日本の医療界にビッグデータやAIが導入されにくい理由
こんにちは！億兆の世界探検家☆ふるきちです＼(^o^)／
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医療にビッグデータを導入するということ
まず、ビッグデータとはサンプル数の多いデータのことである。
ゆえにビッグデータそのものは最先端ではなく情報も過去のものである。
医療業界にビッグデータを用いるこんなことができる。
例えば、日本には「いい病院を選ぶ基準」のほとんどが口コミです。
根拠がなく信頼性の低い情報で病院を選んでいるのです。
一方、アメリカでは各病院ごとに、病気の病期・症状ごとに「病院の入院の日から30以内に死亡する確率」という情報がインターネットで公開されてます。
患者はこれを参考にして、受診する病院を選ぶことができます。
この膨大なデータこそがビッグデータであり、それが医療に活用されている事例と言えます。
だが、このような情報を公開することで、重症な患者を診ている病院の医療の質が低いように見えてしまい、患者が誤解するのではないか、もしくは病院が重症患者の治療を断るようになるのではないか、と懸念されるます。
しかし近年では、より重症な患者を治療している病院と、より軽症な患者を診察している病院の「患者の重症度の差」による影響を取り除いた上で病院を比較する方法（専門用語で「リスク補正」と呼ぶ）が進歩しています。
その結果、完ぺきではないが、かなり信頼できる形で病院の医療の質をきちんと比較できるようになりました。
なぜ日本の医療界にビッグデータやAIが導入されにくいのか
日本ではこのようなビッグデータによる情報公開は少ない。
原因としては医療界はまだ縦割り社会で横との繋がりが希薄だからだ。
日本ではこの「溜め込んだデータ」を「どういう目的で使うのか」「誰がどう使うのが最適か」という、流通の導線は、ほとんど考えられていません。
日本は分野横断的な研究やビジネスがアメリカと比べて少ない。
医療界のしがらみがもう一つの原因だ。
新しいビジネスを始める医師にひがみが投げられる。
「あいつは金に目がくらんだ」
「はやく医療の世界に戻れ」
これは医師同士にひがみに留まらず、ビジネス界の重鎮にも説教をされる始末だ。
ビジネスの世界では、PDCAサイクルの重要性が説かれます。実施と検証を繰り返して改善していくというのは、非常に合理的な考え方ですよね。
しかしながら、医療に限らず日本の政策においては、PDCAサイクルが回っているようには思えない。
人の命を預かる医療業界こそ最先端の技術やビジネス的発想が必要である。
古いしきたりは業界の足を引っ張り破滅へと向かう。
既得権益にあぐらをかく古い人を置き去りにして、現代らしいビジネスが生まれることを期待する。
