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takahashicleaning · 2 months

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ＴＥＤにて

ラス・オルトマン：薬を併用したときに何が起きるか？

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

前提条件として、ウイルスと細菌は異なります。

ウイルスの治療薬も必要ですが、ウイルスに有効なワクチン開発は、一般的に３段階に分けられます。

ワクチンの場合は、複数併用して注射を打つこともあります。

２つの薬を別々の理由で飲んでいるのなら、１つ怖いことをお教えしましょう。

薬の相互作用は研究が極めて難しいため、医者は薬を組み合わせたとき何が起こるかすっかり理解しているわけではないということです。

ラス・オルトマンがこの大変刺激的かつ分かりやすい講演で聞かせてくれるのは、薬の予期せぬ相互作用を見つけるために、ちょっと意外な方法 — 検索語を使うという話です。

私は、インフォマティクスとデータサイエンスを専門とする人間ですが、私の考えでは、そのような薬の相互作用について理解する唯一、見込みのある方法は、様々な異なる情報源のデータを活用することなんです。

それによって薬が併用して安全か安全でないか分かるようになります。

データサイエンスの方法をお聞かせしましょう。

実際後で分かったことですが、その当時でパロキセチンは1500万人。プラバスタチンも1500万人のアメリカ人が服用しており、両方服用している人が百万人ほどいると推定されました。

つまり、百万人もの人が、薬のせいで血糖の問題を抱えているかもしれないのです。

ニックが、FDAのデータを機械学習にかけてごちゃごちゃやった結果が、もし正しいのであれば「でも、まだ論文にはできないな。君のやっている機械学習とか言うやつを私は面白いと思うが、我々の分野で確立した実証方法とは言えない｣

もっと、何かやる必要があります。

スタンフォードの電子医療記録にあたってみることにしました。研究室にコピーがあって、個人情報を取り除けば、研究目的に使えました「この２つの薬を使っている患者に血糖の問題がないか？見てみよう」

証拠はすべてデータです。FDAのデータ。スタンフォード大のデータ。ヴァンダービルト大のデータ。ハーバード大のデータ。自分で実験は１つもしていませんが、実験も大事です。

ここから得られることは何か？なぜ、この話をしたのか？

まず、我々は、今や薬の相互作用や薬の効果そのものについての理解を助ける有望なビッグテータや中規模データを手にしているということ。

薬がどう効き、薬の使用をどう最適化できるか？理解するための新しいエコシステムができつつあるということです。ニックは、研究を続け、今ではコロンビア大学の教授です。

彼は、博士論文で何百という薬の組み合わせについて調べ、非常に重要な薬の相互作用をいくつも見つけました。我々は、同じ方法を適用して、これが薬の相互作用を見つける有効な方法であることを示したんです。

いくつか考えるべきことがあります。

薬というのは、１度に２種類までしか使わないわけではありません。

前に言ったように、薬を、３種、５種、７種、９種。使う患者がいます。９種の薬の相互作用について研究されているのでしょうか？２つずつ組にして研究することはできます。AとB。AとC。AとD。というように。

しかし、同じ患者が飲む薬「A」「B」「C」「D」「E」「F」「G」全部一緒にはどうでしょう？

相互作用によって効果が増減したり、予期しない副作用が出たりするかもしれません。まったく分かっていません。データを使って、薬の相互作用を理解するといのうは、手つかずで開かれた新産業の研究領域なんです。

教訓がもう２つあります。

私たちが、データによって得た力について考えてほしいのです。

薬剤師や医師を通し、あるいは、患者自ら薬害反応について進んで情報提供し、スタンフォード大。ハーバード大。ヴァンダービルト大のデータベースで研究利用できるようにしてくれた人々のデータです。

みんなデータについては懸念を持っています。プライバシーやセキュリティについて心配しているし、そうあるべきです。安全なシステムが必要です。しかし、オープンデータを封印してしまうわけにはいきません。

医学において新しいことを発見し、革新し、インスピレーションを得るための非常に豊かな源なんです。

現在ある薬物療法を考えてみると大きな飛躍は、結核にせよ。うつ病にせよ。糖尿病にせよ。みんな薬の混合から生まれているのです！！

なお、ビックデータは教育や医療に限定してなら、多少は有効かもしれません。それ以外は、日本の場合、プライバシーの侵害です。

通信の秘匿性とプライバシーの侵害対策として、匿名化処理の強化と強力な暗号化は絶対必要です！

さらに、オープンデータは、特定のデータが、一切の著作権、特許などの制御メカニズムの制限なしで、全ての人が

望むように再利用・再配布できるような形で、商用・非商用問わず、二次利用の形で入手できるべきであるというもの。

主な種類では、地図、遺伝子、さまざまな化合物、数学の数式や自然科学の数式、医療のデータやバイオテクノロジー

サイエンスや生物などのテキスト以外の素材が考えられます。

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

（個人的なアイデア）

前提として、公人、有名人、俳優、著名人は知名度と言う概念での優越的地位の乱用を防止するため徹底追跡可能にしておくこと。

人間自体を、追跡すると基本的人権からプライバシーの侵害やセキュリティ上の問題から絶対に不可能です！！

これは、基本的人権がないと権力者が悪逆非道��限りを尽くしてしまうことは、先の第二次大戦で白日の元にさらされたのは、記憶に新しいことです。

マンハッタン計画、ヒットラーのテクノロジー、拷問、奴隷や人体実験など、権力者の思うままに任せるとこうなるという真の男女平等弱肉強食の究極が白日の元にさらされ、戦争の負の遺産に。

基本的人権がないがしろにされたことを教訓に、人権に対して厳しく権力者を監視したり、カントの思想などを源流にした国際連合を創設します。他にもあります。

参考として、フランスの哲学者であり啓蒙思想家のモンテスキュー。

法の原理として、三権分立論を提唱。フランス革命（立憲君主制とは異なり王様は処刑されました）の理念やアメリカ独立の思想に大きな影響を与え、現代においても、言葉の定義を決めつつも、再解釈されながら議論されています。

また、ジョン・ロックの「統治二論」を基礎において修正を加え、権力分立、法の規範、奴隷制度の廃止や市民的自由の保持などの提案もしています。現代では権力分立のアイデアは「トリレンマ」「ゲーム理論の均衡状態」に似ています。概念を数値化できるかもしれません。

権限が分離されていても、各権力を実行する人間が、同一人物であれば権力分立は意味をなさない。

そのため、権力の分離の一つの要素として兼職の禁止が挙げられるが、その他、法律上、日本ではどうなのか？権力者を縛るための日本国憲法側には書いてない。

モンテスキューの「法の精神」からのバランス上、法律側なのか不明。

立法と行政の関係においては、アメリカ型の限定的な独裁である大統領制において、相互の抑制均衡を重視し、厳格な分立をとるのに対し、イギリス、日本などの議院内閣制は、相互の協働関係を重んじるため、ゆるい権力分立にとどまる。

アメリカ型の限定的な独裁である大統領制は、立法権と行政権を厳格に独立させるもので、行政権をつかさどる大統領選挙と立法権をつかさどる議員選挙を、別々に選出する政治制度となっている。

通常の「プロトコル」の定義は、独占禁止法の優越的地位の乱用、基本的人権の尊重に深く関わってきます。

通信に特化した通信プロトコルとは違います。言葉に特化した言葉プロトコル。またの名を、言論の自由ともいわれますがこれとも異なります。

基本的人権がないと科学者やエンジニア（ここでは、サイエンスプロトコルと定義します）はどうなるかは、歴史が証明している！独占独裁君主に口封じに形を変えつつ処刑される！確実に！これでも人権に無関係といえますか？だから、マスメディアも含めた権力者を厳しくファクトチェックし説明責任、透明性を高めて監視しないといけない。

今回、未知のウイルス。新型コロナウイルス2020では、様々な概念が重なり合うため、均衡点を決断できるのは、人間の倫理観が最も重要！人間の概念を数値化できないストーカー人工知能では、不可能！と判明した。

複数概念をざっくりと瞬時に数値化できるのは、人間の倫理観だ。

そして、サンデルやマルクスガブリエルも言うように、哲学の善悪を判別し、格差原理、功利主義も考慮した善性側に相対的にでかい影響力を持たせるため、弱者側の視点で、XAI(説明可能なAI)、インターネット、マスメディアができるだけ透明な議論をしてコンピューターのアルゴリズムをファクトチェックする必要があります。

＜おすすめサイト＞

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