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和漢医薬学入門
奥 牧人
2021/05/21

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Makito Oku

May 20, 2021
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Transcript

  1. 和漢医薬学⼊⾨ 今回担当: 奥 牧⼈ (和漢研) 2021/05/21 1 / 61

  2. 今回のテーマと学習⽬標 和漢薬とデータ科学 和漢薬を題材に、データ科学の基本について説明します。 動画 15分 x 3 学習⽬標 データの収集、処理、可視化における基本概念や注意点について 理解すること

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  3. クイズ 問題: 根拠に基づく医療 (EBM) の「根拠」に該当するのはどれ? 1. 経験と勘 2. 偉い先⽣の意⾒ 3.

    占いや神のお告げ 4. 客観的データ 3 / 61
  4. クイズ 問題: 根拠に基づく医療 (EBM) の「根拠」に該当するのはどれ? 1. 経験と勘 2. 偉い先⽣の意⾒ 3.

    占いや神のお告げ 4. 客観的データ 答え. ???番 4 / 61
  5. Part 1. データの収集 データを探そう 5 / 61

  6. データ収集のステップ 1. ⽬的を決める。 2. 欲しいデータを探す。 3. 情報源が信⽤出来るかチェックする。 6 / 61

  7. 漢⽅薬は何種類あるの? 厚⽣労働省が定めているもの 薬価基準のデータ (医療⽤) ⼀般⽤漢⽅製剤製造販売承認基準のデータ ⽇本薬局⽅のデータ 7 / 61

  8. 漢⽅薬はどれくらい売れているの? ⽇本漢⽅⽣薬製剤協会 (⽇漢協) がまとめた 漢⽅製剤等の⽣産動態データ 8 / 61

  9. 医薬品全体に占める割合は? ⽇漢協がまとめた漢⽅製剤等の⽣産動態データ 9 / 61

  10. どの漢⽅薬がよく使われるの? ⽇漢協がまとめた漢⽅製剤等の⽣産動態データ 順位 処⽅名 1 ⼤建中湯 2 抑肝散 3 補中益気湯

    4 六君⼦湯 5 加味逍遥散 順位 処⽅名 6 芍薬⽢草湯 7 ⻨⾨冬湯 8 五苓散 9 柴苓湯 10 葛根湯 2019年 10 / 61
  11. 漢⽅薬を使うお医者さんの割合は? ⽇漢協の漢⽅薬処⽅実態調査データ 11 / 61

  12. どういう病気に使うの? ⽇漢協の漢⽅薬処⽅実態調査データ 順位 疾患、症状 1 こむらがえり 2 急性上気道炎 3 便秘

    4 不定愁訴・更年期障害 5 イレウス 順位 疾患、症状 6 ⾷欲不振・栄養状態の改善 7 疲労・倦怠感 8 認知症および周辺症状 9 ⾃律神経失調症 10 咳・痰 2011年調査、回答627名 12 / 61
  13. 診療ガイドラインへの記載は? ⽇本東洋医学会がまとめた「漢⽅製剤の記載を含む診療ガイドライン (KCPG) Appendix 2020」のデータ タイプ 引⽤⽂献 エビデンスと推奨の グレーディング 件数

    A 有り 有り 41 B 有り 無し 61 C 無し 無し 47 2021年3⽉31⽇時点、調査対象1619件 13 / 61
  14. 中国からどのくらい輸⼊しているの? ⽇漢協の原料⽣薬使⽤量調査データ 14 / 61

  15. どの⽣薬が沢⼭使われているの? ⽇漢協の原料⽣薬使⽤量調査データ 順位 ⽣薬名 1 センナ実 (せんなじつ) 2 ⽢草 (かんぞう)

    3 茯苓 (ぶくりょう) 4 芍薬 (しゃくやく) 5 桂⽪ (けいひ) 順位 ⽣薬名 6 膠飴 (こうい) 7 蒼朮 (そうじゅつ) 8 ⼤棗 (たいそう) 9 当帰 (とうき) 10 半夏 (はんげ) 2016年度 15 / 61
  16. 何種類の化合物が含まれているの? KNApSAcKデータベース (http://www.knapsackfamily.com) 基原植物の学名 ⽣薬名 化合物数 Glycyrrhiza glabra ⽢草 (かんぞう)

    223 Glycyrrhiza uralensis ⽢草 (かんぞう) 220 Panax ginseng ⼈参 (にんじん) 185 Ziziphus jujuba ⼤棗 (たいそう) 66 Cinnamomum cassia 桂⽪ (けいひ) 57 Paeonia lactiflora 芍薬 (しゃくやく) 17 アクセス⽇時: 2021/05/10 16 / 61
  17. 伝えたいこと ⼤抵の情報は ネット検索 で⾒つかる時代になりました。 ⼀⽅で、不確かな情報や誤った情報も沢⼭あります。 今の時代に必要なものは 検索する⼒ と 真偽を判断する⼒ です。

    17 / 61
  18. クイズ 問題: 漢⽅医学に基づく病態を数値化した⼈物がいるよ。誰かな? 1. よします 吉益 とうどう 東洞 2. てらさわ

    寺澤 かつとし 捷年 3. はなおか 華岡 せいしゅう ⻘ 洲 4. もり 森 どうはく 道伯 18 / 61
  19. クイズ 問題: 漢⽅医学に基づく病態を数値化した⼈物がいるよ。誰かな? 1. よします 吉益 とうどう 東洞 2. てらさわ

    寺澤 かつとし 捷年 3. はなおか 華岡 せいしゅう ⻘ 洲 4. もり 森 どうはく 道伯 答え. ???番 19 / 61
  20. Part 2. データの処理 パソコンでまとめて処理しよう 20 / 61

  21. 例として使うデータ 例として ⼀般⽤漢⽅製剤製造販売承認基準 のデータを使います。 細かい話 (読まなくて良いです) 丸括弧で書かれたものは無視した。 「⽩朮あるいは蒼朮」は⽩朮として計算した。 李根⽩⽪と李根⽪は同⼀視した。 別甲と⼟別甲は同⼀視した。

    乾地⻩と地⻩は同⼀視した。 21 / 61
  22. データ研磨 22 / 61

  23. 条件で絞り込む 「湯」がつく処⽅ → 208 「散」がつく処⽅ → 55 「丸」がつく処⽅ → 14

    いずれも当てはまらないもの → 23 23 / 61
  24. ここで伝えたいこと コンピュータは⼈間より単純作業の 繰り返し が得意。 でも、⾃動化するまでが結構⼤変。 量が多いときはコンピュータ、 少ない時は⼈間がやった⽅が楽。 24 / 61

  25. 並べ替える ⽣薬の数が多い順 順位 処⽅名 ⽣薬の数 1 芎帰調⾎飲第⼀加減 22 2 洗肝明⽬湯

    19 3 防⾵通聖散 18 3 五積散 18 5 荊芥連翹湯 17 5 疎経活⾎湯 17 25 / 61
  26. ⽣薬の数が少ない処⽅は? 1種類のものは⽢草湯と苦参湯だけ。2種類のものは8つ。 処⽅名 ⽣薬 芍薬⽢草湯 芍薬、⽢草 ⽢草乾姜湯 ⽢草、乾姜 梔⼦豉湯 ⼭梔⼦、⾹豉

    桔梗湯 桔梗、⽢草 鶏肝丸 鶏肝、⼭薬 応鐘散 (芎⻩散) 川芎、⼤⻩ 沢瀉湯 沢瀉、⽩朮 ⼤⻩⽢草湯 ⼤⻩、⽢草 26 / 61
  27. 多くの処⽅に使われる⽣薬は? 順位 ⽣薬名 処⽅の数 1 ⽢草 (かんぞう) 212 2 ⽣姜

    (しょうきょう) 115 3 芍薬 (しゃくやく) 102 4 茯苓 (ぶくりょう) 93 5 ⼤棗 (たいそう) 90 6 桂⽪ (けいひ) 89 7 当帰 (とうき) 78 8 ⼈参 (にんじん) 74 27 / 61
  28. 平均値の計算 各処⽅に含まれる⽣薬の数の平均値 → 7.8 各⽣薬を含む処⽅の数の平均値 → 12.7 28 / 61

  29. プログラミング⾔語 プログラミング⾔語 とは、⼈間がコンピュータに指⽰を出すための ⾔語 29 / 61

  30. print ⽂ print ⽂ は、⽂字列などを画⾯に表⽰する。最初の⼀歩。 print('hello') ⼀般的にプリントは「印刷」の意味だが、印刷はされない。 30 / 61

  31. コンピュータは融通が効かない 正しい例 print('hello') 括弧は丸くないとダメ print['hello'] 最初を⼤⽂字にしちゃダメ Print('hello') 前後を ' で囲まなきゃダメ

    print(hello) 31 / 61
  32. コンピュータは融通が効かない 正しい例 (再掲) print('hello') 括弧の前にスペースを⼊れちゃダメ print ('hello') 最後に . を付けちゃダメ

    print('hello'). ⾯倒なルールに従って書かないといけない。 32 / 61
  33. 変数と代⼊ 変数に値を代⼊する。 x = 10 変数の場合、print ⽂では ' を付けない。 print(x)

    ⾜し算、引き算、掛け算、割り算が出来る。 x = 10 y = 20 z = x + y print(z) 33 / 61
  34. for ⽂ for ⽂ は、繰り返し処理を表す。 for i in [1, 2,

    3]: print(i) これは以下と同じ処理 i = 1 print(i) i = 2 print(i) i = 3 print(i) 34 / 61
  35. if ⽂ if ⽂ は、条件分岐を表す。 if i == 1: print('a')

    else: print('b') これは「 i が 1 のときは a と表⽰し、そうでないときは b と表⽰する」という意味 35 / 61
  36. 「湯」がつく処⽅を数える print ⽂、for ⽂、if ⽂を組み合わせる。 n = 0 for name

    in name_list: if '湯' in name: n = n + 1 print(n) これが出来るようになるまでが結構⼤変。 その分、習得すれば強みになる。 36 / 61
  37. 余談 for ⽂は指⽰ミスをしやすいので、上級者は使⽤を避ける。 import pandas as pd sr = pd.Series(name_list)

    print(sr.str.contains('湯').sum()) もはや魔法の呪⽂と区別が付かない? 37 / 61
  38. クイズ 問題: 平均値の説明として正しいものはどれでしょう? 1. 合計値をデータの個数で割った値 2. 最⼤値と最⼩値を⾜して2で割った値 3. 登場回数が⼀番多い値 4.

    順番に並べたとき真ん中にくる値 38 / 61
  39. クイズ 問題: 平均値の説明として正しいものはどれでしょう? 1. 合計値をデータの個数で割った値 2. 最⼤値と最⼩値を⾜して2で割った値 3. 登場回数が⼀番多い値 4.

    順番に並べたとき真ん中にくる値 答え. ???番 39 / 61
  40. Part 3. データの可視化 分かりやすい図を作ろう 40 / 61

  41. ⽂字の⼤きさ ⽂字はそこそこ⼤きくする。⼩さいと読めない。 悪い例 良い例 41 / 61

  42. ⽂字の⾊ 暗い背景なら明るい⾊、明るい背景なら暗い⾊を使う。線も同様。 悪い例 良い例 42 / 61

  43. 無難なパターン 暗い背景なら⽩、明るい背景なら⿊または濃い同系⾊が無難。 43 / 61

  44. 「原⾊」の問題 コンピュータ上の「原⾊」は明るさが揃っていない。 44 / 61

  45. カラーパレット 既存の カラーパレット を利⽤する。 Python の matplotlib パッケージより 45 /

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  46. 詰め込み過ぎない 詰め込み過ぎると、かえって 何も伝わらなくなる。 発表なら、1スライド当たり 1分程度 で話せる内容にする。 46 / 61

  47. ジレンマ 情報を過度に詰め込むことには 興味を引く効果 が確かにある。 しかし、重要な点を理解して貰えるかどうかは別の話。 47 / 61

  48. ⽂章よりも箇条書き ⽂章で⻑々と書くより、箇条書き にした⽅が分かりやすい。 例「2019年の⽣産及び輸⼊⾦額の1位は⼤建中湯、2位は抑肝散、 3位は補中益気湯、4位は六君⼦湯、5位は加味逍遥散でした。」 ↓↓↓↓↓ 2019年の⽣産及び輸⼊⾦額のトップ5 1. ⼤建中湯 2.

    抑肝散 3. 補中益気湯 4. 六君⼦湯 5. 加味逍遥散 48 / 61
  49. タイプ 引⽤⽂献 エビデンス と推奨の グレー ディング A 有り 有り B

    有り 無し C 無し 無し 箇条書きよりも表 可能であれば、箇条書きよりも 表 にした⽅がさらに分かりやすい。 タイプA: 引⽤⽂献が存在し、 エビデンスと推奨のグレー ディングがあるもの タイプB: 引⽤⽂献が存在し、 エビデンスと推奨のグレー ディングがないもの タイプC: 引⽤⽂献が存在せず、 エビデンスと推奨のグレー ディングがないもの 49 / 61
  50. ⼝語で分かりやすく ⼝語で 分かりやすく 説明する。 難しい⽤語の⾔い換え 例) 惹起する → 引き起こす 例)

    ビジュアライゼーション → 可視化 受動態を能動態へ 例) AはBに抑えられた → BはAを抑えた ⼆重否定を肯定へ 例) 帰無仮説が棄却された → 有意な差があった 例) 外出禁⽌が解除された → 外出できるようになった ⼀⽂を短く 50 / 61
  51. ゲシュタルトの法則 近いもの や ⾊が同じ/似ているもの は同じグループと認識される。 51 / 61

  52. デザインへの応⽤ 異なるグループは遠ざけたり、枠で囲んだり、⾊を変えたりする。 52 / 61

  53. 余⽩ 余⽩を⼗分取る。「もったいないから埋めたい」衝動を抑える。 アコニチン 附⼦ (ぶし) に含まれるアルカロイドの⼀種 53 / 61

  54. ⾏間 ⾏間を少し開ける。開けないと読みづらい。 太宰治「⾛れメロス」より 54 / 61

  55. 表 表の罫線はなるべく消す。⾏間を開けるか、縞模様にする。 55 / 61

  56. 視線の流れ 上から下へ、左から右へ、図と⽂字を配置する。 56 / 61

  57. 話し⽅ そこそこ⼤きな声で、はっきりと話す。 相⼿の⽅を向く。 焦らず落ち着いて話す。60 bpmのリズムを意識する。 ⾔い換えず、書いてある通りに読む。 ⾃信を持つ。持てるまで練習 する。 57 /

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  58. その他のプレゼンの⼼得 冒頭のつかみは⼤事。「顔」は効果⼤。 ⻑い場合は⽬次を付ける。 ⼤事なことは何度も繰り返す。 最後のまとめは⼤事。話の最初と最後は 記憶に残りやすい。 58 / 61

  59. まとめ 振り返ってみよう 59 / 61

  60. まとめ Part 1. データの収集 「検索する⼒」を⾝につける 信頼性もチェック Part 2. データの処理 コンピュータは繰り返し処理が得意

    プログラミングを覚えれば強みになる Part 3. データの可視化 分かりやすく 詰め込み過ぎはNG 60 / 61
  61. Moodleへレポートを提出して下さい。 61 / 61