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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」

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【医師用】医学知識形成とポートフォリオとUpToDate

※この記事は研修医、医学生向けに書いています。

”Never memorize what you can look up in books.”
Albert Einstein Quotesより引用
アルベルト・アインシュタインの名言です。

本に書いてあることを覚えるなということですが、これを現代風に言いますと、

”Never memorize what you can look up in your MacBook.”
Takeshi Kuroyanagi

人間が覚えていられて、当間の知識でしょっていえる量というのは、日常どれだけその知識を使っているかで変わってきます。

家庭医はがん治療がわからないし、がん治療医は頭痛、めまいが診断できない。
眼科医は急性腹症がわからないが、消化器内科医は白内障は治せない。

とても当たり前のことですが、それに抗いたいと思うのが普通の医者です。

一度しか触れたことがない疾患を生涯保存しておいて、積極的には使いこなせないけど、受動的に聞けば分かる程度の知識としておきたい。
英語で例えるなら、Passive vocabularyとして長期記憶にしておきたいと思う。

でも、努力はなるべく最小限にしたい。

それを叶えるのが、最近のIT技術だと思います。

必要なのは、以下のデバイスです。

1.最新のMAC OSが使えるMacBook

2.Scrivenerというアプリとメモ帳

3.DropBoxでクラウド保存

4.インターネットのデータベース。見つけてはコピペ

以上。



まず、”Never memorize what you can look up in books.”のBooksの中にある知識を検索する方法について。

1.MacBookの検索機能を利用する

マックのOSではTab + Spaceを押すだけで、全文検索した結果からファイルを探し当ててくれます。(ファイルを探してくれますが、本文が書いてある場所まではジャンプしてくれません。残念。)

デフォルトで、PDFをレビューできるアプリに関連付けておき、アプリが立ち上がったら、さらに、そのアプリ上で文字情報からほしい情報を検索する。

Windowsだと全文検索できるにはできるのですが、検索するまでの時間が遅くて実用的じゃありません。

2.大量の知識をテキストファイル化する。

文字情報と画像情報をリンクさせようとすると、ファイルが重たくなり、通常のPDFビューワーだととても遅くなります。これは将来、MACの性能が上がっても解決しません。

また、画面上の画像情報の量が多くなると、ほしい知識が見つけづらくなる。

UpToDateという医学情報エビデンス検索サイトの情報構造も、樹形図状の情報構造になっていますが、画像データはクリックしないと出ないようになっていますよね。

UpToDateをお手本に大量のテキストデータを層構造にしましょう。

自分でタイプして知識を構築するのはとても面倒だし、時間がかかるので、コピペしましょう。たいていのことはすでにインターネット上でだれかが書いていてくれているので、冗長な文章を編集して直截な文書うにかえる程度で十分だと思います。

(Scrivenerの残念なところは、インターネットサイトの文字の大きさをそのままリッチテキストとして保存してしまうところです。Windowsのメモ帳アプリに一度コピペして、さらにCtrl+Allで選択し、コピペしてScrivenerにコピペすると、ただのプレーンテキストとして保存できます。)

(Scrivenerの残念なところ2。画像データをリンクできない。本当は画像データをテキストとリンクさせて、HTMLみたいにしたいのですができません。それだと、ホームページ・ビルダーみたいなHTML作成ソフトを使ったほうが良くなります。HTMLは作るのが面倒なので、やはり大量の知識を気軽にコピペするのは億劫になります。)

ここまで書いておいて、具体例がないとなんのこっちゃになるので、例示します。

たとえば、ぼくは『痛い』という主訴でデータベース化しています。

痛いの樹形図の中には、
頭痛、胸痛、腹痛、腰痛、関節痛があります。
それらは、以下のようにさらに、主な器質的あるいは形而上学的な原因によって分類され、樹形図はさらに広がります。

まずは頭痛から例示します。

頭痛
血管、筋肉:緊張性頭痛、片頭痛、群発性頭痛、静脈洞血栓症、側頭動脈炎、可逆性脳血管攣縮症候群
感染:副鼻腔性頭痛、急性熱性疾患に伴う頭痛(感冒症状、肺炎、尿路感染)、髄膜炎、脳炎、帯状疱疹
神経痛(三叉、舌咽、後頭神経)
うつ病
薬剤性、離脱による頭痛
頭頸部疾患による頭痛(歯痛、顎関節症、頚椎症)
頭蓋内出血:くも膜下出血、脳出血、椎骨動脈解離、内頸動脈解離、内頚動脈海綿静脈洞瘻、下垂体卒中(出血)
脳圧異常:占拠性病変(膿瘍、血腫、腫瘍)、高血圧性脳症、突発性頭蓋内圧亢進、低髄圧症候群
代謝:一酸化炭素中毒、低酸素、高炭酸ガス血症、睡眠時無呼吸症候群、低血糖症、貧血
目:緑内障発作

ついでに、胸痛なども列挙します。

胸痛
皮膚、骨、筋:肋軟骨炎、剣状突起痛、肋骨骨折、帯状疱疹、Tietze症候群(非炎症性肋軟骨疾患)、胸壁の血栓性静脈炎、胸鎖関節炎、胸壁の筋肉痛、急性白血病で胸骨の骨髄膨張
神経:頚椎症、胸壁の単神経炎(糖尿病の既往)、
肺、胸膜:ウィルス性胸膜炎、気胸、胸膜に及ぶ肺炎、肺塞栓症
精神:パニック障害、うつ、過換気症候群
心臓:異型狭心症、心筋、心外膜炎、たこつぼ型心筋症
食道:突発性食道破裂


腹痛
胃、十二指腸:消化器潰瘍、急性胃腸炎
胆:胆石症
膵:急性膵炎
小腸、大腸:虫垂炎、憩室炎、腸間膜動脈、静脈血栓症、腸閉塞(大腸ヘルニアとか)、過敏性腸疾患、炎症性腸疾患
骨:肋骨痛
泌尿器:尿路結石、膀胱炎、腎盂腎炎
心血管:心筋梗塞、大動脈解離
謎:糖尿病性ケトアシドーシス、副腎不全
女性器:子宮外妊娠、卵巣茎捻転
悪性腫瘍

腰痛
筋:非特異的腰痛、腸腰筋膿瘍、リウマチ性多発筋痛症、ギランバレー症候群
腰髄:腰椎ヘルニア、脊椎狭窄症、馬尾症候群
腰椎:圧迫骨折(骨粗しょう症、外傷後)、悪性腫瘍の骨転移、多発性骨髄腫、化膿性脊椎炎、炎症性脊椎炎
血管系疾患(大動脈解離、脊髄梗塞、腎梗塞)

関節痛、関節炎
異物:痛風、偽痛風
肩関節周囲炎
感染:ウィルス性関節炎、化膿性関節炎、リウマチ熱、感染性心内膜炎、結核性関節炎
謎:症更年期、線維筋痛症
老化:変形性関節症、OA
膠原病科へ:関節リウマチ、RA、リウマチ性多発筋痛、膠原病による慢性多関節炎の初期、脊椎関節症(反応性関節炎、炎症性腸疾患に伴う関節症、乾癬)、全身性エリテマトーデス、シェーグレン症候群、皮膚筋炎、強皮症、血管炎、成人Still病、ベーチェット病
血性関節症
骨壊死
シャルコー関節症

これらの鑑別診断だけで、痛みを訴えている99%の患者に対応できます。

ここまで、知識羅列MACRO総合ノートを完成させておいて、さらにMicro分析ノートを検索すれば、たいていのことは漏らさずに想定の範囲内の確定診断へ至れます。

このアルゴリズムを人工知能にやらせることは容易ですので、ぼくはあと10年以内に、鑑別診断や画像診断は人工知能がやり始めると思っています。
IBMのみなさん、がんばってください。
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