プログラミングは医療データの活用に不可欠なスキルです。この記事では、その基本概念から実践的な思考法まで、医療従事者が知るべき核心を解説します。
プログラミングは、膨大な医療データを効率的に解析するための「指示書」です。人の手では不可能な規模のデータから新しい知見を引き出し、研究の信頼性を高める「再現性」を担保する強力なツールとなります。
医療データサイエンスではPythonが主流です。特に、高速計算用のNumPy、データ整理用のPandas、グラフ作成用のMatplotlibという3つのライブラリが必須の道具箱（三種の神器）となります。
複雑な問題を「分解」「パターン認識」「抽象化」「アルゴリズム設計」の4ステップで整理する思考法が身につきます。これは臨床研究や日常業務の問題解決にも直接応用できる普遍的なスキルです。
強力なツールだからこそ、個人情報保護、データ品質管理、統計の限界理解、倫理審査の重要性など、医療データを扱う上での心構えが不可欠です。技術と倫理は常に一体でなければなりません。
日々の診療や研究で、ふとこんな風に思ったことはありませんか？
「この膨大な電子カルテのデータを、もっと効率的に解析して、何か新しい知見を見つけられないだろうか…」
「あの最新の論文で使われていた解析手法を、自分の研究でも試してみたいけど、一体どうすれば…」
「毎月繰り返している報告書のデータ集計、もっと自動化できないものかな…」
その「できたらいいな」を「できる！」に変えるための一つの強力な選択肢。それが、今回私がお話しする『プログラミング』です。なんだか難しそう？いえいえ、そんなことはありません。プログラミングは、現代の医療従事者にとって、診療や研究を力強く支援する重要な「思考の道具」となり得ます。さあ、一緒にその世界の扉を開けてみましょう。
プログラミングって、いったい何？ ～スーパー執事への指示書～
まず、一番大事な質問から。「プログラミングって、結局なんなの？」
一言でいうと、「コンピューターにやってほしいことを、コンピューターが理解できる言葉で順番に書いた指示書」のことです。まるで、ものすごく優秀だけれど、指示がなければ何もできない執事に、仕事の段取りを細かく伝えるようなものですね。
例えば、「この1000人分の患者さんの血液検査データから、特定の遺伝子変異を持つ人だけをリストアップして、平均年齢と男女比を計算して」といったお願いを、執事（コンピューター）がわかる言葉で正確に伝える。その「言葉」がプログラミング言語であり、その「指示書」を作る行為がプログラミングです。
なぜ、今これが医療の世界で重要なのでしょうか。それは、現代医療が「データ」という宝の山の上にあるからです。ゲノム情報、電子カルテ、医用画像、ウェアラブルデバイスから得られる生体情報…。これらの膨大なデータを人の手だけで解析するのは、もはや不可能です。プログラミングという杖を手にすることで、私たちは初めてその宝の山を自在に探索し、患者さんの診断や治療、新しい研究のヒントを見つけ出すことができるようになるのです。
医療界の共通語「Python」という名の万能ナイフ
プログラミング言語には、実はたくさんの種類があります。英語や日本語、フランス語があるように、それぞれに特徴や得意なことがあるんです。その中で、今、医療AIやデータサイエンスの世界で広く採用され、「まずはこれを学ぶべき」と言われているのが『Python（パイソン）』です。
Pythonがこれほどまでに支持されている理由は、そのシンプルで分かりやすい文法に加え、データサイエンスのための便利な「道具箱」が非常に充実している点にあります (VanderPlas, 2016)。
この「便利な道具箱」のことを、プログラミングの世界では「ライブラリ」と呼びます。これは、誰かが作ってくれた便利な機能の詰め合わせセットのようなものです。例えるなら、料理をするときに、スパイスを一つひとつ調合しなくても、最高の味が決まる「カレーのルー」や「パスタソース」が用意されているようなイメージでしょうか。Pythonには、この「便利なルーやソース」が山ほどあるんです。
特に、医療データを扱う上で欠かせない「三種の神器」とも言えるライブラリがあります。
- NumPy (ナムパイ): 大量の数値を高速に計算するのが得意な「スーパー電卓」。統計計算の土台となります。
- Pandas (パンダス): Excelの表のようにデータを自在に整理・加工・集計できる「魔法の台帳」。電子カルテのデータや臨床試験のデータを扱うのに必須のツールです (McKinney, 2017)。
- Matplotlib (マットプロットリブ): データを美しいグラフにしてくれる「凄腕の画家」。研究発表のスライドや論文に載せる図を、コード一つで作成できます (Hunter, 2007)。
例えば、Pandasを使えば「数千人分の匿名化された電子カルテデータから、ある降圧薬を処方された患者さんだけを抽出し、治療開始前後の血圧の変化をMatplotlibでグラフにする」といった作業が、驚くほど簡単かつ正確に、そして何度でも同じように実行できるようになります。
冒険の準備をしよう！プログラミングの「開発環境」
さて、魔法の言葉（Python）と便利な道具箱（ライブラリ）がわかったら、次はその魔法を唱えるための「作業場」が必要です。これを「開発環境」と呼びます。
料理をするのにキッチンが必要なように、プログラミングにもコードを書いたり、実行したり、間違いを直したりするための専用の場所が必要なんです。初心者の先生方がまず揃えるべき、代表的な開発環境をご紹介しますね。
- Anaconda (アナコンダ): Python本体と、先ほど紹介したNumPyやPandasなどの主要なライブラリが全部セットになった「オールインワン・パッケージ」。これをインストールするだけで、データ分析を始めるためのキッチンがほぼ完成します。
- Jupyter Notebook / Lab (ジュピター・ノートブック/ラボ): Anacondaをインストールすると使えるようになる、超便利なツールです。これは「コードが書けるデジタルな実験ノート」と考えると分かりやすいかもしれません。コードを書いて、実行すると、その結果がすぐ下に表示される。文章やメモも一緒に記録できるので、試行錯誤しながら分析を進める研究のスタイルにぴったりです。
- Visual Studio Code (VS Code): Microsoftが開発している、プロの開発者にも大人気の高機能エディタです。少し慣れてきて、データ分析だけでなく、より本格的なツールやアプリケーションを作ってみたくなったときに、最高の作業場となるでしょう。
いつでも「あの結果」を再現する魔法、「再現性」の重要性
ここで少し、科学者として非常に大切な話をさせてください。それは「再現性」です。
科学、特に医学研究において、ある研究結果が信頼されるためには、「他の誰かが同じ手順を辿れば、同じ結果が得られる」ことが重要な原則です。しかし、これが意外と難しい。例えば、手作業のExcel分析を想像してみてください。どのセルをコピーして、どのフィルターをかけて、どんな関数を使ったのか…。数ヶ月後、自分自身でさえ完全に同じ操作を再現するのは困難ですよね。これでは、科学的な信頼性は担保できません。
この問題を、プログラミングは実に見事に解決してくれます。計算科学における再現性の重要性は、繰り返し強調されてきました (Peng, 2011)。プログラミングコードは、「完璧な手順を記録したレシピ」そのものです。そこには曖昧さが入り込む余地はありません。このコードさえ共有すれば、世界中の誰もが、ボタン一つであなたの分析を完全に再現できるのです。実際に多くの科学分野で、論文に分析コードを添付することが推奨されつつあり (Stodden, Seiler and Ma, 2018)、研究の透明性と信頼性を担保するための必須教養となりつつあります。
問題解決の設計図、「計算論的思考」を身につける
最後に、プログラミングを学ぶことで得られる、最も価値あるスキルについてお話しします。それは、特定の言語の書き方を覚えること以上に、「計算論的思考（Computational Thinking）」という問題解決の思考法が身につくことです。
これは、コンピューター科学者のジャネット・ウィング氏が提唱した考え方で (Wing, 2006)、「複雑で、一見するとどこから手をつけていいか分からない問題」を、コンピューターが解決できるような形に整理・分解していく思考プロセスです。
なんだか難しそうに聞こえますが、やっていることはとてもシンプル。例えるなら、「美味しいカレーの作り方を考える」プロセスによく似ています。
この思考法は、プログラミングだけでなく、臨床現場での課題解決や研究計画の立案にも、そのまま応用できます。「ICUにおける敗血症の早期予測モデルを開発する」という複雑な問題も、例えばMIMIC-IIIのような大規模臨床データベースを用いて (Johnson et al., 2016)、「①必要なデータを定義する」「②データを前処理する」「③予測に使う特徴量を選ぶ」「④モデルを学習させる」「⑤性能を評価する」といったように、計算論的思考のフレームワークに沿って分解し、手順を組み立てていくことができるのです。
医療データと向き合う上での大切な心構え
プログラミングという強力なツールを手にするからこそ、私たちは医療データを扱う上で、常に心に留めておくべき大切な注意点があります。これらは、技術的なスキルと同じか、それ以上に重要です。
- 個人情報の保護: 言うまでもありませんが、患者さんのデータを扱う際は、個人情報保護法や関連ガイドラインを遵守し、適切な匿名化処理を徹底することが絶対条件です。
- データの品質管理: 実世界のデータは、欠損値や外れ値、入力ミスなど、ノイズが多く含まれています。解析の前に、これらのデータクレンジングを丁寧に行うことが、結果の信頼性を大きく左右します。
- 統計解析の限界を理解する: プログラミングを使えば複雑な解析も可能になりますが、「相関関係は因果関係を意味しない」など、統計学の基本原則を忘れてはいけません。結果の解釈には常に慎重さが求められます。
- 倫理審査の重要性: 人を対象とする医学研究は、倫理審査委員会（IRB）の承認を得る必要があります。これはデータ解析を主とする研究であっても例外ではありません。
これらの原則を守ることが、技術を正しく、倫理的に活用するための基盤となります。
さあ、アイデアを「形」にする冒険へ
ここまで読んでいただき、いかがでしたでしょうか。プログラミングは、単にコンピューターを操作する技術ではありません。それは、私たちの頭の中にあるアイデアや仮説を、実際に検証可能な「形」にするための、現代最強のツールであり、物事を論理的に解決に導くための「思考のフレームワーク」です。
もちろん、最初は呪文のように見えるコードに戸惑うこともあるかもしれません。でも、一つひとつの意味を理解し、自分の手でコードを書いて、コンピューターが指示通りに動いてくれた時の感動は、何物にも代えがたいものがあります。それは、自分の能力が拡張されたような、新しい世界への扉が開いたような感覚だと思います。
この記事が、みなさんにとって、その冒険への第一歩を踏み出すきっかけになれば、これほど嬉しいことはありません。
参考文献
- Wing JM. 2006. Computational thinking. Communications of the ACM 49(3):33–35. doi:10.1145/1118178.1118215
- Peng RD. 2011. Reproducible research in computational science. Science 334(6060):1226–1227. doi:10.1126/science.1213847 PMCID:PMC3399103
- Buch VH, Ahmed I, Maruthappu M. 2018. Artificial intelligence in medicine: current trends and future possibilities. British Journal of General Practice 68(668):143–144. doi:10.3399/bjgp18X695213 PMCID:PMC5819939
- Stodden V, Seiler J, Ma Z. 2018. An empirical analysis of journal policy effectiveness for computational reproducibility. Proceedings of the National Academy of Sciences 115(11):2584–2589. doi:10.1073/pnas.1708290115 PMCID:PMC5856506
- Johnson AEW, Pollard TJ, Shen L, et al. 2016. MIMIC-III, a freely accessible critical care database. Scientific Data 3:160035. doi:10.1038/sdata.2016.35 PMCID:PMC4868418
- Hunter JD. 2007. Matplotlib: A 2D graphics environment. Computing in Science & Engineering 9(3):90–95. doi:10.1109/MCSE.2007.55
- Guttag JV. 2021. Introduction to computation and programming using Python: With application to computational modeling and data science. MIT Press. 【NO-DOI】
- McKinney W. 2017. Python for Data Analysis. O’Reilly Media. 【NO-DOI】
- VanderPlas J. 2016. Python Data Science Handbook. O’Reilly Media. 【NO-DOI】
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