緒言

医療におけるTailor-made Medicineが提唱されて幾久しいですが、現場におけるTailor-made Medicine実現への道程はまだまだ遠いのが実情です。というのは、生物学・基礎医学は解析的な手法で生命現象の真実を明らかにする学問であるのに対して、実臨床・臨床医学は、統計的な手法で患者さんや健常人をとりまく事実を明らかにする学問であるため、その成果が導出されるまで時間と手間が掛かりすぎることが原因です。さらに、臨床医学から導出された臨床的事実はあくまでも平均的であり、個人差・病態差・社会的要因差などのいろいろな条件が付いてくると、組み合わせの爆発を起こして解析ができなくなってしまいます。たとえば、定期的な運動が冠動脈疾患を抑制するというエビデンスが臨床試験の結果として出てきたとして、その結論は、1.性別により、2.年齢により、3.肥満度により、4.高血圧の有無により、5.冠動脈疾患の有無により変化する可能性がありますが、その各々の場合分けに対するエビデンスの確からしさを十分担保しません。つまり、80歳代男性で肥満はないが、高血圧と糖尿病と痛風のある人に対して、運動が冠動脈疾患を抑制するか否かは、そのような集団を対象にして再度臨床試験をしなくてはいけなくなるわけで、これらの循環器疾患危険因子のすべての組みあわせに対して、臨床研究の成果を出すことはできないのは自明です。このため、実臨床、特に循環器領域では、Tailor-made Medicineや近年注目されているPrecision Medicineの実現がなかなか成就しないのです。

では、どうすればいいのでしょうか？それは今まさに行われている日本中・世界中の医療内容を詳細に解析し、そのエッセンスを抽出することです。そのためには、今現在行われている医療のすべてを記述することが必要となりますが、従来そのようなことは不可能でした。というのは、患者さんに関する情報をすべて記載できるノートもコンピュータもありませんでしたし、そのようなデータをカルテなどから書き写す手段もなかったのです。しかしながら、近年、ビッグデータが経済やマーケティング、天気予報などの分野で用いられるようになり、医療においてもビッグデータ集積・解析の必要性が認識されるようになってきました。また、電子カルテの普及により、理屈の上では比較的簡単にビッグデータが収集できるようになってきました。でも、その医療ビッグデータをどのように使うのか、また本当にそこから成果が出てくるのか、などたくさんの疑問が残ります。医療ビッグデータを集めたのはいいが、役に立たないようであればなんの意味もないからです。そこで、本書では筆者らの十数年間にわたるビッグデータ解析の証跡をたどりながら、医療においても十分にビッグデータが役に立つことをここにまとめたいと思います。

私が循環器内科医師であるため、循環器病を例にした事例がたくさん出てきますが、これらはほかの分野すべての医療・医学に演繹できることであると信じております。また、ビッグデータ集積・解析が医学のみならず、医学と共同関係にある薬学・製薬・健康産業に対して広く・大きく・深くインパクトを与え、社会全体をいい方向に変えるものであると期待しています。そうしないと、我が国の医療界は大きく世界の潮流に遅れをとることになります。医療・医学・薬学・IT業界の皆さん、ぜひ、この本を手にされた皆さん、医療ビッグデータをもとにした医学・医療を真剣に考えてみませんか？本書がその一助になれば幸いです。

2018年4月

国立循環器病研究センター 臨床研究部
北風 政史