昨日よりも体感では寒く、朝から小雪が舞う天気です。日中は一時的に道路の凍結も緩みましたが、夕方からは、アイスバーン状態へ逆戻りでした。

下の写真、左は、昨日のクルミ入りおこあをラップで包んだところ。中央は、昨夜の晩ご飯。というか、焼きそばです。右は、今日の朝の状態。

20070110クルミ入りおこあ 20070110焼きそば 20070111雪景色

今日もばっぱは台所で何かしていました。ミキサーで黒豆をかゆ状にし、それを濾して「おから」と「豆乳」を作っていたのです。おもしろかったので、手伝いました。黒豆を使ったのですが、これは、実家からいただいたもの。何でも、85歳になる農家の方が丹精込めて作り、選別したものだそうです。心のこもった黒豆をわけてもらって感謝。

20070111黒豆 20070111黒豆をミキサーで 20070111黒豆豆乳を鍋へ

黒豆をかゆ状にしたものをガーゼの袋で濾しました。左が濾す前、中央は、越したカスの黒豆おから、少し黒っぽく見えます。そして、右は黒豆の豆乳です。

2007011黒豆豆乳おから入り 2007011黒豆のおから 20070111黒豆豆乳

下の写真、左は、五汁(ごじる)のダシに使う野生の山ゴボウ。今日は、山へ行ってきました。昨年とは大違いの雪の量。ラベンダーの畑にも、うっすらと雪が積もっているだけです。

20070111ヤマゴボウ 20070111ラベンダーの畑1 20070111ラベンダーの畑2

田んぼや堰にも雪がなく、どうしたことでしょうか。下の写真、中央は、先ほどの黒豆おから。右は、五汁(ごじる)。山ゴボウやカツオのダシをとり、味噌と小松菜、それに、黒豆のかゆ状の汁を入れたもの。これがまたおいしいんです。雑炊にして食べてもおいしそう。

20070111山の風景 20070111黒豆おから 20070111五汁(ごじる)

昨日の新聞に、「データマイニング活用」というタイトルの記事が載っていました。そこには、とても興味を引く事柄が書いてありました。それは、

・大量のデータをコンピューターで解析
・そこに潜む法則や項目同士の関係を見つける

という技術で、「データマイニング」というのだそうです。これは、ひまわりが、パソコンに目覚めたきっかけともいえる「データベース」の考え方にとても似ているようです。違うのは、「そこに潜む法則や項目同士の関係」を自分自身で見つけ出すこと。

データベースの考え方は、いろいろなデータを蓄積するところから始まります。そして、それらのデータをいろいろな角度から分析し、加工することで、目的に合った価値のある「情報」へと導き出す、それを、頭ではなくパソコンで行うというもの。

パソコンを動かす場合、「ベーシック」という、呪文のようなプログラムを記述し、実行させていました。入力、処理、出力の基本があったようです。ひまわりは、

・簡単な「ベーシック」
・ソードの「ピップス」
・管理工学研究所の「桐 シリーズ」
・クラリス社の「ファイルメーカープロ シリーズ」
・現在は、「FileMakerPro シリーズ」

という具合に「データベース」を乗り継いできました。

今回の記事の内容は、そのデータを解析、項目同士の関連性を見いだす事がすべてパソコンで処理できるというもの。新聞の記事では、下記のようなイメージを例に、分かりやすく紹介されていました。

・無意味に見えるデータの山を採掘(マイニング)し、金脈にたどり着こうというもの
・スーパーの販売データを解析
・ビールを買う人は紙おむつも買うことが多い
・これらの関連が分かった場合、意味不明でも、紙おむつをビールの近くに置く
・これを、販売戦略に応用する

このデータマイニングの技術が、今医療現場で活用されているというのが、今回の新聞記事のテーマでした。

インターフェロン単独治療の効果を予測する手順(アルゴリズム)」ということで、

・患者の血液検査データから得られたウィルスの遺伝子変異数や量、血小板数などを当てはめながら
・矢印をたどることで、最終的に、ウィルスが体内から消える確率(治癒率)が分かる

例として、下記のような「C型肝炎(1b型)のインターフェロン治療効果の予測」が示されていました(実際はいくつかの円グラフを矢印でつないだ図から成り立っています)。

・ウィルスの遺伝子型が 1b で
・変異が 2個
・五十四歳で
・血糖値が 120など
・男性なら治癒率は 43%
・他の条件は同じでも、血糖値が 140以上の患者なら治癒率はその半分になる

など、1992年以降に来院した患者の検査データ約 130万件を「データマイニング」手法で解析した結果、129の検査項目のうち、54項目が治癒率と関係があることがわかったそうです。

C型肝炎の場合、それぞれの検査項目と治癒率の関係を割り出すことは比較的簡単だが、多数の項目を総合的に見て、どれが治癒率に深くかかわるか重み付けをするのはデータマイニングでなければ容易ではない」というお話もありました。

また、「
ある腫瘍マーカーとコレステロール値が、余命に深くかかわっていることが判明した」というお話もありました。これって、2006.11.08 がんと統合失調症の関係でも投稿したように、膨大な追跡データから、がんと統合失調症の関連性を結びつけたという記事のように、とてもユニークな方法といえるかと思います。

これらの事柄は、長い間、医療現場で経験してきたいろいろな体験をもとに構築された、いわば、医師の「知識」とも似ているようです。それを、「感とか経験値」という主観的な判断ではない、データ処理のもたらす「統計値」ともいえる手法とドッキングすることで、よりよい医療を行うための判断に活用されているんですね。

そこで思ったのが、植物療法にこの手法を活用すればどうなるのか、ということです。以前、
2005.08.19 肌傾向と実際の肌質との関係でも投稿しましたが、植物療法では、体質を基本に、「気質特性」、「肌傾向」、「体調傾向」をまず考えます。この時点で、すでに、体質のデータベースをもとに、いろいろな項目の関係、例えば、気質特性、肌傾向や体調傾向など、データマイニングの手法を用いる事ができるようです。

外胚葉の発達した方、それも男性か女性か、そこからデータマイニングの手法により、気質特性との関連性が導き出され、結果、身体や肌にどのようなトラブルが発生しえるのかの確率、あるいはアルゴリズムが解析できるような気がします。

もっとも、植物療法を長年実践してこられたセラピストの方々は、お客様をカウンセリングすることで、だいたいのことを頭の中でデータマイニングしているかと思います。

この手法、市販の専用ソフトが販売されているようで、データの蓄積があれば、即実践活用できそうな手法で、とても興味を持ちました。

また、
2006.01.19 ビューティマネージメントゲームでも投稿しましたが、シミュレーションゲームとしても楽しめる側面もありそうです。

脳が喜ぶことをしないと、覚える事に時間がかかりますからね。