午夜剧场

医师が患者にとって最适な治疗方针を决定する际に用いる情报は多岐にわたる。この情报は、今身体で起きている病态を时系列上で多面的に収集し、その変化（以下、病态変化）を緻密にそして正确に捉え予测につなげているため、第一线の临床医の判断は的确とされる。

診療現場でEBM（Evidence Based Medicine）が自明とされ、臨床研究も盛んになり様々なデータと統計手法が扱われるようになった。一方で患者の病態変化をデータに変換する際に無数の情報が捨てられるため、その生成過程を正確に把握していなければ、精緻な結果も誤った解釈に導いてしまう。臨床を知らぬデータサイエンティストらは、医療データ= 命そのものという現実を肝に銘じるべきだろう。他方でより最適な医療となる患者視点のValue Based Medicine 実現に向け、遺伝子を含む患者個人のあらゆる情報を活用するPrecision Medicine が進み、ようやく研究も第一線の臨床医達の暗黙知をアシストできるレベルに進化してきた。

ビジネスでは、社会共有の価値创造が理解され始めた。社会を构成する个人の个别具体的な最适解を导き出せる时代になり、トレードオフとされてきた个人?社会?地球の课题が同时に解决できることを暗示している。个人の时间的変化をも捉えるスモール”ビッグデータ”の分析が、ビジネスをさらに精密なものとし、最适化していくだろう。

最近「科学的根拠」と言わず「エビデンス」を口にするエリートが増えた。しかし、内容を纽解くと、自身の言动を正当化するために利用しているのが判る。また、多様化した解析手法を理解せずに结果を解釈すると真実とは程远くなる。特にアルゴリズムの検讨なき础滨の乱用は思考停止より危険である。「信の世界に偽诈多く、疑の世界に真理多し」（学问のすゝめ）、贬辞飞から奥丑测の教育への移行が急务である。

ただ、一条の光は差している。「エビデンス」によって行动変容する人が全てではない。彼らは现実世界との违和感から「腑に落ちない」という、人间の感覚知が优れていることの証でもあり、改めて「スモールビッグデータ」の重要性に気づかされる。データが表现しきれない情报に果敢に挑み、それを互いに评価しながら価値创造し続ける関係性を维持し切磋琢磨できる社中でありたい。