に行ったんですよねそこで公衆衛生学の修士号と保健学の博士号を持ってらっしゃる
その後に横浜市立大学医学部ですとか東京大学の大学院の医学系研究科でいろいろな教えたりする仕事助教とか講師を経て今の現職に至るっていう感じですねすごいんですかすごいんですかすごい人しか呼ばないんだけれどもね坂巻先生の専門は医療系のデータ分析の
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Chapter 2: How can we identify trustworthy health data?
すごいよろしくお願いします趣味はボルダリングお酒って書いてあるんだけどそうですね最近はボルダリングにはまっていていろいろといろんな壁を登ってみて頭使いながらいろいろと壁登るのが楽しいなっていう体を動かしたりするのがやっぱり大事だと思っているのでそういうので今はまっていますお酒も書いてあるね
お酒は昔から好きなんですけど親しみやすいそうですねお酒はやっぱり普段の食事とかいろんなところで飲む機会が多いんですけどその中で自分の好きなものが何かとかを探したりすると面白いところがいろいろあるのでそれでハマったりしてますなるほどねなんか気が合いそうだね
そうですねじゃあ俺も飲んで大丈夫かってそうですね今若い時と違って全然飲み方とか変わっていて昔はいっぱい飲むみたいな感じだったんですけど今はたしなむ程度でいろんなものを楽しむ感じなので飲み方人それぞれあると思うんですけどそういうことに関してもいろいろと健康情報とかと関わってくるのでそういうところも話せればなというふうに思ったりしていますありがとうございますお願いします
具体的に普段その統計とデータってどういうことされてるんですか私はいろいろな医療データを集めたものに対して分析をしてその中にあるいろんなメカニズムであったりとかパターンみたいなのを分析してその結果解釈するみたいなことをやってますねでその方法であったりとかデータの集め方に関して研究してるっていうのは普段の仕事になってますうーん
今も一緒に仕事してるのそうなんですか何してるんですか企業の実証研究のデータを分析するんだけど分析のパートナーとしてチームに入ってもらってやってるんだけどこれがまた説明が上手なのよっていうこともあってポッドキャスト出てくんないみたいな話がトントンとまとまったんですよね
でも花さんもそういう話するじゃないですかでも俺の中では花さんがスペシャリストなのかなって思ってたんですけどもっとスペシャリストってことですか公衆衛生っていう分野広いからその中でもいろんな専門分野があるわけ私の専門分野は行動科学とかヘルスコミュニケーションとか社会疫学っていう分野なんだけどこの坂巻くんみたいな
データをひたすら専門に扱う人たちがいるそれがデータサイエンステストとか統計学って言われててだいたいそのチームに私はその行動科学とかそういう例えば行動変容を起こしたいみたいな時にはその専門で入るんだけどやっぱり自分の分野を補ってもらえる人を入れるのよそれで統計とかデータの部分
私も一通りは勉強してるけど自分の強みではないからそこをガチッと入ってもらい人を探してたところ私の本の帯を書いた西内博文くんがこの人ですって言って紹介してくれたのが坂巻くん権威だ
私は権威ではないですがだからもうありとあらゆるいろんなデータを扱ってるしちゃんとエビデンスを出すためにこういうデータの取り方はいい悪いとかこう分析したらこういう結果が出るみたいなことをやるスペシャリストって感じなるほど楽しみですじゃあ早速今日はどんなことを花さん聞いていきますか
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Chapter 3: What is the role of statistics in interpreting health data?
本当だったらその背後にあるいろんな普段の例えば今日体調悪いなとかいろんな健康情報とかデータとかを本当あるものが最終的にまとまった良くなりましたとかそういう結果だけ見てるみたいなところが多いと思うんですねそこの部分がやっぱりいろんな誤解を生む原因かなと思ったりするのでまずはそういうところデータってどこの部分を切り取って見てるんだろうみたいなのを意識するのが大事かなっていうふうに思ってます具体的にどういうことがあるんですかね
そうですね例えばお酒飲みましたってなった時にその後翌日どういう状態になってますかみたいなところで見た時に体調が悪くなりましたとかそういうところを見たりすると思うんですよねその間に例えばいろんな今日ちょっとストレスあったなとか
仕事で嫌なことあったなとかいろんなことがあるそういうようなもともとあるようないろんな様々な情報から最後どうなったかっていうところを見ていかなきゃいけないんですけどこういうことをやったらその結果体調悪くなりましたじゃあお酒に酔って体調悪くなるよねっていうふうに考えるのかそれとも違う原因があってデータっていろんな角度から見なきゃいけないよねっていうふうに思うのかで全然物の見方が変わってくるっていうところがポイントになってくると思います
あーなるほどそっかじゃあもう勘違いだらけみたいな例がいっぱいあるってことですよねデータの見方がそうですねデータの見方として勘違いするものっていっぱいあると思います切り取り方によって全然見方が変わってくるってところが大きなポイントになってると思いますねあー
ポイントの一つとしてはだからその訓練されてないと自分の好きな部分だけ切り取ってみちゃうっていうことがあるっていうことですよねそうですねそれが一つ切り取り方として見てしまう問題としてあると思います有名なのがお酒のJカーブの事例Jカーブの話覚えてる?これあったやつじゃないですか前そうそうそうそうあの覚えてますよ
口ごもってる何でしたっけJカーブっていうのはさお酒を飲む人と疾患の関係を表した時に比例する形でピッて直線状に右上にグラフが行くのが直線型JカーブっていうのはJっていう字の通りちょっと最初上がって低くなって上に上がっていくようなのがJカーブそうすると
お酒と病気の関係ってちょっと飲んだぐらいが実は疾患リスク下がるんだよっていう風に解釈されて長年適量がいいみたいに言われてきたんですよね一杯二杯飲んだ方がいいってやつですよねワインを
ところがってことですよねそうですねこれが結構難しい問題でさっきの切り取り方っていうところに関わってくるんですけどお酒ってじゃあどういう人が飲むかっていうとある程度健康な人が飲む可能性が高いと思いませんかそうですねそもそも飲めますからねそうなんですよなので適量飲んでる人っていうのは元から健康だったりするわけです
確かにもうズタボロの人あんまり飲まないそうなんですよなので飲んでない人が状態が悪いっていうのはお酒が原因ではなくてもともと状態が悪かったりするんですそこそこ全然お酒のせいではなかったっていうことなんです一方でいっぱい飲む人ってどういう人かっていうのを考えてみるとさっきも言ったように普段のストレスがあったりとかいろんな状況があるかもしれませんもちろんお酒の状況で悪くなってるかもしれなくて様々な原因が考えられるんですねはい
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Chapter 4: How do personal experiences influence our perception of health data?
結構難しいのは結局自分が飲んだ場合と飲んでない場合を見てるわけじゃなくて全体の傾向を見てるっていうところが一つポイントになってくるんですね統計っていうのは基本的には個人の中でどう変化してるかっていうよりは全体的な傾向を見るっていうところでそこからいろんなことを考えていくっていうのがポイントになってきます
そうすると全体的な傾向を見るときの人の切り取り方ってどうなってるのかっていうところまで目を向ける必要があるわけです切り取り方例えばさよくあるのが長生きしてるおじいちゃんとかおばあちゃんが身内にいてうちのおじいちゃんとかおばあちゃんってすごい長生きだったんだけどめっちゃヘビースモーカーでめっちゃお酒を飲んでそうそうってなっちゃうじゃないそういう人結構いるのようちの身内はってじゃあそれの
一人の例と統計ではそうではないっていう例をどう見たらいいかですよねそうですねそこが非常に難しい問題で人はやっぱりさっきも言ったように結果から見ていくっていうところがいやー僕あのお父さんヘビースモーカーでお母さんは全く吸わない人だったんですけどなんかお母さんはもうがんで結構前に死んじゃったんですけどなので多分タバコは関係ないと思ってますうん
そうですよねおそらくみたいな結果から見ちゃうんですねがんになっちゃった結果と健康になった結果から見るとタバコって別に体に悪くないよねみたいな風に思ってしまうんですけど実際はタバコを吸ってる人たちっていうのは見えないだけで早めに亡くなっている方もいらっしゃるかもしれなくてそういう部分には目を向けてなかったりするんです
自分の結果だけ見て長生きしてる人だけを見ることによって体にいいかもしれないというふうに考えてしまうそれはお酒もそうだし様々なものっていうのがそういうような形で切り取られているというところがやっぱりデータの見るときの難しさだと思いますそれで結構気づくの難しくないですか
すごく難しいと思うやっぱりその人って身近な人のナラティブなそのデータとかじゃないストーリーの方にやっぱり感情は揺れるしそこにあるしみたいなそうそうそうそれでも生きてる人いるしとかねなってくるともうなんかこのデータっていうのが一体何なのかみたいになってきちゃって顔が見えないじゃないまずだからその辺ですごく難しいよねそうですね何を見ればいいのかっていうところのポイントがやっぱり訓練されないとわからない部分が
非常に強くなりますねどうしたらいいんですかどうしたらいいんですかそうですねまずは何を見ていけばいいかっていうことを考えることが大事かなと思うんですねデータっていうのは自分自身のことを考えているものとあとはいろんなデータを集めて考えることっていう2つのパターンがあると思いますはい
例えば食べ物とかその食事に行くときにどういうお店を選びますかっていうのを考えたときに自分の好みが分かっていればその好みに合わせていろんなレビューを見たりとかこの人って同じ下の感覚持ってるからこの人の言うことを信じようみたいな自分と同じ人の感覚で店選んだりすると思うんですよね
その時にその一人のレビュアーだけじゃなくていろんなやっぱり自分じゃないからその人は自分じゃないのでいろんなレビュアーの情報を調べて集めてじゃあここの店がいいかなみたいに選ぶっていうのが集団で集めていろいろと考えるっていうところになってくると思うんですよねここの自分と合ってるか合ってないかっていうところの見方をどういうふうに強めていくかっていうのが統計的なものの見方だと思います
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Chapter 5: What is the J-Curve phenomenon in relation to alcohol consumption?
一般化されたものをそれはいろんな人のレビューの結果でこの店がいいよとつまり自分が好きなものはすごい和食が好きだとしてもじゃあその人が何が好きかわからなければフレンチとかイタリアンとかいろんなものの情報からいろいろ集めて
で最も良さそうなものを選ぶみたいなことをすると思うんですよねそうですね皆さんは実際は普段からそういうことをしてるんですけれどもそれをじゃあ健康のデータでそういうことができるかっていうところがポイントになっていてそこの部分に実はすごくギャップがあるっていうところが難しいところだと思ってます
なるほどなちょっとこれ近いのか外してるのか分かんないんですけど僕やっぱラーメンのプロなんでラーメンのレビューに詳しいんですけど東京でGoogleマップでラーメン屋さんを見ていくときに4.6とかっていかにも美味そうなところとかそんなにいかないんですよ
うまい豚骨ラーメン屋さんは3.5ぐらいで1と5に分かれてるんですよレビューがで1の人たちが目の前を通るだけで臭すぎますやめてくださいみたいな早く閉店してくださいみたいなのがあるんですけどそういう臭い店の豚骨はうまいって俺は知ってるんでそういうところに行って評価は低いように見えるけどうまいっていうところを探すっていう行為を自然とやってるんですよそうなんですよ
これはあってますかあってますなんでさ今坂巻先生が言ったこういう日常生活とかラーメンではある程度統計の平均を選んだり1と5のすごい揺れ幅が激しい方が多分2には美味しいって知ってるから選べるわけじゃんでもささっき言ったようになんでそれが健康の文脈だと途端に難しくなってしまうの
それは結局自分の状態とか自分の好みとかを実は把握できてないっていうところが健康の場合は大きなポイントになるんですよね。実際に健康ってどういう状態かって自分で説明することってできますか?
健康ですかめちゃくちゃ食いたいとか食欲がある飲みたいそうですねもう酒二度と飲みたくないなっていうときはめちゃくちゃ不健康食が肝なんだね直役の場合は
そういう状態って普段から定常的に同じ状態ではないじゃないですかお酒飲みたくないなとかお酒飲みすぎた次の日にラーメン食べたくなりますかっていうとなんかそんなに食欲ないなってなったらラーメン食べたくないなとかいろいろあると思うんですよね
その自分の健康の状態に合わせて何かを選択するっていうところが非常に難しいんだと思うんですよ確かにそうなった時に今の状態に合わせてその情報を取ろうとすると間違って今自分が不健康だからこれを使った方がいいとかこういうことやった方がいいみたいな選択をしてしまうっていうのがやっぱり健康データの取り扱いの難しさ特に個人で物を考える時の難しさなんだと思います
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Chapter 6: How do ecological fallacies affect our understanding of health statistics?
じゃあその気分転換にとか自分のストレスを軽減するために何かサプリとか摂取しましょうとかそういうことをしましょうそうするとその会社のストレスがなくなることによって状態が良くなるかもしれなくてだけどその瞬間自分はサプリを取ってるんですよねそうするとその後に状態が良くなったらやっぱりサプリ飲むことによって良くなりましたみたいなことが起こり得るんですねはい
なのでなんで自分がそういうことを行ってるかっていうところの背後にあるものっていうのを理解しないと結果を間違って解釈してしまう切り取り方を間違ってるっていうところそれがやっぱり健康データの扱い方の難しさなんだと思います
なんかいっぱいありそうな気はするけどどこで間違えてるかちょっとわかんないですね自分がそうなんか体がだるとか倦怠感があるからじゃあサプリ行こうみたいなって思っちゃうかもしれないけど実はそう関係ないところで原因があるかもしれないし自分の今の状態も別にこう専門家に相談してなければ通知とかで理解しているわけじゃないからそこの感情で決めちゃってることが多いってことよねそうですねはい
難しいんですけど考え方としては何かをした場合としない場合っていうところを考えていくっていうところがまず一つあるんですねもう一つは自分の状態を把握するっていうことなんですけどまずはその自分が何かこう状態が悪くなったりとか何か改善したいなって思った時に何らかの対策をしましょうと運動習慣を変えるだったり睡眠習慣を変える食事習慣を変える何でもいいんですけどそういうことをしますと
その時に変えなかった場合と変えた場合でどういうふうに結果が変わるんだろうっていうのを考えていくっていうことなんですねでそれを考えることができることともう一つ大事なのは自分で得られる結果っていうのは1個しかないってことなんですね選択した結果は1個しかなくてABテストできないみたいなやつですねそうなんですよ
さっきも言ったように状態が悪くなったのでじゃあ睡眠習慣とかサプリ取るとか色々変えましたその後結果見てみたら良くなってたからそれを続けてみますみたいな風に思ってしまうと実はさっきも言った様々な原因でストレスとか色んなものが変わってそれで良くなってるだけだと別にサプリ飲まなくても状態良くなってるんじゃないっていう風になるわけですよね
なのでそこの飲んだ場合と飲んでない場合変えた場合と変えない場合この2つの結果がどうなっているのかっていうのを考えられるようになるっていうことが一つ大事なデータの見方になるんだと思いますでもその辺に敏感じゃなかったらとんでもない不利益をこむったりするんですか
とんでもない不利益を被る場合と被らない場合この辺ね統計家だからね断定はできない非常に大事な問題で医学の世界と健康の世界っていうのは少し区別をする必要があると思うんですが
普段のその状態を少し改善するだけであればそこまで大きな不利益をこむらない場合もありますそれが非常に高い買い物じゃなければ別に困らないこともあります例えば食事の習慣を変えるっていう時に少しだけ変えるのであれば
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Chapter 7: What methods can individuals use to evaluate health information?
そのまあABテストできないというか自分がやったこととそのそうじゃなかった場合の世界線だとどうなるのかみたいなことを考えるのって結構難しいと思うんですよどうしても想像しにくいというかどう考えたらいいんですか
実はそんなに難しくないんです普段からやってるっていうところがあってそれはどういうことかというとさっきも言ったようにお店にそのラーメン例えばラーメン屋に行きますっていう時にじゃあ自分がAっていうラーメン屋とBっていうラーメン屋どっちかに行きたいってなった時に行かなければ確かにどっちが美味しいかわからないけれどもいろんな人のレビューの情報を見て自分がもし行ったらこういう感覚になるんだろうなってことを普段から皆さんやってるはずなんですよ
実はそれを健康とかその他の状況でできてないっていうところがポイントになってるかなと思いますなので人の情報っていうのをうまく使うAっていう選択をした時にどうなるかBっていう選択をした時にどうなるかっていうのをまずは人の情報他の人がどういう風な経験をしてるのかっていうのを使っていろいろと考えてみようっていうのが統計の考え方になる
それがさ例えばワクチン接種でするしないを選ぶときに例えばまあする人の中でました人の中でどのぐらい副作用の人がどんな風に出てるかっていう情報だったりこの薬とか治療法とかをするとどうなるのかこのサプリを飲んだら例えばその3年後とか5年後とかそういう人たちがどうなってるかはい
みたいなところですねそういう研究が5万とあってその研究にもいろんな質があるからそのあたりはこういう坂巻先生みたいな専門家がいい研究のデザインかとか見極めるわけなんだけどだいたい世に出てる情報っていうことで言うとやっぱりその研究のデータを見るってところですよね過去の
これも違うかもしれないんですけど病気になった時に民間療法を取っていたタイミングで体が調子が良くなってきてだからこの民間療法が効いてるんだと思ってるけど実はただ体調が良くなっている時にその民間療法しただけだったみたいなバイアスの話とかそういえば聞いたことあるなと
そうですねそれもそういう一つの切り取り方の問題の例だと思うんですけど本当は民間療法を受けなかった場合とか他の何かをした場合の状況を考えることが重要でその場合と比べてちゃんと変わっているのかというところがポイントになっているということですね先ほどもおっしゃっていただいたように結局元から体調が良くなっている状況だっただけじゃないのと民間療法じゃなくてっていうところはしばしばあると思いますね
なんかすごい面白いハーバードの事業でも紹介されたんだけどスライディングドアっていうスライディングドア1998年にイギリスを舞台にグミネスパルトローとかが出てる映画があって恋愛のコメディなんだけどそれってその地下鉄に駆け込むんだけどはい
その駆け込んで乗れた場合と地下鉄のドアがその目の前で閉まっちゃった場合でその主人公の人生が変わっていっちゃうのねスライディングするんですかその2つのストーリーを加勢して物語が進んでいくっていう面白い物語なんだけどこれがまさに今坂巻先生が言ってた2通りの人生例えばこのサプリを飲んだ人生と飲まない人生とかはい
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Chapter 8: How can we avoid biases when interpreting health data?
コントロールセットできないですからねそうなんですよ戻れないでっていうのが一つ見方ですだから切り取って見るんじゃなくてっていうところですよねあとはエコロジカルファラシーってこれハーバードの試験にも出る大事なデータの考え方であるファラシーっていうんだけどこれ専門家でもいっぱい間違っちゃうぐらい難しいものがあって坂巻先生説明してもらえます?大事なところなんだそうですね
データの見方って何で見なければいけないかっていうと最終的には個人で見なきゃいけないんです個人がどういう選択をしてどういう結果になるかっていうのを見なきゃいけないですけどデータの取り方っていろいろあると思うんですよね例えばニュースとかで出てくるのはじゃあ日本ってどういうようなGDPになってとか
フランスとかアメリカってどういうGDPになったとかっていう国ごとにまとまってそれぞれの国で健康か健康じゃないかって見ると平均寿命は日本はこのぐらいあってとかアメリカはこのぐらいあってとかってなってくるとちゃんと稼げてる国が健康ですとかいろんなデータの見方があると思う
よくあるエコロジカルファラシーと呼ばれる問題の例として出てくるのがまたお酒の例なんですけどワインをどのくらい飲むかっていうのと健康かどうか寿命がどのくらいあるか長いかどうかっていうのを比較するというのを見たときにワインを飲んでる方が寿命が長いつまりやっぱりお酒は体にいいんだっていう風になるんですが
それはその国がちゃんと稼いでて衛生環境が良かったりとかそういう状況になっている可能性があってフランスとか日本とかワインを摂取している国っていうのが単純に環境がいいだけ医療環境がいいとか食事の環境とか様々な環境がいいだけかもしれないですね
そうなってくるとその個人がワインを摂取してとかどうか関係なくて国の状況で変わってくるので背後にあるメカニズムで見た目上何かが良くなってるっていう関連が見えてしまうっていうのが問題になってくる簡単に言うとその個人の状況じゃなくてまとまった国のデータみたいなので見てくることによって間違った関連が見えてしまうよっていうのがエコロジカルファラシーと呼ばれる問題になってます
そこら中にありそうというかそうなのよ終わりがなくないですかそうなのそこら中にある引っ掛け罠に引っかかっちゃってるのそうですよね難しいこれ難しさっていうのは結局情報の非対称性というか我々が何を知ってるかっていうことだと思うんですよね
でこの例としてよく出てくるのがノーベル賞受賞者の数とチョコレートの摂取量みたいなのがあってそれぞれの国でどのくらいチョコレートを摂取しているかとノーベル賞を取っている人がどのくらいいるかっていうのを見てみるとチョコレートを取っている人の国の方がノーベル賞を取ってたりするんですよじゃあチョコ食べた方がいいな
さすがにそう思う人ってそんなに多くない気がするんですチョコだけでそんな賢くなりますかって当分だみたいなそうですねでもそこって大事な問題でやっぱ当分だよねっていう風に思ったりとか自分の中でいろんなロジックを作れると思うんですよ
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