合格した人だけ知っているだれでも国立大学医学部に合格できる裏技勉強法を全部紹介するブログ

偏差値40台をとったこともある国公立医学部医学科に合格した現役医師がお送りする大学受験勉強法ブログです。               最強の勉強法とは「二元論を使うべし」と「データベースを作るべし」

【医者apps】Complete anatomyを臨床に使う方法はCTなどの画像と比較すること。病気の見落とし防ぐ唯一の方法。

1.アプリを用意する。

2大 解剖学アプリといえば、

① 3D4Medical のComplete anatomy https://3d4medical.com/apps/complete-anatomy

あるいは、

② Visible body のヒューマン・アナトミー・アトラス2017エディション http://jp.visiblebody.com/atlas-pc-overview/

どちらも持ってますが、それぞれメリットデメリットがあります。総じて、OSごとに買い足さなくてはいけないので、どの端末で使うか考えて、買うアプリストアを絞り込む必要があります。
いずれにせよ、大きい画面で、GPUが強力でないと動きがもっさりしていらいらするので、携帯端末で使うことはおすすめできません。
なぜかアンドロイドは①において排斥されているので、WindowsかiOSかMACということになります。

①は
【メリット】
解剖のDetailが丁寧で、3Dが正確。特に骨に関しては、たぶんキャプチャーしてるから、凹凸が本物。頭蓋底で②と比較すると、穴の大きさ、神経の走行が本物レベルだとよくわかる。
監修にあたっている医者が一流大学の教授クラス。
ガチンコで大学の解剖学の授業で使うことを目的にしている。
注目したい部分の消し方や隠し方が簡単。
筋肉の起始停止、支配神経、支配血管を選んで表示できる。

【デメリット】
値段が高い。
APPLEを依怙贔屓している。
英語なので、面倒。

②は

【メリット】
日本語!!!!!が使えるようになった。
比較的安い。

【デメリット】
ぼくがアンドロイド携帯で使っているからですが、ものすごいもっさりする。
解剖がキャプチャーしていないので、形がデフォルメされている。形はだいたいあっているけど、細かいところが曖昧になっている。特に、頭蓋底は最悪で形がおかしい。


2.いかに3Dモデルを利用して、名医を目指すか。臨床画像にフィードバックする。画像診断カフェを使う。

医学部医学科2年生と外科系を志す研修医とレジデントにとっては本当にいい時代になりました。

ぼくは外科医ではなく、内科医ですので、実臨床へのフィードバックはCT、Xp、MRI、PET、USです。

とくに使えるのはCT、Xp、MRIです。

いままで、2次元のネッターでうんうん唸りながら、3次元を想像しつつ、これらの臨床画像を見ていたわけですが、

このアプリを使うことで、立体的走行を確認しながら、臨床画像を読影することが可能になりました。


さて、

どちらかのアプリをご用意ください。

つぎに。

画像診断カフェ http://medicalimagecafe.com/tool/head/01.html

を開いてください。

まずは、頭から例示します。

脳はすべての医者が読影できなければならない臓器です。

救急当直して、脳梗塞や出血を見逃したらヤブ医者だからです。

CTもMRIも脳が見やすいように、脳室がまっすぐ見えるように斜めに画像を作っています。

ほとんどの医者は自分が注目しているのがはたして●頭葉なのか、●溝なのか、自信を持って言えないはずです。

それは、スライスされた画像を3次元でどの位置なのか、従来は頭のなかで想像しなおす必要があったからです。

もともと、解剖学者が立体的なご遺体の臓器に対して名前をつけたものなのに、

現代ではCTなどの平面画像で診断します。

このギャップを埋めるのが自分の想像力しかなかった。


3. その患者の病態を、正常画像(画像診断カフェ)、正常立体構造(コンプリートアナトミーかヒューマン・アナトミー・アトラス)と比較して、異常を導く。

radiopediaで例示します。

https://radiopaedia.org/cases/accessory-middle-cerebral-artery-and-ica-aneurysm-1

左のICAに動脈瘤、右のMCAが1本多いという画像です。

このRadiopediaは大量に例示されているので、自分がマスターしたい疾患を探して、自分の仮想経験値をあげることができます。

MCAが1本だけACAからでているのは置いておきましょう。

救急で左のICA、眼動脈分岐部の動脈瘤を見逃したら怒られます。

立体構造を把握しないと、平面画像で血管を追うのが難しくなります。

立体が理解できるからこそ、平面画像がどう動いていくか想像できる。

立体 VS 平面

の二元論が成立します。

ここまできて、

異常 VS 正常

を見つけることができて、疾患を発見できる。

頭蓋内は特に、左右が対象なので、

左 VS 右

の二元論があるので、読影が正確になりがちです。(画像のLikelihood radioがあがるとも言える。)

画像が読めない医者はヤブ医者です。読影結果を盲目的に信頼せず、批判的に自分で評価しましょう。

見落としはだれでも経験することですが、数が少なければ少ないほど良い。

読影医が間違っていたから自分も間違えたとごまかすのは容易ですが、自分に厳しくルールを課さないと、いつまでたっても、見落としが減らず、AIが画像を読影するようになるまで正しい判断ができるようにならない。

二元論を大切にすることしか、見落としを減らす道はありません。

そのために必要なツールはすでに世の中にあります。
【追悼】小林麻央さんと乳がん検診率向上とがん治療の発展を志す者の増加

小林麻央さんのおかげで、多くの女性が乳がんに対する危機意識が高まり、乳がんの早期発見が成し遂げられている。

たぶん、というか、ほぼ確実なのだが、

次のような論文が必ず出る。

『小林麻央さんの病気発覚以前と以後の乳がん早期発見数と予後の改善』

乳がん検診の受診率は確実にあがり、かつ、医者側の見落とししたくないという危機意識の高まりにより、乳がんの正診率もあがるだろう。

日本人の乳がんに対する意識を改革させたという意味で、本当にすごいことを成し遂げたと思う。本当に感謝したい。

ご冥福をお祈りします。

どんな検査、身体所見も感度、特異度は100%ではない。小林麻央さんを誤診した乳がん専門医は一生、誤診したことを後悔しながら十字架を背負って生きていくことになる。

同じ医者として、想像するだけで、身が細る。

これから医者になるみなさんも、失敗しても、大失敗しないような Fail safeを必ず用意する医者になってください。


また、小林麻央さんの社会への貢献は、公衆衛生の発展だけじゃない。

若くしてがんで死んでいく悔しい思いに心をはせて、がん治療を志す若手の医者、化学、薬学、生物学者が必ずいる。

ぼくもそのひとり。

ガンを撲滅させたいという強い信念をもった学生の情熱に火をつけて、医学の発展に寄与する若者が、今後のがん治療を担っていくし、新しい治療法はさらに開発されるだろう。

若者のがん治療のやる気スイッチを押したことも、小林麻央さんが成し遂げたことのひとつだと思う。

なにに将来なろうか迷っている中高生のみなさん。

腫瘍学を研究してみませんか?

創薬もできるから、儲かるかもしれないし、2030年まではがん患者は増加の一途だし。

別に医者にならなくても、有機化学、薬学、免疫学、細胞生物学、どのアプローチでもがんに絡めて研究できる。
医療特有の言葉、EBM

エビデンス ベースド メディスン。エビデンスに基づいた医療。わざわざこんな言葉を作らなければならなかったというくらい医療は科学ではなかったということだと思います。

医療の難しさは、交絡因子が多すぎることや、人体実験の不可能性、倫理性、社会性などです。

数学だったら、『この数式はエビデンスがある』という言葉が意味がないと思えるくらいに数式に関しては、有無を言わさず二元論が成立している。

一方、医学という科学は二元論が成立しているかどうかが一見してわかりにくい。

医学と二元論について書いている文章はたぶんないのでぼくが宣言します。

『もはや、医学、医療は二元論でできている』

二元論の最大の特徴は要素還元主義と再現性です。

A=B
で、かつ
B=C
このとき、必ず、
A=C
が成り立つ。
これを積み重ねてきたのが医学の歴史です。

これをわざわざ、医療業界では『エビデンス』と呼ぶ。ぼくは、いちいち名前を変えるのは非科学的だと思います。

『Aという病気には、Bという治療法がもっとも治りやすい。』に『エビデンスがある』と呼ぶよりは『再現性がある』とか『二元性がある』とか言ってほしい。

医療だけエビデンスがあると形容詞を増やすのはやめてほしい。医療だけ、特別視してしまうからです。

医学を科学的に眺めるのを特別視してしまう。神格化したり、崇め奉ってしまう。色眼鏡で見てしまう。


医学論文は再現性の高さだけで評価されるべきなのに、大学名や有名教授の指導のもと書かれた論文だというだけで、インパクトファクターが高い雑誌に載ったりする。

大学名やMDアンダーソンという触れ込みだけで、再現性が高い論文であるかのように感じてしまう。

『A=B
で、かつ
B=C
このとき、必ず、
A=C』
が成り立つ事実が書かれているなら、別にインパクトファクターとか、中国人が来た論文だとか、どうてもいいのに。

論文は道具主義であるべきなのに、インパクトファクター至上主義になって気持ち悪いことになっている。

ガイドライン至上主義も同様である。

ぼくら医者が知りたいのは、もっとも確からしい治療成果予測や検査から導かれる予測である。

ガイドラインや取扱規約、uptodateで書かれていることはどれも、『薦められる』と書かれている。

そんなのは本当にどうでもいい。

ぼくが知りたいのは、どのくらいその陽性尤度比が高い数字なのかということだけです。

「Aという治療をしたら、B%のひとがCという状態になる」だから、患者にこのAという治療をするということだけ。

B%が知りたいのに、Bが隠されすぎている。

再現性を定量したいのに、全然書いてくれない。

「もはや」と最初に書いたのはそういう理由で、この書いてくれない状態は以前から常態化していました。

昨今、この風潮が廃れ始めて、B%が徐々に書かれ始めています。

AIがさらに進化して、論文がAIによって解析されるようになれば、このB%の部分さらに確からしい数字としてAIが深層学習によってメタアナリシスされることにより、数字として出してくれるようになると思います。

こうなってくると、ますます、医者がやっていることが、再現性が高くなっていきます。

医者がいらなくなるのではないかという危惧はこの再現性の高さが医療にもたらされることの裏返しです。

どの人間がやっても、その治療をすれば同じ結果になるとわかれば、セルフメディケーションできてしまうからです。

医療業界にとってはそれはパンドラの箱です。

でも、そんなことを議論できないくらいに医療費は高騰しているので、

国民というか世界人類の幸せのためには、医療の再現性の高さをAIによって手に入れて、プロフェッショナルとしての医者の雑務的な仕事が減っていくのがあるべきすがただと思います。



たとえばですが、

MRI という検査は全身調べられて、副作用はありません。

そして、極めて再現性が高い。信号強度の違いによって、AIが疾患特異的な信号を見つけ出す。

MRIで疾患をスクリーニングできれば、健康診断の常識が変わります。

全部画像にしてしまい、それをAIに解析させてしまえば、医者という人材をまったく介さずに、健診できてしまう。

採血も、内視鏡も、検便もいらない。ただ、MRIで全身スキャンするだけ。

健康を爆速で成立させるMRIの高速化と高精細化はDoctorless self-medicationのあるべき姿につながると思います。



さらに、例えば。

治療方法において再現性の高さが高いのは、薬、放射線治療。

低いのが、外科、内視鏡。

どっちが、流行りやすいかは再現性を考えればわかりますよね。

Neisseria meningitidis