医療データーベースは例えば適切な薬の選択のために使うことができます。どんな病気でも構いませんが、何かの病気にかかっている患者さんがいるとして、A薬を使うのがよいかB薬を使うのがよいかお医者さんも悩んでいるというような場合です。このような場合、医療のデーターベースがあると、同じ病気にかかった人の医療データーが蓄積されています。大規模なデーターベースがあれば、そこから全体的な、統計的な傾向を掴むのも容易です。

例えばそのデーターベースに、同じ病気にかかっている1000人の情報が入っているとしましょう。その中で、A薬を飲んでいる人は600人、B薬を飲んでいる人は400人であったとします。ここから、A薬のほうがよく使われていることが分かります。ですが、だからと言ってA薬を使ったほうがよいとは限りません。

せっかくのデーターです。効き目の違いまで見てみるべきでしょう。効き目を見てみると、A薬を使った600人のうち400人は効果がありました。一方でB薬では400人中300人が効いていました。

となると、A薬では有効率67%ですが、B薬では75%の効き目です。こうなるとB薬を使いたい人が多いのではないでしょうか。しかし、データーベースの威力はこれだけではないかもしれません。より詳細に調べると、A薬では100人に副作用が出ていたのに反して、B薬では150人に副作用が発生していました。

こうなるとまた話は逆転してA薬を使いたい人も出てくるかもしれません。このようにいろいろな切り口で物を考えることができるようになるのです。

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