軸で考える

• こちらで、鑑別診断名の列挙をしている
• 同じく、こちらで、多次元分割表をRで扱っている
• 両者は関係がある
  • 鑑別診断名のリストを1列に並べるのは、診断名を１次元で扱うこと
    • すべての病名のリストという1列情報があり、ある基準(主訴とか)に対して、0/1の値を格納しておいて、1が立っている行の病名を抜き出す作業
  • 多次元分割表を使うときは、こう
    • 正常(解剖(場所)ｘ生理(機能)ｘ薬理(分子生物学・もの))ｘ異常(病理(病的プロセス)ｘ(微生物＋疫学)(外因))
    • こうすると、「空いているセル」は忘れ物？それとも原理的に病気が入りえない？とかを考えることになる
    • セルの埋まり方が周辺度数(さて、これがなんだろう、というのも面白いのだが)に対して、log-linear model的(このブログの背後でひそかに動いている)に期待値になっている？など、考えることが多い
• 鑑別診断の多次元分割表を作るには、医学教育課程のいわゆる基礎科目を整理して了解しておくことが重要
• 残念なことに、基礎科目は(臨床科目も)古きよき、体系がくずれ、各論によるでこぼこが大きくなっているため、了解しにくい。
• 解剖、生理、正常としての薬理、病理、外因のそれぞれについて、「大部」の１冊になっている教科書(図書館にあるような、すこし古びたくらいがちょうどよい)の目次と、総論部分を使って、整理するための各軸の要素(カテゴリ)を抜き出すとよさそうだ
• こうすると、すべての病名をID化できる
• ああ、これも４回生の計算機のハンドリングの練習にはちょうどよい難易度かも(基礎医学の方の難易度が高いかも…)(こちら)