厚生労働科学研究費特別研究「漢方 鍼灸を活用した日本型医療の創生のための調査研究」
第２回会議
２０１０年１月１８日

複雑系を解析する
新しい臨床エビデンスの創出
宮野 悟
東京大学医科学研究所
ヒトゲノム解析センター

冬の寒い日、冷えが辛いですね。
さっ寒いわ！！
私の冷えは漢方で治るのかしら？？

Ａさん大丈夫ですか？？
漢方医学センターの 問診くん です！
僕に今の状態を入力してください！！

問診システムは難しい？？

問診システム？？
私に出来るかしら？？

Ａさん

とっても簡単だよ！！
僕がやさしくナビゲートするから落ち着いて、正確に入力しよう！

問診システムに入力すると何が分かるの？

問診システムに入力頂いた

問診データ

慶應漢方治療データベース

数学 xiji j j

＝

冷えの強度

データを基に治療効果を数学で予測して治療に役立てます！！

治療日数分かるから納得！！あなたのタイプ
痛み・冷え等：冷え：足()：左足100

患者さんのこれまでの経過を示しています。3ヶ月後が効果の目安ですね！！

20406080

強い

VAS
冷えの強度

Aさんに似たタイプのどのような効果が予

弱い
0

想されるかよく分
0開100

始

3ヶ月

4ヶ200

月

Day

治療開始からの日数300かりました！！

なぜ予想できるの？
慶應漢方問診システムの秘密3500件以上 の問診データ・診断データの エビデンス に基づいて予測をしています．

2008年5月より蓄積された現在も、蓄積され続けています。
件数が増えると、予測の正解率も高まります。

冷え症の変化を予測するのに最も役に立つ先端的機械学習の35個 の問診項目を数学的手法 で選び出し予測を行っています。
注目する問診項目は、疾患毎に異なります。
様々な疾患について漢方問診システムによるエビデンスに基づく予測が可能です。

問診システムデータから，治療後の効果を予測
例題
左足に冷えを感じるAさん．３ヶ月後にその症状が改善するか否かを予測できるだろうか？

予測モデル構築に使える学習データ
初診から３ヶ月経過後も来院歴のある患者＝２８８人
3ヶ月経過後，問診システムの入力：
VAS値で初診時よりも症状が改善＝４３人
VAS値で初診時と変わらず，もしくは悪化＝２４５人

（正例）
（負例）

予測に用いる候補117問診項目
全て VAS 値を利用
日常の生活：睡眠：眠れない()：寝つきが悪い
日常の生活：睡眠：眠れない()：途中で目が覚める
日常の生活：睡眠：眠れない()：朝早く目が覚める
日常の生活：小便：排尿困難：
日常の生活：小便：排尿痛：
日常の生活：小便：尿もれ：
日常の生活：小便：夜尿症：
日常の生活：大便：下痢：
日常の生活：大便：痔がある：
日常の生活：大便：脱肛：
日常の生活：大便：出血：
全身症状：精神状態：気分が憂うつになる：
全身症状：精神状態：ものを忘れる：

痛み・冷え等：こり：首：痛み・冷え等：こり：肩：痛み・冷え等：こり：背中：
痛み・冷え等：こり：腰：痛み・冷え等：痛み：顔：痛み・冷え等：痛み：手()：右手痛み・冷え等：痛み：手()：左手痛み・冷え等：痛み：足()：右足
痛み・冷え等：痛み：足()：左足
痛み・冷え等：痛み：肩()：右肩
痛み・冷え等：痛み：肩()：左肩痛み・冷え等：痛み：背中：
痛み・冷え等：痛み：腰：

痛み・冷え等：冷え：腰：痛み・冷え等：ほてり：顔：痛み・冷え等：ほてり：手()：右手痛み・冷え等：ほてり：手()：左手痛み・冷え等：ほてり：足()：右足
痛み・冷え等：ほてり：足()：左足
痛み・冷え等：むくみ：顔：痛み・冷え等：むくみ：手()：右手痛み・冷え等：むくみ：手()：左手痛み・冷え等：むくみ：足()：右足
痛み・冷え等：むくみ：足()：左足個別症状(1)：あたま：頭痛：
個別症状(1)：あたま：頭重：個別症状(1)：口腔：のどが渇く：
個別症状(1)：口腔：口の中が乾燥する：
個別症状(1)：口腔：唇が渇く：個別症状(1)：口腔：水分をよくとる：個別症状(1)：耳：耳なり：個別症状(1)：耳：難聴：
個別症状(2)：胸部：咳：個別症状(2)：胸部：喘息：
個別症状(2)：胸部：息切れ：
個別症状(2)：胸部：動悸：
個別症状(2)：胸部：胸痛：個別症状(2)：腹部：ゲップ：
個別症状(2)：腹部：胸やけ：

全身症状：精神状態：イライラする：

痛み・冷え等：痛み：膝()：右膝個別症状(1)：あたま：めまい：

個別症状(2)：腹部：みぞおちがつかえる：

全身症状：皮膚：カサカサする：

痛み・冷え等：痛み：膝()：左膝個別症状(1)：あたま：立ちくらみ：個別症状(2)：腹部：嘔気：

全身症状：皮膚：かゆみ：

痛み・冷え等：しびれ：顔：個別症状(1)：あたま：ふけがでやすい：

個別症状(2)：腹部：嘔吐：

全身症状：皮膚：にきび：

痛み・冷え等：しびれ：手()：右手個別症状(1)：あたま：髪がぬけやすい：

個別症状(2)：腹部：乗り物酔い：

全身症状：皮膚：しみ：
全身症状：皮膚：じんましん：
全身症状：皮膚：いぼ：

痛み・冷え等：しびれ：手()：左手痛み・冷え等：しびれ：足()：右足
痛み・冷え等：しびれ：足()：左足個別症状(1)：目：視力低下：
個別症状(1)：目：目が疲れる：
個別症状(1)：目：目がかすむ：

個別症状(2)：腹部：腹が張る：
個別症状(2)：腹部：腹がゴロゴロ鳴る：
個別症状(2)：腹部：ガスがよく出る：

全身症状：皮膚：水虫：

痛み・冷え等：しびれ：背中：個別症状(1)：目：目がしょぼしょぼする：

個別症状(2)：腹部：食後眠くなる：

全身症状：皮膚：爪がもろい：
全身症状：その他：疲れやすい：

痛み・冷え等：ふるえ：顔：痛み・冷え等：ふるえ：手()：右手個別症状(1)：目：目のクマができる：
個別症状(1)：鼻：くしゃみ：

個別症状(2)：腹部：腹痛()：
個別症状(2)：手足：手がこわばる：

全身症状：その他：汗をかきやすい：

痛み・冷え等：ふるえ：手()：左手個別症状(1)：鼻：鼻汁がのどにおりる：

個別症状(2)：手足：足に力がはいらない：

全身症状：その他：寝汗：
全身症状：その他：のぼせ：全身症状：その他：暑がり：
全身症状：その他：寒がり：
全身症状：その他：性欲の減衰：
全身症状：その他：インポテンツ：

痛み・冷え等：ふるえ：足()：右足
痛み・冷え等：ふるえ：足()：左足
痛み・冷え等：冷え：全身：痛み・冷え等：冷え：手()：右手痛み・冷え等：冷え：手()：左手痛み・冷え等：冷え：足()：右足個別症状(1)：鼻：鼻づまり：
個別症状(1)：鼻：鼻血：
個別症状(1)：口腔：口が苦い：
個別症状(1)：口腔：生唾がでる：
個別症状(1)：口腔：のどが痛む：
個別症状(1)：口腔：のどがつかえる：

個別症状(2)：手足：足がふらつく：
個別症状(2)：手足：足がつる：個別症状(2)：手足：しもやけができる：

Elastic Net によるロジスティックモデルの推定
i =  +   xi +   yi +   zi1+... + p  zip
問診１

性別（０，１）

年齢（自然数）l() = log-likelihod    |j|  (1  )  j2
最大化

 の推定値を得る

jj

利点：（１）不要な問診項目の係数をゼロに推定
自動的モデル構築
問診項目（２）Correlated な問診項目もモデルに取り込む
最尤法では，correlated な問診項目は，代表が一つ選ばれる，もしくは，全く選ばれない35

 はクロスバリデーションにより最適化 = 0.01445 を選択

予測正答率＝85.4％

選ばれた35問診項目とその係数
問診項目

係数

問診項目

係数

日常の生活：睡眠：眠れない()：途中で目が覚める

0.004256

痛み・冷え等：痛み：膝()：左膝0.009347

日常の生活：睡眠：眠れない()：朝早く目が覚める

0.004276

痛み・冷え等：しびれ：手()：左手-0.00538

日常の生活：小便：排尿痛：

0.111289

痛み・冷え等：しびれ：足()：左足

0.004454

日常の生活：大便：出血：-0.02966

痛み・冷え等：しびれ：背中：-0.02129

全身症状：皮膚：カサカサする：-1.79E-06

痛み・冷え等：冷え：全身：-0.0128

全身症状：皮膚：かゆみ：

0.001958

痛み・冷え等：冷え：足()：右足

0.026183

全身症状：皮膚：にきび：-0.01204

痛み・冷え等：むくみ：手()：左手

7.83E-06

全身症状：皮膚：しみ：-0.00422

個別症状(1)：あたま：ふけがでやすい：-6.66E-06

全身症状：皮膚：水虫：-0.05068

個別症状(1)：目：目のクマができる：

0.00535

全身症状：その他：疲れやすい：

0.005642

個別症状(1)：口腔：口が苦い：

0.016934

全身症状：その他：汗をかきやすい：-0.01365

個別症状(1)：耳：難聴：

0.224792

全身症状：その他：暑がり：-6.15E-06

個別症状(2)：胸部：息切れ：-0.00068

痛み・冷え等：こり：腰：0.001733

個別症状(2)：腹部：みぞおちがつかえる：-0.00864

痛み・冷え等：痛み：足()：左足

0.008523

個別症状(2)：腹部：乗り物酔い：-0.00713

痛み・冷え等：痛み：肩()：左肩0.00411

個別症状(2)：腹部：食後眠くなる：-0.00267

痛み・冷え等：痛み：背中：-0.00088

個別症状(2)：腹部：腹痛()：

0.006153

痛み・冷え等：痛み：腰：-0.0012

個別症状(2)：手足：手がこわばる：-0.00724

個別症状(2)：手足：足に力がはいらない：-0.00329

黒：係数が正，赤：係数が負

効果の予測（効果がある確率）
0.8

治療効果が期待できる

0.4
0.2

治療効果が期待できない0.0

効果確率
Prob

0.6

VAS を下げる
確率が高く，治療効果が期待される

050

100150Patient
患者Index

200250治療の高効果が期待された患者のVASプロファイル
痛み・冷え等：冷え：足()：左足100

治療開始後３ヶ月の変化
強い冷え

80

3ヶ月後：
3ヶ月後：
22人中20人にVAS値で症状の改善が22人中20人にVAS値で症状の改善が見られる．
見られる．

0弱い冷え

2040

VAS
VAS

60

左足冷えの
VASプロファイル

0100

200Day
初診からの経過日数

300

高VAS値の患者の予測結果
痛み・冷え等：冷え：足()：左足100

治療開始後３ヶ月の変化

3ヶ月後：
3ヶ月後：
初診時に高い初診時に高い VAS
VAS 値を示していた値を示していた患者さんで効果が期待されると予測患者さんで効果が期待されると予測された患者さんにはかなりの効果がされた患者さんにはかなりの効果が期待出来る期待出来る

80

強い冷え0

弱い冷え

2040

VAS
VAS60

左足冷えの
VASプロファイル0100200

Day
初診からの経過日数300

まとめと展望 漢方医学の科学的エビデンスがなければ、またそのエビデンスを得ようとすること漢方医学になければ、国民は税金をつかうことに同意することは決してない。