AI時代の医療では、データを正しく理解し活用するために統計学が不可欠です。この記事では、その核心となる「記述統計」「推測統計」「データリテラシー」の3つの概念を解説します。
手元のデータの特徴（平均値、中央値など）を要約し、現状を正確に記述する手法です。 患者のカルテのように、データの基本的な状態を把握する第一歩となります。
限られたサンプルデータから、より大きな集団全体の性質を科学的に推測します。 新薬の効果が偶然か否かを判断するなど、臨床研究の根幹をなす考え方です。
統計手法に加え、データを批判的に解釈する能力です。AIの提示する結果を鵜呑みにせず、その意味や限界を議論する、EBM（根拠に基づく医療）の実践に不可欠なスキルです。
医療とテクノロジーが融合する現代において、AI（人工知能）は診断支援や創薬、個別化医療など、かつては想像もできなかった変革をもたらしています。しかし、その根幹にあるのが「統計学」という学問であることは、しばしば見過ごされがちです。
AIが示す予測や分析結果を鵜呑みにするのではなく、その意味を深く理解し、批判的に吟味し、そして臨床や研究の現場で正しく活用するためには、統計学の知識が不可欠です。統計学は、医師、研究者、AIエンジニアといった異なる専門分野のプロフェッショナルたちが、データを基に対等に議論するための「共通言語」としての役割を果たします。
本連載「Medical Statistics」の導入となる今回は、なぜ今、医療従事者やAIを学ぶ人々にとって統計学が最強の武器となるのか、その理由を3つのキーワードから紐解いていきます。
- 記述統計: データの全体像を把握する「カルテ」
- 推測統計: サンプルから全体を予測する「科学的根拠」
- データリテラシー: データを正しく読み解く「必須スキル」
これらの概念を理解することは、AI時代の医療をリードするための第一歩です。
1. データを要約し、特徴を掴む：記述統計学
まず基本となるのが記述統計学（Descriptive Statistics）です。これは、手元にあるデータの散らばりや中心的な傾向を要約し、その特徴を分かりやすく記述するための手法群です。例えるなら、患者のバイタルサイン（体温、血圧、脈拍など）を測定し、その基本的な状態を把握する行為に似ています。
記述統計学の主な役割
- データの中心を知る（代表値）:
- 平均値 (Mean): 全てのデータを足して、データの数で割った値。一般的な中心傾向を示しますが、極端な値（外れ値）に影響されやすい特徴があります。
- 中央値 (Median): データを小さい順に並べたときに、ちょうど中央に位置する値。外れ値の影響を受けにくいため、所得や入院日数のように分布に偏りがあるデータに適しています。
- データの散らばり具合を知る（散布度）:
- 分散 (Variance) / 標準偏差 (Standard Deviation): データが平均値からどれくらい散らばっているかを示す指標。標準偏差が大きいほど、データのばらつきが大きいことを意味します。例えば、ある治療薬に対する患者の血圧降下反応の標準偏差が大きければ、効果に個人差が大きいと解釈できます。
スタンフォード大学のJohn P.A. Ioannidis教授が2005年に発表した論文 “Why Most Published Research Findings Are False” では、不適切な統計手法や結果の誤解釈が、いかに多くの研究を誤った結論に導くかが論じられており、データの特徴を正確に把握する記述統計の重要性が強調されています (Ioannidis, 2005)。臨床試験の初期段階で患者群のベースライン特性を正確に記述することは、その後の分析の信頼性を担保する上で極めて重要です。
2. 部分から全体を推測する：推測統計学
次に、医療研究の核心とも言えるのが推測統計学（Inferential Statistics）です。これは、限られた標本（サンプル）のデータを用いて、その背後にあるより大きな母集団（ポピュレーション）全体の性質を推測するための学問です。
例えば、新しい降圧薬の効果を調べるために、100人の高血圧患者（標本）を対象に臨床試験を行ったとします。この試験で得られた「平均血圧が10mmHg低下した」という結果が、偶然によるものなのか、それとも薬の真の効果なのかを判断し、「今後この薬を使用するであろう全ての高血圧患者（母集団）」に対しても同様の効果が期待できるかを科学的に論じるのが推測統計学の役割です。
推測統計学の主要なツール
- 仮説検定 (Hypothesis Testing): 「新薬と既存薬の効果に差はない」という帰無仮説を立て、データに基づいてこの仮説がどの程度「ありえない」と言えるかをp値で評価します。p値が事前に定めた基準（通常0.05）より小さい場合、帰無仮説を棄却し、「統計学的に有意な差がある」と結論付けます。
- 信頼区間 (Confidence Interval): 点での推定（例：平均10mmHg低下）だけでなく、「95%の確率で、真の効果は8mmHgから12mmHgの低下の間にある」といったように、推定値の不確実性を幅で示します。
世界中の臨床試験の結果を報告する際の国際的な基準であるCONSORT声明では、研究結果を評価する上でp値と信頼区間の両方を報告することが強く推奨されています (Schulz et al., 2010)。 これにより、読者は結果の統計的有意性だけでなく、その効果の大きさと推定の精度を同時に評価できるのです。
3. AI時代を生き抜く必須スキル：データリテラシー
最後に、そして最も重要なのがデータリテラシー（Data Literacy）です。これは、単に統計手法を知っているだけでなく、データを批判的に読み解き、解釈し、その意味を他者と効果的に議論する能力を指します。
マクマスター大学のDavid Sackettらが提唱した「根拠に基づく医療（Evidence-based Medicine, EBM）」は、まさにデータリテラシーを医療現場で実践する思想です。EBMは、個々の医師の経験や勘だけでなく、入手可能な最も信頼性の高い科学的根拠を、目の前の患者の状況や価値観と統合して意思決定を行うことを目的としています (Sackett et al., 1996)。
AIが生成した診断候補や治療法の推奨を前にしたとき、医療従事者に求められるのは、以下のような問いを立てる能力です。
- このAIはどのようなデータで学習したのか？そのデータに偏り（バイアス）はないか？
- AIが示す「90%の確率」とは、どのような統計的根拠に基づいているのか？
- この結果は、目の前の患者の特定の状況に適用できるのか？
データリテラシーは、AIを盲信する「ツールを使う側」から、AIを的確に使いこなし、その限界を見極め、時にはAIに異議を唱えることができる「パートナー」へと、私たちの立ち位置を引き上げてくれます。
まとめ：統計学は未来を切り拓くための羅針盤
本稿では、統計学がAI時代の医療において不可欠な「共通言語」である理由を、記述統計、推測統計、そしてデータリテラシーという3つの側面から解説しました。
- 記述統計は、データの基本特性を明らかにする「診断」の第一歩です。
- 推測統計は、限られたデータから普遍的な知見を導くための「科学的推論」の根幹です。
- データリテラシーは、それらの情報を正しく解釈し、賢明な意思決定につなげるための「実践的な知恵」です。
AIという強力なエンジンを正しく航行させるためには、統計学という信頼できる羅針盤が不可欠です。このコースを通じて、皆さんがその羅針盤を手にし、自信を持ってデータという大海原へ乗り出せるようになることを目指します。
次回からは、いよいよ具体的な統計学の世界に足を踏み入れます。第1回は「データの個性を知る第一歩：平均値や中央値はどう使い分ける？」と題し、記述統計学の基本である代表値について学んでいきましょう。
参考文献
- Altman, D.G., Machin, D., Bryant, T.N. & Gardner, M.J. (2000). Statistics with Confidence (2nd ed.). BMJ Books.
- CONSORT Group: Schulz, K.F., Altman, D.G. & Moher, D. (2010). CONSORT 2010 Statement: updated guidelines for reporting parallel group randomised trials. BMJ, 340, c332.
- Ioannidis, J.P.A. (2005). Why Most Published Research Findings Are False. PLoS Medicine, 2(8), e124.
- Rothman, K.J., Greenland, S. & Lash, T.L. (2008). Modern Epidemiology (3rd ed.). Lippincott Williams & Wilkins.
- Sackett, D.L., Rosenberg, W.M.C., Gray, J.A.M., Haynes, R.B. & Richardson, W.S. (1996). Evidence based medicine: what it is and what it isn’t. BMJ, 312(7023), pp.71-72.
- Spiegelhalter, D.J. (2019). The Art of Statistics: Learning from Data. Pelican Books.
- Wasserstein, R.L. & Lazar, N.A. (2016). The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose. The American Statistician, 70(2), pp.129-133.
- Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R.A., Ko, J., Swetter, S.M., Blau, H.M. & Thrun, S. (2019). A guide to deep learning in healthcare. The Lancet, 393(10181), pp.131–135.
- Hernán, M.A. & Robins, J.M. (2020). Causal Inference: What If. Chapman & Hall/CRC.
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