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医疗费の増大や医疗従事者の不足など、医疗にまつわる课题が山积する今日。科学的な根拠に基づいた効率的な医疗体制が求められている。こうした状况に新风を吹き込むのが、井上特定准教授だ。

现在はもっぱらパソコンの画面に鋭い视线を走らせる日々だが、大学卒业后は研修医としてスタートを切った。「患者さんと接していると、同じ治疗でも人によってなぜ効果が违うのかと、疑问がいくつも浮かびます。でも、それを理论的に深める术を知りませんでした」。ヒントを求めたのが、统计学の手法を活用して病気の原因や対策を考える学问?疫学。「まずは动いてみるタイプ」と、この分野で最先端を走るアメリカに飞び込んだ。

そうして出会ったのが、「因果推论」という统计的手法だ。「例えば糖尿病の患者さんがほかにも疾患をもっているとして、糖尿病を治せばその疾患も治るでしょうか。疾患の原因は糖尿病とは无関係かもしれません。つまり、有効な治疗には原因と结果の関係の正しい把握が欠かせない。因果推论はそのための方法论だと知り、『これだ！』と思いました」。

〈高ベネフィット〉という発想の転换

当时の日本では、因果推论を応用した医学研究はほとんど未开拓。しかし、留学先でその有効性を强く确信し、帰国后は疫学の道に进んだ。「従来の考え方は、例えば高血圧だと心筋梗塞になるリスクが高いので、早期に発见して治疗しようというもの。でも、『リスクの高い人＝治疗効果の高い人』とは限らない。同じ治疗をしても効果の低い人もいます。こうしたばらつきを踏まえたアプローチが必要だと考えました」。

そこで提唱したのが「高ベネフィット?アプローチ」。経済学分野で开発された础滨を活用し、「リスク」ではなく「ベネフィット」、つまり治疗効果を推定する方法を确立。治疗効果の高い人にターゲットを绞った効率的な治疗戦略を提唱した。「言叶にすると単纯ですが、推定には年齢や血圧などの膨大な要因が治疗効果にどう関係するかの分析が必要です。この复雑な计算は、ビッグデータ?础滨の进歩があればこそ実现しました」。同时に、リスクは高いが治疗効果が低いと推定される人には、より适切な治疗の必要性が见えてくる。一人ひとりに合わせた医疗提供を大きく进展させ、医疗费抑制などの社会的课题の解消への道を拓いた。

课题はつねに现场とともにあり

临床の道から疫学研究に転身したが、いまでも週に一度は外来诊疗を担当する。「理论上は年齢や性别などの変数が多いほど、治疗効果の推定精度は高まります。でも、遗伝情报は费用を考えると简単には集められませんし、分析结果が现场に混乱を招かないよう配虑も必要です。理论で现场に贡献するには、现実とのギャップを意识することが欠かせません」。

统计的手法はめざましい発展をみせるが、あくまで道具。どう扱うかこそ课题だ。「『もし○○ならどうだったか』と想定する『反実仮想』が因果推论の特徴です。これは人间だけが备える想像力の働き。现场の感覚に根差してこそ、有効な社会実装につながります」。

教科书に载るような医疗の常识を目指す

高ベネフィット?アプローチが评価され、2023年には日本医师会医学研究奨励赏及び「MIT Technology Review Innovators Under 35 Japan」^＊1 の「础滨／ロボット工学」部门に选出。疫学?医疗以外の分野からも注目されるなか、その瞳は次の目标を见据える。「今回の成果は医疗と统计学との异分野融合によるもの。でも、社会に浸透させるにはその二点を単纯に线で结ぶだけではだめで、あいだに様々な立场の方がいることが重要です。多くの方とこのアプローチを共有し、医疗戦略の常识を更新したい。目标は医学の教科书に载せることです」。

分野や立场の壁をものともしないバイタリティは学生时代に培った。「医师になるという目标が定まっていた分、意识的に视野を広げたくて、周りの学生がしないようなアルバイトに挑戦しました。朝の満员电车の乗降を补助する仕事やテーマパークのキャストを务めた経験は贵重な财产です。京大生たちにも殻を破って飞び出してほしい」。跃进を続けるその足取りはまだまだ缓みそうにない。