中山健夫のレビュー一覧

普段の仕事をイメージして、自分の判断基準が合理的かどうかを問いただすいいきっかけとなる良書。文体自体、難解な言い回しではないので頭にすっと入ってくる。知識として知ってるのと知らないのとでは、同じ判断でも深みが異なってくるし、その先を見据えた思考に切り替えられる。

医療ビッグデータを体系的に知ることのできる書籍は、2014年5月現在において唯一無二である。

日本においても、電子カルテやレセプトなど集積されてきているものの個別単体で使用され、データ間の連携はできていないのが現状である。

欧米における、疫学、医療経済、副作用検知など事例も紹介され、これから取り...続きを読む組むべき課題も見えてくる。

医療で扱うデータは交絡因子も多いため、医療を知るデータサイエンティスト「ヒューマン・データサイエンティスト」の育成も急務であると訴えていた。

医療的な言葉もありつつ、合理化を説明されるのはすこし労力を使ったが、本文に関してはとても納得が図られた。

統計数字に騙されない本などと同系統です。
合理的に考える、ということは誰しも思っていることでしょうが、それを事例を交えてわかりやすく解説してます。
文系人間必読、と裏に書いてますけど、文系が合理的でないと誰が決めた！と突っ込みつつ、本を閉じました。
手軽に読める良書と思います。

東大物理学者の本に引き続き、京大医学部の本。やはり日本を代表する大学の人が書いた本ですね。非常にわかりやすく、素直に理解できます。また、わかりやすい内容なので、どんどん読み進んでしまいます。元々厚い本では無いのですが、そのスピード感ある読書と相まって、あっという間に読んでしまいました。

臨床疫学者で有名な京大教授の合理的に考えて、より正しい判断はどのようにすればよいかを説いた本。疫学の本はとかく統計が出てきて難しいが、この本はビジネス本のためか分かりやすく解説されていて、普段の考え方にも役に立つと思われる。

統計上の標本抽出ではなく、全量の調査が出来るようになり、相関関係を導き出す事がしやすくはなったが、解釈をするための専門領域の知識は必要とのこと。データ解析自体にも、ドメインナレッジが必要だし、解釈においても経験なりが必要とな。
データの収集という観点での国内での課題は、レセプトデータは取れるが、医者...続きを読むによる診断データなどはなかなか収集して知見を得られる状態になっていないと。

具体的には、以下の情報は得られているらしい。
「
そうしたデ ータの主なものとしては 、 「医療機関の診療情報 」 「保険者 （健康保険組合 、国民健康保険など ）のレセプト情報 」 「薬局の調剤情報 」 「特定患者の登録情報 」の ４つがある
」

米国では、国民皆保険制度がない代わりに、保険会社がその機能を担っている分、データ収集と活用に積極的と言うのは、経済原理がリアルに働いていて、データ収集のモチベーションになっている点を理解して置かなければなるまい。

最近の国内ニュースとしては、IBM Watson が大量の癌治療論文を解析し、医者の手助けをして特殊な癌を患う患者の病名や治療法を支援したと言うものがあったが、本書で述べられている医療とビッグデータを具体的なユースケースとして世に出したのは、非常に素晴らしい事だと思える。

データの収集や分析ではなく、人類の生老病死に関わる問題を医療の側面でいかに充実させる事が出来るのか？ が主題だと思うが、この領域は少子高齢化とビジネス化と言う観点で注目していきたい。

京大医学部の教授である筆者が、論理的思考について例を挙げながらわかりやすく解説した本。例については、筆者会社なので医療関係の内容であることが多いが、素人でも十分わかる。自分の考え方やものの見方が偏ってないか、一方的ではないかを検証することが出来るので、新社会人はもとよりすべての働く人必読の良書。

平易な言葉で読みやすい本。論理的（科学的）思考の基本を学べる本。自称論理的な人は多いけど本当に論理的な議論が出来る人は少ないので教養として学ぶ人が増えてほしい。その点この本は読みやすい人に薦めやすい

岩波の「医学的根拠とは何か」をもう少し砕いて、分かりやすくした感じ。物事を考えるときにもつべき視点や考え方、疫学を優しく説明してある。仕事や日常生活にも活かせる。
本筋はやはり第5章。合理的で正解の可能性の高い判断をするには、エビデンスに基づいて判断する必要がある反面、待ってはくれない現実に対処する...続きを読むためには、経験に基づいたヒューリスティックな考え方も必要になる。とはいえ結局、その裏にあるのは、経験を基礎とするセンスであり、地道に経験を積んでいくしかないんだなぁと。また、熱をいれて議論をし、目的を見失うことはやりがちなので、議論が錯綜したり、意見が対立するときには、そもそもの目的に立ち返るということを忘れずにいたい。

　難関大学の関係者が書く本はさすがに違うなと思わせるものはあるのだろうか。
　なぜだがこの手の本は大抵書かれていることは似たり寄ったりであり本当に難関大学の頭の中をトレースできるというような本には出会えない。

　書かれていることはすごくもっともであり多く参考になるのだが何か物足りなさを感じるのはな...続きを読むんなのか。今の世の中の思考をトレースして売れる本をつくるそんな感じにしか見えないしミスリードを生んでいるような気もしないでもないと思わせてしまうところが残念。

　いろいろと書かれているが著者の思考というものはこの程度だとは思いたくない。単純な問題からは単純な答えしか出てこないのだろうか。多くの難関大学冠本には単純な問題から発展するより多くの考え方を期待したい。

切り口はいいと思うのですが、わかりやすく書こうとしすぎて、浅い話になってしまっているような気がしました。おそらく医療で必要な合理的思考のみについて書いてあれば深いと思うのですが、それを政治やビジネスに無理やりあてはめようとしているところが浅くなってしまっている要因だと思いました。したがって帯には「文...続きを読む系人間必読の書」と書いてあるものの、実際に文系の人がこの本を読んでどれだけ合理的思考を日常のシーンで使えるのか疑問が湧いてしまいました。そこだけ期待値を下げて読んでもらえれば、アプローチ自体は非常にいいので、頭の刺激になると思いました。

著者は京都大学大学院医学研究科教授。専門は健康情報学、疫学。情報をどう判断し、何を信じて何を疑うのか。その指針を示した授業は、医療に留まらない万人に通じるものとして、高い評価を得ている。

私たちは自分の頭で考えているように見えて、案外、思い込みや誰かの情報の受け売りで済ませていることが少なくない。...続きを読むときに大切な問題で怪しげな情報に引っかかってしまい、大きな後悔を残すこともある。

自分はイメージだけで物事を判断していないだろうか。
そうだとしたら、真実は何だろうか。
合理的な思考とは、そう自分に問いかけることだと捉えて問題はない。その合理的思考について以下の5章にわたり紹介している。
①イメージで物事を判断していませんか？
②それは本当に、正しい根拠？
③その数字の読み解き方、間違っています
④原因と結果のねじれ
⑤納得できる結論にたどりために

医療業界に身を置く著者。
まさしく、理系的発想の数々。
もろに文系の私にとっては難解な思考等も多くあったものの大筋では共感しながら理解をすることはできた。

そもそも論に最終的には入り込み、なぜ合理的思考をしないといけないのか？という目的を持って本書を読み終わるに至った。

物事のとらえ方はたくさんあって損はない。
事実は一つ。答えは多数。見る視点によりその答えも変わってくる。

今まで自分にない視点を授けていただいたと思えば、ありがたいものである。

「クリティカルシンキング」の良い入門書。
ひととおり、うっかりはまりやすい陥穽は述べられているし、特に「分母が示されているかチェックすること。分母が示されているとして、その分母が妥当な分母なのかをちぇっくすること」というところは、なるほどなあ、という発見があった。

医学の研究者の立場から、
合理的に考えるとはどういうことか？ということを
わかりやすく説明してくれる本。

出てくる事例が理系っぽくて、
馴染みのない人にとっては
ちょっととっつきにくいかもしれませんが、
それでも数字のトリックに騙されないようにするためには、
知っておいた方がよいtipsが網羅され...続きを読むています。

悪〜い人に騙されないようにするためにも、
一度は読んで勉強しておくべき内容かもしれません。
逆に言うと、この本読んで悪用しないようにしてくださいね。。
そういう視点で読むと、きっと面白いと思います。

EBMをベースにして一般の人向けに書いて本.
内容は極めてシンプルでわかりやすい分､少し物足りない.

｢意思決定は､エビデンス､バリュー(価値観)､リソース(資源)という3つの要因で決まる｣
合理的な意思決定とは､3つの要因の均衡点を探りだすこと.

主要なバイアス
(1)情報(観察)バイアス
(...続きを読む2)選択バイアス
(3)交絡バイアス

情報を鵜呑みにしない。数字を見るときは分母を意識する・・・
書かれているのはどれも当然のことで新しさくはないが、無防備で居ると情報の波に押し流されそうになる日々の中、改めて原則を認識できた。
NHKきょうの健康テキストの「健康のためなら命もいらぬ？」という岩田健太郎氏の連載も同じようなことを言ってい...続きを読むるが、こちらも面白くてお勧め。