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Makito Oku
November 15, 2022

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データサイエンスの世界
「和漢薬と未病」
奥 牧人 (和漢研)
2022/11/15

Makito Oku

November 15, 2022
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Transcript

  1. データサイエンスの世界 「和漢薬と未病」 奥 牧人 (和漢研) 2022/11/15 1 / 37

  2. 発表の流れ 1. 和漢薬とは? 2. 和漢薬とデータサイエンス 3. 未病とは? 4. 未病とデータサイエンス 5.

    まとめ 2 / 37
  3. 発表の流れ 1. 和漢薬とは? 2. 和漢薬とデータサイエンス 3. 未病とは? 4. 未病とデータサイエンス 5.

    まとめ 3 / 37
  4. クイズ 「漢方」という呼び方は、ある国の医学が江戸時代に入ってきて、 それと区別するために使われ始めました。その国はどこでしょう? 1. アメリカ 2. オランダ 3. ドイツ 4.

    イギリス 4 / 37
  5. 漢方薬と生薬と和漢薬 漢方薬 とは、基本的に2つ以上の 生薬 を組み合わせたもの 日本や中国で使う漢方薬や生薬のことを 和漢薬 と呼びます。 5 /

    37
  6. 西洋薬と漢方薬 西洋薬 漢方薬 合成して作る 天然物を使用 単一の化合物 多くの化合物を含む 局所的 全体的 エビデンスに基づく

    (主に)経験に基づく 6 / 37
  7. 是非覚えて欲しいこと 西洋薬と漢方薬にはそれぞれ利点と欠点があります。 両方を 上手に使い分けること が大事です。 7 / 37

  8. 漢方特有の概念 漢方には 気血水 や 陰陽虚実 などの特有の概念があります。 8 / 37

  9. 発表の流れ 1. 和漢薬とは? 2. 和漢薬とデータサイエンス 3. 未病とは? 4. 未病とデータサイエンス 5.

    まとめ 9 / 37
  10. クイズ 富山大学にある民族薬物資料館には、様々な生薬の標本が 保存されています。その数は幾つでしょう? A. 万未満 B. 万以上 万未満 C. 万以上

    万未満 D. 万以上 1 1 2 2 3 3 10 / 37
  11. 漢方の情報を含むデータベース KEGG KNApSAcK Metabolomics.jp 伝統医薬データベース (和漢研が管理) 11 / 37

  12. 和漢研のデータベース 1. 伝統医薬データベース 2. 民族薬物データベース 3. 和漢薬Wikiデータベース 4. KampoDB 5.

    証類本草データベース 12 / 37
  13. 民族薬物データベース 民族薬物資料館に保存されている生薬のデータベース 和漢薬だけでも462種類、8378標本 https://www.inm.u-toyama.ac.jp/mmmw/ 13 / 37

  14. 人参の例 生薬名「人参」で検索すると、209標本がヒット https://www.inm.u-toyama.ac.jp/mmmw/dbs.html 14 / 37

  15. KampoDB コンピュータで計算した結果をまとめたデータベース 名前と内容が 合ってなくね︖ 15 / 37

  16. 結合シミュレーション 和漢薬に含まれる化合物と、その相手となるタンパク質の結合 16 / 37

  17. 発表の流れ 1. 和漢薬とは? 2. 和漢薬とデータサイエンス 3. 未病とは? 4. 未病とデータサイエンス 5.

    まとめ 17 / 37
  18. クイズ 疲れて弱っている人の気力と体力を補うために よく使われる漢方薬はどれでしょう? 1. 葛根湯 2. 芍薬甘草湯 3. 人参養栄湯 4.

    五苓散 18 / 37
  19. 病気に対する考え方 19 / 37

  20. 漢方医学における分類 20 / 37

  21. 未病の診断? 21 / 37

  22. 未病の例1 22 / 37

  23. 未病の例2 23 / 37

  24. 未病の例3 24 / 37

  25. 未病の例4 25 / 37

  26. 未病の例5 26 / 37

  27. 未病かどうか微妙な例 27 / 37

  28. 発表の流れ 1. 和漢薬とは? 2. 和漢薬とデータサイエンス 3. 未病とは? 4. 未病とデータサイエンス 5.

    まとめ 28 / 37
  29. クイズ 沢山のデータがあるとき、似たもの同士をまとめて 複数のグループに分ける解析を何と呼ぶでしょう? 1. 回帰分析 2. 分散分析 3. 主成分分析 4.

    クラスタリング分析 29 / 37
  30. 自覚症状のデータ解析 未病では頭痛や悪寒など様々な 自覚症状 が現れます。 未病のときの自覚症状のデータは入手が困難です。 代わりに病気のときの自覚症状のデータを解析してみました。 30 / 37

  31. 使用したデータ 藤平健 著「漢方処方類方鑑別便覧」のデータを使用 主な32種類の自覚症状に関する102件のデータを取得 31 / 37

  32. 自覚症状のクラスタリング 32 / 37

  33. 7つの主なグループ 汗をかきやすい、口・のどが渇く、むくみ、尿利減少 四肢の疼痛・こわばり・麻痺、関節のはれ・痛み、悪寒・発熱、 頭痛・頭重 せき・たん、呼吸困難、くしゃみ・鼻水・鼻づまり、肩こり 感情が不安定、イライラする、不眠、めまい・立ちくらみ、 動悸・息切れ 月経異常、皮膚の荒れ、のぼせやすい・顔がほてる、便秘 下痢、みぞおちがつかえている感じ、吐き気または吐く、胃が もたれる、みぞおちのあたりが痛む、胃が痛む、食欲不振

    体がだるい・疲れやすい、顔色が悪い・貧血、手足が冷える、 腹痛 33 / 37
  34. 未病チェックシート 神奈川県が 未病チェックシート というのを作っています。 https://me-byo.com/ 先ほどの7つとは違いますが、未病を8タイプに分けています。 22項目の質問に答えると自分の未病のタイプが分かります。 34 / 37

  35. 発表の流れ 1. 和漢薬とは? 2. 和漢薬とデータサイエンス 3. 未病とは? 4. 未病とデータサイエンス 5.

    まとめ 35 / 37
  36. まとめ 和漢薬と未病について簡単に説明しました。 和漢薬に関するデータベース、未病に関するデータ解析結果を 紹介しました。 和漢薬も未病も、データサイエンス と ちゃんと関係しています。 36 / 37

  37. ご清聴どうもありがとうございました! 37 / 37