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医療統計学が経験と勘に勝ること

優れた専門家の経験と勘は、医療統計学やエビデンスよりも素早く正確な判断を下すことができる。医療統計学的な判断は十分なデータを適切に集めなければ下すことができないし、データ化しにくい情報を無意識下で処理をする臨床家の勘は、どれだけ科学が進歩しても重要かつ貴重。これは間違いない答えだ。

なので、医療統計学は「より正しい判断」をするためのものではない。「より間違い少ない判断」を下すためのものである。ほんの一握りの優れた臨床家ではない、ごく一般的な臨床家たちが、間違いのない判断が下せるようになることで、医療全体が多くの生命や健康に貢献すること、それがエビデンスや医療統計学の役目なはずです。

そこで重要になってくるのがエビデンスや医療統計学を用いることで初めて、どんな人でも建設的な議論が可能になるということだ。「自分の今までの経験上ではこうだ」「いや、俺の勘ではこっちが正しい」という議論は、結局、水掛け論になり、お互いの経験を完全に共有できない以上、そこから得られた勘が正しいか、正しくないか、ということについて、どうやっても判断不可能なのである。

したがって、そのような論争が起こったとして、周りがどちらかの判断を支持するかというと、そこはやっぱり、自分の経験と勘に合致するの主張を信じるのか、もしくはそれぞれ主張している人たちのキャリアや肩書きをに基づいて権威主義的判断を下すしかない。
しかし、キャリアや立派な肩書きをもった先生ですら、元になった経験が陳腐な浅い経験や古い昔の体験のせいで誤った主張をするかもしれないし、人間の記憶はあいまいでいい加減なのでそこら辺で、認知バイアスも指摘されています。

そのような状況下で、経験と勘、権威に基づいて物事を判断するのは危険極まりないことです。

情報やデータというのは、その「経験」を誰からも見てもらえるよう可視化したものだと言うことができる。そして医療統計学的解析とは、その可視化した経験から判断するプロセスを数学的に可視化したものであると言っても良い。

最終的に主張された内容が自分の主観と反している場合、相手の主張が経験と勘のみに基づいているのならば、水掛け論を試みるしかないが、情報やデータや、解析方法が公開されているのであれば、いくらでも建設的な議論を行うことができます。

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