近年、日本ではEBM(Evidence Medicine:根拠に基づいた医療)の重要性が広く認識されるようになってきました。EBMは「入手可能で最良の科学的根拠を把握した上で、個々の患者に特有の臨床状況と価値観に配慮した医療を行うための一連の行動指針」などと定義されます。
医師個人の限られた経験や勘ではなく、利用可能な設備や時間などの制限、患者固有の事情や意思などを総合的に判断して、科学的な根拠のある治療法を選択しようという考え方です。こうしたEBMの実践に、根拠のある客観的な医療ビッグデータは欠かすことはできません。
では、皆さまは「医療ビッグデータ」と聞いてどのようなデータを思い浮かべるでしょうか。
製薬会社は新薬の開発にあたり治験を実施しますが、従来の薬剤との効果の違いを抽出することが目的であるため、条件の揃った比較的少数の集団を治験の対象としています。一方、病院などにおける実際の臨床では、薬剤はさまざまな背景を持つ多数の患者に処方されます。そのため、治験で発見できなかった効果や副作用が検知されることは珍しくありません。30人の治験では顕在化しなかった致命的な副作用が、実際に薬が上市された後3,000人の実臨床で表面化するというケースもあります。