統計と医療の研究アイデアなんだけど,,,
これまでさ、TMっつってもTMの関係先ってのが医療分野だとどうも微妙に限られているっていう風に思うんよな。例えば、患者さんの書き記した情報を題材に取ったり、病気に対する主観的イメージを題材に取ったりで、ちょっと客観のとこいっても、これまでの論文を解析しただけです！みたいなのが多い気がしたんだよね。客観的な政策論だとかそれらの医療統計学とのハイブリッドの観点からTMを使った医療統計政策論の研究はあまりないような気がするんだわ。そこでちょっと俺考えたんですよ。
例えば、関係する法令とかオープンジャーナルの論文をテーマにとって、そいつらを解析器に突っ込む。あるいは各国の疾患に対する判断基準とかそういうものも計算機に突っ込む。そうしてどの国でどれぐらいの法令文章とか論文章でどれほど定量的に文章で病気を定義したり、とらえたりしているかっていうことを明らかにする。ひょっとしたら病気に対する国家予算とかも関係してくるかもしれない。コッテコテの地理空間数式解析とまではいかなくとも、TMの利点を活かしながら、全世界的に病状の把握の指標比較ができると思うんよ。この研究がうまく行ったら、特に誤診が多いとされる精神疾患については特筆すべき国際比較の金石になると思うんよな。目的と論旨・結論を立てることが一連の作業の中でうまく行ったら、だけど。
この研究には複数の利点がある。例えば、教師データというような統計に依りすぎたデータは特段要らない。量的な解析だけで済まなくて、質的解析も必要になる点も良いところだ。つまり、医療政策と医療統計とのハイブリッドの研究に昇華できて、双方のいい部分を引っこ抜いて論を構築できる。AIのブラックボックス化というテーマにも挑むことができる。統計解析器にかけるだけでは中身は出てこないから、量的・質的ともに解決できる方法論を構築できるんじゃあないかな、っていう。あとTMがこれまで医療分野では、先に書いたように、あまりに主観的だった研究の内容とか方向性を転換することができるようになるかもしれない。