【AIと医療】医療の中心は「S情報」から「O情報」へ

前回までは、現段階でできることについて書きました。

今回は、データのイノベーションについてです。

ウェアラブルセンサーの発達によって、その人のデータを２４時間ずっと計測することが可能となりました。その情報量たるや、これまでの一日に一回などの計測とは比べ物になりません。
日内変動、薬との関係などを細かく知ることができます。
しかし、その解析は医学だけではできません。

というのも、これまでの医学ではそのような大量のデータから考えるということをしていないからです。
むしろ、患者さんの言葉を聞きながら、それを元に考えることで発達しました。
患者さんの話を聞くことを問診と呼びますが、診断学の教科書では、「正しい問診をすれば、80%の病気は診断できる」と言われています。

このような、患者さんの言葉などを元にした情報を、医療現場では「S（subjective: 主観的）情報」と呼びます。患者さんから聞いたことであれば、飲んだ薬の名前であっても、これまでかかった病気の名前も、すべて「S情報」です。

対して、検査値などの数値データを「O（objective: 客観的）情報」と呼びます。
身長や体重、血液検査などはもちろん含まれますが、医師が診察で得られた所見（お腹がかたい、柔らかい）も「O情報」とされます。医師の診察はあるていど決まった手順で行うため、それで得られた所見も客観的とされるのです。

これまでの医学では、「S情報」を活用することで発達しました。
人と人とが接する上では、S情報の方がわかりやすいということが原因でしょう。
痛みを数値化するよりは、「腹がものすごく痛い」と青ざめている方が、私達にはよく伝わります。

しかし、これからは「O情報」の活用が進むでしょう。
例えば、血圧や脈拍などを通じて、この人は「◯時◯分◯秒から痛くなった」のかそれとも「午前中からだんだん痛くなった」のかがわかります。このような、病気の発症の仕方をオンセットと呼びますが、これは医療上は大変有用な情報です。これまでは、問診からその情報を得ていたのですが、S情報から正確に導くことは困難です。皆さんも経験あるでしょうが、お腹が痛くなったときに、それが突然だったのか、いつの間にかだったのか、はっきりしないことが多いのです。


これまで、私達人間は多くの「O情報」を見落としてきたのです。
患者さんの声色、肌の湿度の変化、関節のきしみ、足音...
センサーの視点から人間をみると、人間は無数の「O情報」に包まれていることでしょう。
その「O情報」のなかには、医療上重要なものも含まれているでしょう。
センサーを通じてこれらの情報が集められ、病気のデータとともに解析されると、これまでの診断学はがらりと変わるでしょう。
それこそ、「正しいセンサーをつけていれば、99.3％の病気が10秒以内に診断できる」可能性すらあります。