現代の医療現場では測定技術やデータの蓄積が飛躍的に進歩した一方で、個々の患者に対する最適な治療選択という意思決定の質がデータ量に比例して向上していないという課題があります。特に「適宜増減」という言葉に象徴される曖昧な領域は、データの相関関係だけでは解明できない因果関係の複雑さや、患者ごとの分布構造の違いが放置されている「空白地帯」となっています。この問題を解決するために、データの偏りや混合を正しく切り分けるDSAと、介入の効果を論理的に構造化するDAGを組み合わせる手法が提唱されています。単なる記録のデジタル化を超え、未言語化された経験知を説明可能な意思決定支援へと変換することこそが、今後の医療DXにおける本質的な価値となります。このアプローチは、膨大なデータを「測定」の段階から、具体的な「治療の答え」へと引き上げるための重要な鍵を握っています。

＊ミュートしています