医療ビッグデータへの期待

たくさんの「問い」を生み出せるビッグデータ

黒川 清（政策研究大学院大学教授／NPO法人日本医療政策機構代表理事）

　デジタル技術の進歩は急速だ。データ集積方法の拡大，解析手法と利用方法の多様化などなど。思いがけない関係性が示され，私たちの生活から，思考の在り方，データの集積と解析の在り方まで，従来の考え方では，予測もできない相関性が示される。「『因果関係』から『相関関係』へ」。今までの思考プロセス，常識が大きな挑戦を受けている。2009年のインフルエンザパンデミックでは，従来の考え方では説明のつかないような手法を使ったGoogleの分析予測が早々に『Nature』誌に掲載されたのは，大きな話題になった^1）。

　ほぼ20年前から，慢性腎不全の透析分野ではDOPPS（Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study）という，透析に関するデータを国際的に集めて，各種の「臨床の質問」を公募しながらデータを分析する，という長期の臨床研究が始まっていた。治療成績の向上，コスト分析などにも大いに貢献したこの臨床研究こそ，「ビッグデータ」の始まりとも言える。データを見て，「なぜか？」と考える，このような研究を通じて，何人もの優秀な，新しい研究スキルを持った優れた臨床研究者が育ってきた。

　また，ほぼ10年前から厚生労働省は「戦略研究」という新しいカテゴリーの研究を始めていた。最近は大きな課題として「認知症」が話題に上がったが，従来型の臨床研究では，有意義な研究を行うには限界があることは明白であったと言える。研究も大事だが，その成果を待っていられないような社会的要請もある。2013年12月，英国政府は「G8 Dementia Summit」を宣言，18人からなるWorld Dementia Councilを設立した。私も委員就任を要請されたが，私の提言の焦点は「ビッグデータ，ロボット，脳研究のデジタル手法の活用」だった。

　ビッグデータは，医療分野に適した分析，政策手法であろう。データから「医療や治療の標準化」，「患者の行動様式」，「診療と経済的効用」など，いくつもの「質問」への「相関」が得られる可能性が高い。いろいろなビッグデータと，その解析目的についても，いくつものヒアリングが試みられ，研究公募も始まった。いずれは二重盲検が不要になる可能性もある。医療分野は具体的に多くの「質問」が考えやすい研究，解析の分野であり，政策的にも関心が高い分野であろう。

　ただし，ビッグデータを扱える人材，データを分析・活用する組織の在り方など，結構，頭の痛い課題ではないか。昨秋，ニューヨークでの「ビッグデータ」の会議に参加したある人から，日本におけるこの分野の人材の数と質は，相当に遅れているとの指摘を受けている。

1）ビクター・マイヤー=ショーンベルガー，ケネス・クキエ著．斎藤栄一郎訳．ビッグデータの正体――情報の産業革命が世界のすべてを変える．講談社；2013．