コロナワクチンの健康被害が１万人に達しようとしています。現状のコロナワクチンに関する議論は、大規模臨床データに基づき「安全性・有効性が確立している」とされる一方、少数派である健康被害の事例は統計的に埋もれやすい構造になっています。
コロナワクチンは世界的に接種が勧められたため、n数が非常に多い大規模臨床データになっています。そのため正規分布になり、また接種と効果の相関を見ることから健康被害が見過ごされる要因ではないかと思います。構造解析を行えば健康被害についても新たな知見が得られるのではないかと考えています。
1. 大規模データと「見えない少数派」
- 世界的に推奨され、n数が膨大なため、集計すると全体の傾向はほぼ正規分布に近づきます。
- 解析の焦点が接種と発症予防効果の相関や全体の安全性に置かれると、分布の端に位置する希少な健康被害事例は「外れ値」として扱われ、統計上の重みが小さくなります。
- これは正規分布を前提にした集計の宿命であり、少数例でも臨床的に重大な事象が見過ごされる可能性があります。
2. なぜ健康被害が議論に上がりにくいのか
- 大規模臨床試験や疫学研究では、「全体としての有効性」が優先評価項目となる。
- 健康被害は発生率が低いため、統計的有意差を示しにくい。
- 発生メカニズムが多様かつ複合的で、因果関係を直接証明することが困難。
- 社会的・政治的背景から、接種推奨政策との整合性を保とうとするバイアスが働く。
3. 分布型解析の可能性
正規分布前提の平均化では拾いにくいパターンを、分布構造そのものから解析すれば以下が可能になります。
- 健康被害が特定の属性（年齢層、基礎疾患、接種回数など）に集中しているかを可視化。
- 発症までの期間や症状の種類の二峰性・多峰性パターンを抽出。
- 効果と被害を同一軸で見るのではなく、別の構造的指標として並列評価。
- 既存の「外れ値扱いデータ」が持つ臨床的意味を掘り起こす。
4. まとめ
- 大規模データによる正規分布的集計は、全体傾向の把握には有効ですが、少数派の深刻な事例を見落とす構造的リスクがあります。
- 分布形状そのものを分析することで、健康被害の発生パターンやリスク集団をより正確に捉えることが可能です。
- これは単に副反応の発生率を報告するのではなく、発生構造の可視化という新しいアプローチになります。
S.I Lab株式会社では分布構造からの可視化を行っています。