津川 友介

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津川 友介
@TsugawaYusuke
UCLA医学部 准教授、医師。ハーバード大学PhD。 著書: 2017年「ベスト経済書」第1位「原因と結果の経済学」(中室牧子氏と共著)、 「世界一わかりやすい医療政策の教科書」、「世界一シンプルで科学的に証明された究極の食事」、「ヘルス・ルールズ」。
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津川 友介さんがリツイートしました
GoTO
@GtoDr
『効果の異質性に着目した次世代の個別化医療』のセミナーを5月27日(土)11時-13時&オンデマンドで開催します。今後増えるであろう研究手法であり、結果をどう解釈すれば良いのかを著者の井上先生、津川先生に講演いただきます。事前質問も受け付けておりますので、ご周知よろしくお願いします。 ↓
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津川 友介
@TsugawaYusuke
あとは不確実性のコミュニケーションだと思います。エビデンスが無く分かっていないことでも、蓋然性から意思決定しないといけない場合は多いのですが、不確実性があることをきちんと国民に伝えることも重要だと思います。
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津川 友介
@TsugawaYusuke
日本の新型コロナ（そして科学全般）に関するコミュニケーションでうまくいっていなかったのは、①エビデンスと②政治的判断の線引きだと思います。①と②の整合性が取れている必要はないのですが、①が政治的に歪められたり、科学者が政治に忖度した発信をすると国民の信頼を失ってしまいます。
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津川 友介
@TsugawaYusuke
これに関して結構誤解があるみたいなのですが、この研究は「リスクによる分類」ではなく、「治療のメリット（＝脳梗塞リスクの低下）による分類」なので、下記のようなリスク分類とはあまり関係がありません。論文にあるようにリスクとメリットの相関があまり強くないため、新しいアプローチが重要です
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水野篤＠心臓の医者✨✨
@atmizu
現場でも盲目的に降圧薬を出してるわけではなく、むしろリスクに応じて対応はしています。もちろんより適切な母集団を選定することを機械学習等で行ってゆく時代の流れは本当に重要です。 jhf.or.jp/pro/a&s_info/g
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津川 友介
@TsugawaYusuke
こちらの水野先生のコメントに同意します。 現時点では私達のアルゴリズムはまだ臨床現場で使える精度にはなっていない(臨床現場での検証が必要)ので、現時点では今まで通り高血圧の患者さんは薬で血圧を下げておくことが最善の策です。
引用ツイート
水野篤＠心臓の医者✨✨
@atmizu
これ本当に素晴らしい研究ですね！！ ただ、高血圧の患者さんと メディアの方々へ一言先にお願いいたします このコンセプトは本当に重要だと理解しているのですが、今はまだまだ、血圧測定も 内服もやめないでください！！！ 本当にお願いいたします！！！ twitter.com/TsugawaYusuke/…
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津川 友介
@TsugawaYusuke
つまり、「検査→疾患の診断→治療の必要性の検討」という現在の医療に対して、次世代の医療は「検査→その人の治療効果の推定→推定された治療効果によって治療の必要性の検討」となり、「病気の診断」というプロセスが無くなる可能性があります。
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津川 友介
@TsugawaYusuke
これから言えることは「高血圧」という診断をすることが時代遅れであり、個別化医療の文脈では、各人が治療によるメリットを直接的に評価し、治療も是非を検討するという、現行の医療のパラダイムを根本から変える可能性のある研究です。
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津川 友介
@TsugawaYusuke
今回の私達の研究では、高血圧の有無という分け方をせずに、複数の因子を組み合わせて直接的に各人が「もし降圧したらどれくらい心血管疾患のリスクが下がるか」を定量化して、治療のメリットの大きい人に介入をした方が、集団全体としての心血管疾患のリスクが5倍も効果的に下げるという結果でした。
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津川 友介
@TsugawaYusuke
医療では血圧が高い人を「高血圧患者」高くない人を「正常血圧の人」と分類し、前者を治療しています。これは私達医療者の脳が多次元のデータを処理できないため、まずは集団を高血圧の有無という2つのグループに分け、片方を治療するという単純化した介入をしています。
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津川 友介
@TsugawaYusuke
そういうことではなく、脳梗塞などの高血圧の合併症のリスク減少の程度が大きい人が治療対象となります。血圧を下げることが目的ではなく、合併症を減らすことが目的なので、治療後の血圧の値は関係ありません。
引用ツイート
ishibashi
@ksk_ishibashi
高リスクな人でなく高効果な人（ITEが高い人）に対して治療するアプローチの研究。このアプローチに従うと、例えば血圧140, 135の二人がいるとして前者を治療すると139, 後者を治療すると130になる場合、後者を治療することになりそうだが、効用の和でなくmax-min的に考えるとどうなるんだろう。 twitter.com/TsugawaYusuke/…
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津川 友介
@TsugawaYusuke
ご紹介頂きありがとうございます！
引用ツイート
安藤道人 (Michihito Ando)
@michihito_ando
機械学習を用いて降圧のメリットの大きい人を同定・降圧した方が、高血圧の人の血圧を下げるよりも有効性が高い可能性が明らかに (津川友介） healthpolicyhealthecon.com/2023/04/06/cau
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津川 友介
@TsugawaYusuke
血圧の高い人を降圧する現在のアプローチよりも、機械学習を用いて降圧の推定されるメリットの大きい人を降圧するアプローチの方が、高血圧の合併症になる人を減らす効果が約5倍大きいことが明らかになりました。
@ki_endoepi
先生の論文です。 academic.oup.com/ije/advance-ar
healthpolicyhealthecon.com
機械学習を用いて降圧のメリットの大きい人を同定・降圧した方が、高血圧の人の血圧を下げるよりも有効性が高い可能性が明らかに
私達の研究グループからの最新の論文が公開になりました。この研究では、血圧の高い人を降圧（＝血圧を下げる）する現…
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津川 友介
@TsugawaYusuke
私達の研究チームの研究結果が論文化されました。血圧の高い人を降圧する現在の医療のアプローチよりも、機械学習を用いて降圧の推定されるメリットの大きい人を降圧するアプローチの方が、高血圧の合併症になる人を減らす効果が約5倍大きいことが明らかになりました。
@ki_endoepi
引用ツイート
京都大学
@univkyoto
高血圧診療における次世代の個別化医療戦略を提唱-機械学習により個人の治療効果を予測する時代へ-kyoto-u.ac.jp/ja/research-ne
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