整形外科医のブログ

中堅の整形外科医が、日々の気付きを書き記します。投資の成功で働く必要が無くなりましたが、社会貢献のため医師を続けています。

社会

あなたは忖度していますか?!

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森友学園問題や加計学園問題で有名になった忖度(そんたく)。
意味はもちろん、他人の心情を推し量ること、推し量って相手に配慮することです。


国難レベルの東アジア情勢から考えると、どうでもいい話題に拘泥しているマスコミや野党にうんざりしていますが、良くも悪くも忖度はひとつのキーワードです。


さて、身近なところにある忖度について考えてみました。勤務医であれば、経営陣や職員に対する対応が該当します。


例えば、経営陣の知人を診てほしいという依頼があった場合に、どのような対応をするのが適切なのでしょうか? 


私なら、全力で忖度します(笑)。例えばロータリークラブ仲間の経営者を診てほしいという依頼があった場合、受診日が直前であってもMRIまで含めて最優先で外来予約します。


忙しいであろう経営者の知人が最短時間で気持ちよく受診して帰宅できるように、できるだけの配慮と手配を行います。


病院の門をくぐってから、受付→問診→単純X線像→MRI→診察→支払いまでを2時間以内に完了できるように細心の注意を払うのです。


患者さんは平等なので特別扱いはしないと言う人を時々見かけますが、社会的貢献度の高い忙しい人と時間を持て余している高齢者を同列に扱って良いわけはないと思っています。


知人に対する好接遇は、経営陣に対する
彼らの高評価につながります。これって、経営陣にとっては何事にも代えがたい勲章なんですね。


職員さん家族も同様です。例えば、職員さんのご両親が受診した際に「いつも〇〇さんにはお世話になっております」と、医師の口から言われて悪い気がする人は居ません。


こういうところでふんだんに忖度していると、組織内で非常に居心地の良い立場になります。周囲に対するリスペクトとしての忖度は、どんどん行うべきではないかと思います。







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医師のジェネリック率が低い理由

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本日の日経で興味深い記事がありました。
後発薬普及、阻むのは医師? 協会けんぽが業種別使用率を初調査  です。





医療費の膨張を抑える役割を期待される後発医薬品(ジェネリック)。その使用率を調べると、医師や看護師など医療従事者の使用率がすべての業種の中で最も低いことが分かった。医師らは価格の安い後発薬の使用を患者に勧める立場だが、「自分たちが使うのは嫌」という実態が浮き彫りに。保険料負担が上昇し続けている会社員らから強い不満が出そうだ。





この記事を読んで、やっぱり考えることは皆同じだなと思いました。私も自分や家族には、先発品を処方してもらいます。ジェネリックにするのは一部の外用剤ぐらいです。


「新薬と同じ有効成分で、同じ効き目の価格の安いお薬」というジェネリックのキャッチフレーズは、JARO(日本広告審査機構)に訴えた方がよいのでは?と思っているほどです。


真面目に患者さんの診療を行っている医師であれば、先発品とジェネリックの差を肌で感じると思います。ジェネリックは効果がイマイチな割に、副作用が多い傾向にあります。


私なら価格が高くても、安全で効果を見込める先発品を希望します。全国の医師や看護師といった現場を知っている医療従事者が、先発品を選好するのは当然のことでしょう。


ただし、私はジェネリックを否定しているわけではありません。きっちりと「新薬よりやや効き目は落ちるが、価格は安いお薬」とアナウンスするべきだと思っているだけです。








★★★  管理人 お勧めの医学書  ★★★


 
一般的で使用頻度の高い、鎮痛薬・睡眠剤・感冒薬・胃薬・止痢薬・去痰薬・便秘薬等の薬剤が、全13章にわたって系統立てて書かれています。それぞれの章の最初に、薬剤の分類図が記載されています。各系統間の薬剤の使い分けも平易な文章で書かれており実践的な書籍です。









姉妹本に『類似薬の使い分け』があります。こちらは全15章からなり、降圧剤、抗不整脈薬、狭心症治療薬、脂質異常症治療薬、糖尿病治療薬、消化性潰瘍治療薬、鎮咳薬、皮膚科疾患治療薬、抗菌薬などが1章ずつ割り当てられています。








20年後も医師で食べていけるのか?

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今週号の週刊ダイヤモンドは興味深い特集でした。
20年後も医学部・医者で食えるのか? です。







内容的には、いつもの医師系特集の焼き回しで、目新しいことは特にありませんでした。あえて言うなら、フリーランス医師目線で編集されているため、かなり偏った内容です。


一番気になる20年後も医者で食えるのか? という命題は、単なるアンケートでお茶を濁しているだけです。しかも、アンケートが識者(?)53名なので、集合知にもなりません。


正直言って、定期購読者の私としてはがっかりな内容でしたが、週刊ダイヤモンドを定期購読している層でなければ、総まとめ的なのでお勧めではあります。


さて、この特集で学んだことは下記3点です。医師の将来性とは関係ないパートが興味深かったです。

  1.  小学校時代からはじまる「安定」「高収入」医者への道
  2.  パラメディカルの働き方が多様化しつつあり、起業家が出現している
  3.  昔は存在しなかった職種が誕生している




小学校時代からはじまる「安定」「高収入」医者への道


三大都市圏の私立中高一貫校生が圧倒的に有利で、公立トップ校生はよほどの才能が無い限り、旧帝・旧六には届かないようです。


ちなみに私の出身大学も、昔は公立トップ校生も結構いましたが、今は全国的に有名な3つの私立中高一貫校だけで入学者の30%を超えています。異常ですね。。。



パラメディカルの働き方が多様化しつつあり、起業家が出現している


四大卒看護師の増加とともに、起業家が目立ち始めました。看護領域にとどまらず、健診、看取り、AIを用いたスクリーニングプログラム等、医師が始めてもおかしくない領域です。



③昔は存在しなかった職種が誕生している


胚培養士、遺伝カウンセラーなどの初めて名前を聞くような職種が誕生しています。しかもそこそこ高収入のようです。




医療を取り巻く状況は激変しつつあります。30年前のバブル時には、東京大学に合格できる学力があるのに医学部に進学する等は「変わり者」扱いでしたが、今では隔世の感です。


その感覚でいくと、30年後はさらに想像できない世界になっていることでしょう。「安定」「高収入」を目的に医学部を目指すってアホですか? となっていそうです。





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画像診断AIの実用化時期はいつ?

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AI関連で、m3.comに興味深い記事がありました。
画像診断AIの実用化「当初期待より遅れる」です。


AIの劇的な進化によって、最初のスケープゴートになるのは放射線科医師ではないのか?という意見は多いです。それでは、AIはいつごろ放射線科医師を代替するのでしょうか?





米メイヨクリニックの放射線科教授のブラッドリー・J・エリックソン氏は2016年のウェブ講演会で、「5年後にはマンモグラフィーと胸部単純X線、10年後にはCT、MRI、超音波、15~20年後にはその他の画像診断がAIに代替される」と語っている。


ただ、昨年、中田氏がエリックソン氏にこの発言について確認したところ「ちょっと遅れている」という見解だったという。





これは、上記の問いに対する放射線科医師の権威の回答です。一気に放射線科医師がAIに置換されるわけではなく、段階的に代替されていく予想のようです。


その最大のハードルは、画像診断AIのディープラーニングに必要とされている、膨大な数の「
正解付きデータ」の整備です。


インターネット上にある画像については、インターネット上の画像の正解付きデータベースであるImage Netのおかげで認識精度が飛躍的に改善しました。


しかし、医療用画像診断では、正解付きデータベースが十分に整備されておらず、このことが画像診断AI進化のボトルネックになっています。


ただ、問題点は正解付きデータベースだけなので、データが揃うと、あっという間に精度の改善された画像診断AIが実現化します。


こうなると人間では太刀打ちできなくなるので、やはり診断系の科が最もAIの脅威にさらされていると言えそうです。


このことが実現化すると、診断系の科から治療系の科への大移動が発生しそうです。そう遠くない未来予想図なので、今から医師になる人はよく考えるべきかもしれませんね。






★★★  管理人 お勧めの医学書  ★★★


豊富な図や画像が提示されているため、ほとんどの骨折や脱臼に対応することが可能です








書評: 最強のAI活用術

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表題違いで恐縮ですが、ケアネット・ドットコムの連載企画【医師のためのお金の話】第8回が本日アップされました。お題は、何から始める不動産投資 ? です。



log_carenet



不動産投資は、目的を明確にして投資手法を選択するべきであることを書かせていただきました。1分ほどで読了可能なので、是非ケアネットを訪問してくださいね。



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最近話題のAIについて少し勉強をしました。
何冊か読んだうちで、一番実践的だった書籍をご紹介します。








抽象的なAIの総論ではなく、2018年時点のAIをどのように使いこなすかについて、実際の商品を紹介しながら分かりやすく解説されています。


NVIDIAの商品のスペックや価格まで記載されており、雲をつかむような話が多いAIが、実感として理解できるようになりました。


私の気付きは下記の点です。
  • AIでは正解のあるデータをどれだけ効率的に大量に集めるのかがキモとなる
  • 正解データを集めるアノテーター(Annotator)が重要な役割を果たす
  • アノテーターの業務は職人芸



そして本題とは関係ないですが、最も驚いたのは2004年の世界No.1スパコンの「地球シミュレータ」と同性能のハードウェアが、今では100万円未満で購入できるという事実です。


下記に2004年の地球シミュレータと、2016年のDeep Learning Boxを比較しました。結論は、10数年前の最先端スパコン以上の機器を、今では誰でも購入できることに尽きます。


  • 価格: 地球シミュレータ 185億円 vs Deep Learning Box 99万円
  • ランニングコスト:地球シミュレータ 51.5億円 vs Deep Learning Box 5万円
  • 設置面積: 地球シミュレータ 1300㎡ vs Deep Learning Box 0.13㎡



Deep Learning Boxの大きさは通常のPCを少し大きくしたぐらいです。ちなみに、2017年のDeep Learning Boxは、価格据え置きで性能は1.25倍に進化しました。。。


ハードウェアの進化がとんでもないことになっていることが理解できると思います。日本の科学技術力の粋を集めた地球シミュレータが、たった16年で汎用品レベルになっています。


著者は最後に「知識は急速に陳腐化する」と説いています。既存の知識を常にリニューアルし続けなければ、あっという間に脱落してしまいます。


ある意味、非常にしんどい世の中になってきました。経験の価値がどんどん下がり、一生勉強が続くことを意味するからです。おそらく、私たち医師も例外ではないのでしょう。。。







★★★  管理人 お勧めの医学書  ★★★

整形外科を志すなら、キャンベル(Campbell's Operative Orthopaedics)は必須でしょう。ペーパー版以外にも、DVDやe-ditionもあって便利です。更にKindle版は約30% OFFで購入可能です。このような辞書的な医学書は、電子書籍と相性が良いと思います。 









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