エビデンスの意義と科学的な考え方について
心と体の専門家が様々なトピックを取り上げて、健康について考え直す番組、Rethink Healthということで、今回はミイラさんよろしくお願いします。
はい、よろしくお願いします。
今回は、エビデンスと健康みたいなテーマでしゃべろうかなと思うんですけども、
はい。
健康、自分たちちょうど大学院、自分は通ってた、ミイラさん今通ってる感じのところだけど、
人間健康科学科みたいなところで、健康について科学するみたいなテーマで結構活動してきてるというか、来てきたんですけど、
これまでも色々話した中で、色んな研究を参考にしたりしてる話もありますし、
科学的な考え方みたいなところが身につくと、自分自身の健康を考えるときにも役立つし、
もし身の回りの人の健康についてアドバイスするとかするときにも役立つんじゃないかなと思うので、
改めちょっとエビデンスみたいな話をしてみようかなと思います。
はい。
という感じで、とはいえです、多分自分も国家資格取ったりとか、現場でちょっと働いてるときって、論文とかで研究ではこういうのあるけど、
ずっとそれを参考にし続けるというわけでもなく、何ですかね、研究するときには論文読むとかっていう感じかもしれないですけど、
三浦さん的に何か、いつ頃から何か論文読み出したとか、何か研究意識し始めたみたいなのってありますかね。
論文を読むとかいうことは日常的にはそんなにないんですけれども、
ただ大学院に行って、EBMとかエビデンスっていう言葉を意識するようになって、
例えばテレビとかで雑誌とか、いろんな情報、健康に関する情報を見聞きするときに、
バイアスとか、やっぱり根拠とかバイアスとかそういったことを含めて考え、
自分なりに考えたり、調べてみたりっていうようなことはだいぶ意識づいてきてるかなっていう感じですね。
現場でのエビデンス利用と看護師の役割
そうですよね。研究を理解すると、このグラフのスケールおかしいんじゃないかとか、
どこがソースになっているのかみたいな、結構気になり始めると思うんですけど、その辺は結構ね。
あと、病院で勤めてるときとかは、目の前の患者さんのこと考えてるとあんまり論文読む暇なかったりするかもしれないですけど、
病院で論文の消毒会とか、症例報告するときに引用してくるみたいなことはあったりしたんですかね?
そうですね。症例報告とかはあるんですけれども、あんまりそのディスカッションするときに、
何かの論文を用いてきて、看護師さんたちがみんなで話すとかっていうのは、あんまりなかったかなと思うんですよね。
やっぱりお医者さんとかの方が逆に、そういう新しい知識とかを盛り込んで話しするような印象はありますけど。
実際、エビデンスベースドメディスンみたいな言葉もありますけど、
あれって全部患者さん関わるときにエビデンスに基づいたものじゃないといけないっていうよりは、
今の置かれてる環境とか、患者さん自体の気持ちの部分とか、全部考慮して決めましょうみたいな概念かなと思いますし、
やっぱり臨床で関わってると関わってる方の気持ちとか、その状況とかを話すことが多いかなと思うんで、
そこでそんなに研究どっぷりって感じではないのかもしれないですよね。
そういう論文ありきでとかいうよりは、もうすでに情報が加工された形で、こういうふうに実践しましょうっていうふうにどんどんアップデートはされていて、
例えば手洗いに関することとか、あと例えば損傷処置だったり、傷の処置は、
例えば出陣療法の方が今はメジャーになってきてるよとか、濁相のケアとか体育館を何時間おきにするとか、
例えばそういう時の指標に、やはりそういう情報は認定ナースみたいな人によって発信されてたなっていう記憶はあるんですよね。
そうでしょうね、多分。
そうです。
なんかその看護師さんの中でここは統一してやりましょうみたいなことを決めようと思うと、やっぱりエビデンスもとにした方がいいでしょうし、
そうですね。
なんかノーリフトポリシーとかありますよね、確か。
なんですかそれ。
リフトをするとき、リフトというか異常するときのやり方みたいなものとかで、確かノーリフトポリシーみたいなのがあった気がするんですけど、
だからそれもそこは結構自分たちみたいな理学療法士とか整形科系の人とかで、
介護とか看護師さんとかで異常とかしないといけないときに、腰痛めることもあるからそれを守るためにどうしたらいいのかとか、
一緒に考えてるプロジェクトとかもあった気がするんですけど、
そうですね、確かに。
エビデンスと感情の共存
そういうところはね、エビデンス結構入りますよね、多分。
入っていてですよね、それが実践に結びついてからみんながこういうふうにやるといいよって体で覚えていくみたいな感じだったのかなとは思うけど。
そうですね、だから日々変化が大きい患者さんの状況とかっていうのは、
エビデンスをもとにしたらこうとかっていうだけじゃなくて、さっき言ったような気持ちの部分とかに寄り添いつつですし、
統一してある部分はエビデンスをもとにするって感じで、
大学院行った後とかは、自分の研究論文決めたりとか書いたりするときは、いろいろ読む機会が増えたみたいな感じですかね。
そうですね、やっぱり自分が何よりもそのテーマについては誰より詳しくならないとみたいな風なのがよく言われてますし、
日々チェックしていますよね。
なるほど。
そうですね。
そうですね、自分の場合だと、大学院入って初めてやった研究って、ずっとやってたボート競技の腰痛みたいな感じなんですけど、
その時もまずスポーツに対して出てる論文とかはたくさん読んだりとか、腰痛に関することとか調べましたし、
特定の分野で研究しようとか思うと読むかなと思うんで、
専門家だったとしても全部が読めるわけではないですしね、ちょっとずつそれを広げていくっていう感じですよね。
研究に必要な資料を活かす
そうですね、やっぱり重要度を決めるときとかに、やっぱりいろんな種類、いろんな本当に論文を見た中で、
やっぱりここでも言われてるし、ここでも言われてるなみたいな感じで、
より例えば強調して必要だなと思うような支援とかを言っていくためには、そういう資料があるとすごく裏付けになるので、
ただただ言うのではなくて、やっぱりそういう資料をもとに自分の研究に活かしたりとかしてますね。
そうですよね、できるだけ一時情報に当たっていくというか、いろんな論文で引用されてることとか、
一般の書籍とかでも共通する部分ありますし、論文レベルでも似たような話で出てくることありますけど、
そこでいろんなとこから引用されてて共通で使われてるやつっていうのは、正しさが高い可能性があるから、
だから研究者としてはそういう論文を書けるようにとか、そういう知見を見つけるようにっていう感じで頑張って研究するかなと思いますし、
だんだん教科書を読むだけじゃなくて、その元が結局論文とかで発表されたものになってるから、
そっちを追っていけると間違いが少なくなるというか、より深く理解できるかなっていう感じですよね。
そうですね。絶対にこれだけがいいとかっていう考え方ではないんで、
言ってもいろんなポイントを集約して、結局どういうふうに生活に生かしていけるのっていうところまで考える上で、
すごくそういういろんな示唆を考慮して考えていくことができるようになってきたなと思って、
本当に気をつけなきゃいけないのはバイアスが偏りすぎた情報。
一つだけの情報を強調して、例えばガンの治療にはビタミンCがいいんだみたいなことを言われてたとしたら、
ただそれだけを言うとかいう考え方にはならないように気をつけてます。
そこがうまく批判的にも捉えつつ、正しいものを見つけるって感じで、
最近AIのツールとかもめっちゃ出てきて、チャットGPTとか、その辺もより批判的な思考が大事なのかなって感じはしてて、個人的には。
ああいうチャットGPTとかで聞いたりしたら、こういう時にはこれがいいみたいな、結構バシッとAIが言ってきたりすると思うんですけど、
それだけ信用して、これが正しいんだと思っていると、ちょっと嘘を含まれている場合もあるし、あんまり良くないかなって感じで。
だから専門家としてはそれが本当に正しいのかっていうのをもう一回吟味して咀嚼してみたいのができるといいんじゃないかなと思います。
一般の人はなかなか難しいと思いますけど、そういうのできる人からの発信を信用するとかね。
ヘルスリーテラシーみたいなところを高めていけると本当にいいのかなと思います。
そうですよね、本当にね。
どういう人を対象にした集めたサンプルなのかっていう、国も違えば文化も違えば人種も違えば性別の差もあるかもしれないとか、
いろいろな背景のこととかを考えていくと、自分に当てはまらない可能性もあるということをちゃんと思った上で、
その情報っていうのは眺めておき、ちょっと実践してみたりとかいうような扱い方を客観的にやっていくためにはすごく有用かなと思いますね。
本当に自分自身にとってってどの研究を元にしても分からないことだと思うんで、
どんだけエビデンス高い研究だったとしても、統計的に有意義みたいなものってピーチ、
ピーチとかの話もちょっと難しいですけど、5%とか、
だから100人いた時にその5人はそこに当てはまらない可能性もあるわけなんで、
自分自身がそこに入ってるか入ってないかって分かんないんでね、
その辺は感覚的に試しながら決めるしかないですけど、
そうですね。
実際にいい研究って言われてもそうなってるっていうのを知っとくとね、
その情報を得た時にそこが自分に当てはまるとか絶対こうとか思わなくなるかもしれないんで、
その辺が理解できるといいと思いますよね。
そうですね。
ただやっぱり物事を論理的にとか構成立てて分解して話すとかまとめて話すにしても、
すごくそういう資料があるとちょっと位置付けがしやすいかなとか思うので、
基本的に一般的にこういう風にものが良いと言われてるけれども、
ここではこういうような事情があるからこういったところは当てはまるし、
エビデンス基盤のAI活用の可能性
こういったところは違うよねとかいう風に、
うまく過去の資料っていうのを照らしていくっていうようなことで理解がしやすくなると思うので、
本当にいろんな新しい情報っていうのを分かりやすく噛み砕いて発信していくっていうのは結構難しいんですけど、
そういうことにやっぱり研究っていうのは本当に役立つ一つ一つの資料と思うので、
そうですね、そういうのを理解する手がかりとしてAIとかめちゃくちゃ活用していくのが良いと思いますね。
そうですね、自分自身の健康とか一対一で関わるときの相手っていうのは論文だけじゃ結構難しい部分ありますけど、
一対多数に向けて情報発信するとか、そういう時はやっぱり研究元にした方が、
何パーセントはこういうものが効く可能性があるとかっていうのは、
誠実な言い方というかインフォームドコンセントって言葉もありますけど、
情報をしっかり提供して、それぞれの意思決定に反映してもらえたらっていう形かなと思うので、
そういう時に本当にAIのツールとかを使って、これのことについて調べた研究いくつか教えてくださいとか、
自分で調べることもできると思うんですけど、結構その辺の似たような研究を調べる時のツールとしては便利かなと思うので、
どんどん出てくる気がするんですけどね、論文検索するのに特化したAIのツールとか。
確かに。
最近どんどんいろいろ出てきてますもんね。
自分の手が馴染んだやり方で、私なんかはよくディープウェーブルとかアブストラクトとかをまず翻訳して、
ささっと要約を見ていくっていう感じだけど、あれだと有料にしないと前編は翻訳一気にしてくれないので、
何かしらすごくいろいろと研究者にとって扱いやすいものが絶対出てきますよね。
ディープウェーブルじゃなくて、多分ChatGPTも入れ込んだAIのツールで、論文のPDF入れたらそこで要約出してくれるとか、
この研究の対象者教えてとかって言ったら返してくれるとか、そういうのはもう出てきてるっぽいですね。
もうありますか。PDF丸ごと入れちゃう感じですね。
論文って形式決まってますからね、ある程度。
確かにそうですね。
だからAIとしてもやりやすいんじゃないですかね。
やりやすいかもしれない。
対象者の情報があるからそこから引っ張ってこようとか。
そうですよね。
論理的な思考はやっぱりAIが便利かなと思うんで。
だからこれから健康に関する情報の調べ方っていうのも変わってくるんだろうなと思いますし、
今までだったら自分の症状とかをGoogleとかで検索して出てきてそこで調べてたとかあるかもしれないですけど、
医者並みの知識を入れてるAIのチャットボットみたいなのがあったときに、
そこでこういう症状があるんですけどって言ったらそれに関係したような質問を投げかけてくれて、
追加でやっていったらある程度推論してくれるというか、そういうのはできるんだろうなと思いますけどね、いつか。
そうですよね。
自分たちの頭でひねり出してアイデアを考えていくよりも、
ちゃんと論拠に基づいた研究テーマとかも考えてくれそうですよね。
まあね、そうですよね。
たぶん今まであるのはこれだから、まだ検証されてないのはこれとかね。
ある程度はできるんでしょうね、たぶん。
そうかもしれないですね。
健康情報検索の変化可能性
まあでもかなりそういう手順が早くこなせるようになるのはめちゃくちゃありがたいはずなので、
ちょっとまず馴染ませていき、どんどん使ってみるっていう感じですね。
そうですね、だから自分は今もアクシー一応取って出てますけど、
今後大学院生とかどうやって研究テーマ決めるのかなとか結構気になるところだったりしますし、
臨床で働くって言っても、やっぱりエビデンスに基づいた推論とかっていうのを結構AIでもできるようになるから、
人が何をしないといけないのかなっていうのは結局何かなって気になりますけど、
たぶん人に寄り添うとか気持ちに応じた対応するとかその辺かなと思うんですけどね。
エビデンスはAIありきでうまく活用してやる感じですかね、たぶん。
そうですよね、本当に。
教育に関しても絶対変わるんでね、たぶん。
もう人に聞くよりもAIに聞いた方が正しいっていうか、人間も限界あるんで知識量に。
だから今聞かれて正しく答えれるかどうかわからなかったらもうAIに聞いた方がまだ正しさ高いみたいな、あるかもしれないかもしれない。
そうですね。
確かに一種の国家試験も通ってたんですよね。
そうかそうか、さすがですね。
エビデンス、みいらさんの場合は今後研究まとまってきて論文書くときとかはどんどん活用していくかもしれないですね。
AIによる文章作成の可能性
そうだと思います。なんか少なくとも英文構成とか、文章自体がちゃんとした並び方になってるかとか、細かい語彙の使い方とかも、もしかしてやってくれるなら、今までそういうのって人がやってたことなんですけど、
それも結構人によって多分違いがあったと思うので、そこをある程度、信頼性が逆に高いAIの方が、そういうの頼った方がいいところは頼ってみたいな感じだと思いますね。
なんか人だとね、都合よく書いたりするかもしれないんでね。
かもしれないですね。
そんなところで、今回エビデンスと健康みたいなテーマで、ちょっとエビデンスも本当に一般の人の健康に向けてとかセラピストとして、人に関わるときに研究者としてみたいな、結構幅が広いですけど、
今後またAI出てくるとどんどんこの辺も考える機会増えそうな気はするんで、またちょっと取り上げてしゃべれたらと思います。
じゃあ今日はこの辺で。
ありがとうございます。
ありがとうございました。
