STOPCOVID19 サイトのデータの解釈など

東京都のサイトから派生した STOPCOVID19 各地域版で表示できるデータには限りがあります。
ここではデータの読み方や有用と思われる指標などを解説していきます(『新潟県新型コロナウイルス感染症対策サイト』を意識していますが、考え方はどのサイトのデータでも適用できると思います)。

日毎の陽性者数を追っていってもいいのですが、もう一歩踏み込んでみましょう。

陽性率

例えば、

検査陽性者数 / 検査人数 x 100 [%]

などという指標も興味深いですね。陽性率などと呼ばれています。
ほぼどの自治体も1日あたりの検査人数と陽性者数を発表してくれています(新潟県などは検査「件数」だけなのがちょっと残念なのですが、これでも「まあまあ」代用がききます)。

ただし、地域によっては検査した日と結果が判明した日は違っていたりするので、実際計算する際は、数日間の平均を取るなどして工夫は必要です

試しに新潟県と東京都の陽性率を算出しグラフ化してみました。
ただし、東京都では陽性者数>検査人数 となる日があるので、直近3日平均としました。
・東京都:陽性者数(直近3日の合計)/検査人数(直近3日の合計)
・新潟県:陽性者数(直近3日の合計)/検査件数(直近3日の合計)
です。新潟県では 4/17 に陽性者が 6 人に増え、驚かれた方も多いかもしれませんが、まだ 3 %台です。東京都では、50 %を上回る日も多く(検査した 2 人に 1 人は陽性)、状況は若干違うようです。
5/8 東京都福祉保健局から公式の陽性率が発表されました。

検査機関によっては、毎金曜日に(事後的に)集計が計上されるため、検査数(分母)が実際の数値より小さいため、ちょっとおかしな数値になっていたようです。それでも 10 %を超える日(かなり感染の勢いが強い)が続いていたことがわかります。また自粛のおかげでしょうか、(第一の)ピークは過ぎたように見えます。

 

検査は PCR という手法を用いますが、この検査方法は精度が 100 %ではありません。偽陽性や偽陰性といった問題があるのですが、ここではその説明はひとまず省いて、まずまず信用できるものとします。

1日に検査を100 件実施したとして、陽性者数がゼロならばまずは安心ですね。日本の検査方針は、新型コロナが疑われる人を優先にしておこなわれていますから、それでゼロならば、その地域ではそれほど感染の流行はみられていないと解釈できます。

数日おきに陽性者が1人出るかどうかといった程度でも、極端に心配する必要はないでしょう。この状態ならば、発見できた陽性者の濃厚接触者をさらに調べ、適宜、隔離などの措置をこうじることで、感染の拡大を防ぐことができるからです。

ですが、陽性者数が 10, 15, 30 … と増えてきたらどうでしょう?
(陽性率はもちろん 10[%], 15[%], 30[%] … )

(実際にはいつも検査数が 100 ということはないですから、大雑把な%で見るといいかと思います。この数値が日に日に増えてきたら、要注意!)

これは大雑把にはその地域での感染伝播の勢いを意味しており、心配する必要があるでしょう。行動パターンを変えた方がいいです。具体的には「不要不急の外出を控える」、「止むを得ず外出したとしても三密(密閉・密集・密接)を避ける」といったことを徹底することです。

 

潜在的な陽性者数(これは推測するしかありません)

日本は PCR の検査を疑いのある人にのみ実施することで、検査による感染の拡大リスク(例えば、医療機関でウイルスをもらってきてしまう可能性だってあります)を抑えてきました。しかし、3月末頃より都市部では特に感染経路が不明な陽性者が増えてきました。このタイプの陽性者は、

・(まだ検査されていないが既に感染している)周囲の人から感染した

・知らず知らずのうちに周囲の人を感染させている

と考えるのが自然ですから、実際の陽性者数は報告されている数値よりも大きいと考えられます。

このような地域にお住まいの方はより強い注意が必要でしょう。

国勢調査のように無作為にサンプリングして、国や自治体レベルでの陽性者数を推測することは原理的にはできますが、現在(2020/4/6)のところ、このような方向性の検査は実施されていません。

精度はひとまずおくとして、潜在的な陽性者数を統計的な手法で推定することはできます。具体的な出典は控えますが(推定ですので値はまちまちです)、現在のところ、報告されている陽性者数の数倍程度と見積もられています。

 

 

猪股弘明(医師:新潟県出身)

(適宜改変)

 

インターンとかアルバイトとか

ごくごく稀にだが問い合わせがあるので書いておくと、会社の方で正式な形でインターンなどの制度は取っていません

これまでにも、プログラムの実装、ちょっとした機械・電子工作、電子書籍の編集補助などで、人手が欲しいというときは何度かあったのだが、近場の大学に学生アルバイトを募集すると(有り難いことに)それなりに人が集まってくれたので、それでなんとかなってました。

最近だと、(医療系の AI の影響でしょうか?)理系院生レベルあたりの方からちらほらとより積極的な形で関わりたいというような問い合わせがきています。すぐに適当な仕事があるかというと必ずしもそんなことはないんですが、こちらの方は分野があってれば仕事を振りたいと思っていますので、お気軽にお問い合わせください。
コンタクトページからどうぞ(もちろん日本語で大丈夫です)。

 

猪股弘明
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医療画像の fusion とは?

今回は医療画像の fusion (一種の画像合成)のお話。
諸々の事情で MR(Magnetic Resonance 磁気共鳴)系の fusion を取り扱っていた。

なお、MRI って何?って方は、『MRI とは? -その1-』・『MRI とは? -その2-』・『MRI とは? -その3-』あたりをご覧ください。特に『その2』のスピンの説明はけっこう好評のようです。

 

しかし、MRI のプロトン密度強調画像程度でことが済んでいればいいんですが、この分野の技術進歩は速い。「拡散」強調(という撮像法。水分子の「拡散」というより「移動」といった方が正確なような気もしますが、ここでは慣例に従います)などは、以前より脳梗塞急性期の診断などに使われている。

大脳右半球に広範な梗塞像(白いところ)が見られる

上の画像は、脳梗塞の拡散強調像(DWI… Diffusion Weighted Image)です。拡散「強調」とは言うものの、実際に撮像するときは、移動しているプロトンからの信号を抑えるような工夫をするので、水分子が動きにくくなっている部位は、高信号になります。梗塞部位に含まれる水分子は、正常組織に比べ「動きにくく」なっているため、結果として梗塞部位は高輝度(白い)領域となって描出されます。

拡散強調画像は、基本 T2 強調画像をベースにしているので、本当に知りたい水分子の挙動(大抵の病変部で水分子は「見かけ」上、拡散しにくくなる。梗塞しかり、癌しかり)を取り出したい。このとき元の拡散強調画像より T2 などの影響を排除するため ADC(Appearant Diffusion Coefficient 「見かけ」の拡散定数) Map というのをつくる。
症例によっては DWI では異常を認めず、ADC Map で低信号(ときには高信号)となって描出されることがあるからだ。
水分子の拡散の度合いを知る上ではこの ADC Map は大変便利なのだが、その反面、組織のコントラストが普段見慣れているそれと違って形態などが読み取りにくい。ストレートに言えば「どこを見ているかわかりにくい」のだ。

この欠点を補うため、解剖学的な形態が読み取りやすい T1 強調画像に ADC Map を適宜「着色」した画像を重ね合わせると、医療者にとって「どこで何がおこっているか」直感的に理解しやすい画像が得られる。

一般に特定の情報を持った画像とそれとは別の情報を反映した画像を「位置を合わせて」合成して表示させることを fusion と言います。PET と CT の fusion はよく知られた例です。(参考:『PET/CT フージョン画像』)

右側頭葉(画像では左)に何かありますね

今回は、T1 強調に ADC Color Map ともいうべき画像を fusion させたわけです。もちろん、HorliX 使いまくり。規格(DICOM)があることゆえ私一人では決められない問題もあったりするのですが、目処がたったらプラグインの形でまとめたいと思っています。

 

猪股弘明(精神科医、理学士)

 

木を見て森を見ず、な医療画像AI自動診断

東海大・高原先生(放射線科医)のお仕事が Yahoo ニュースに載っていたので、ちょっと紹介。

MRIで乳がん早期発見 着衣のまま痛みもなし

マンモグラフィーの画像から、乳ガンの早期診断をする、というのは一昔前の医療 AI の課題としてよくあったのだが、けっこうな数の医者が「マンモグラフィー自体、かなり苦痛を伴うものなので、欲しいのは代換案なのだが、なんでマンモだけにこだわって研究してんの?」と生暖かい視線を送っていたと思う。

高原先生の DWIBS 以外にも各種方法論が提案されている。

「AI による自動診断」というのは一つの流行で、その手の研究が増加するのはわからないでもないんだが、他に決め手がありそうなときは、そちらを優先する、というのが医療人の基本的な考え方だと思う。

私も皮膚の画像から、悪性黒色腫などをひろいあげるシステムつくろうかと思ったことがあるのだが(『それは一枚の画像から始まった』あたりをご参照のほどを)、あくまで、「早期診断」レベルで、この分野の練習くらいで取り組んでいた。少なくとも、治療に繋がるような医療の本筋ではないなと思っている。

そもそも皮膚の写真を撮るダーマスコピー(dermoscopy)は、撮像条件を一定にすることが難しく、撮れた画像にしても(原則的には)皮膚表面の情報しか取得できない。
こういう状況下では、画像情報だけにこだわるのは、研究としては成立しても、実際の臨床に決定的な影響を与えるものか?と思う。

この手の研究に手を出すときは、木(画像)だけを見て森(病態)を見ずにならないように気をつけたいところだ。

 

猪股弘明(精神科医・東京都医学総合研究所客員研究員)


最近、Newsweek が、『AI vs 癌』の特集をしたのだが、

やはり、というべきか、こういう記載が・・・。

「専門の放射線診断医と同じくらい正確に(乳癌検査の)マンモグラフィーの画像を読み取れたり、皮膚科医と同じように皮膚がんを識別できたりするアルゴリズムが既に登場している」と、M.D.アンダーセン癌センターの病理医オク・チヨンは言う。「技術の進歩には目を見張らされる」

 

あー、マンモ(による乳がん検出)とダーマスコピー(による皮膚がん検出)ですか。臨床医の考えていることは、もうちょっと別のところにあると思いますけどね。

 

Link! Link! Link!

本サイト意外にも外部各種ページを整理したので忘れないようメモ。(随時更新予定)

私が関与しているサイト

reserchmap のブログ

最新記事は『OpenOcean 2.0

 

github の github.io ページ

https://hiroaki-inomata.github.io/

最近(2020/8) orz に関する項目を追加した

 

Instagram

https://www.instagram.com/hiroaki.inomata.612/

今のところ、あまり活用できていない。

PHAZOR.JP Blog

今までサーバーサイドプログラムのテスト用に使っていたサイトをドメイン取得して、公開した。
当然、ブログも設置。
今後は寄稿者も募りたい。

サイトリニューアルに伴い同名のブログを新設

 

『HorliX とか OpenOcean とか』

(個人ブログ)
https://hiroaki-inomata.fc2.net/

HorliX と薬機法」など。
ここで書いた記事はどういうわけか facebook でけっこうシェアされる。

『OpenOcean 2.0』

(共同運営ブログ)
https://open-ocean-20.blogspot.com/

懐かしい感じの英単語綴りあてゲーム Hangman
レセコンソフト ORCA を巡るあれこれ、から ORCA Plus・OpenOcean へ
など寄稿。

『ANN2b Blog』

https://allnightnihon2b.net/blog-jp/

ORCA」、「OpenDolphin-2.7(m) を Mac OSX にインストールする」などお手伝い。

ORCA, OpenDolphin, OsiriX は三種の神器だったのか?』など寄稿

 

amazon 著者ページ

https://www.amazon.co.jp/Hiroaki-Inomata/e/B088NP9FKP

 

air-h-128k-il@goo

コーディングなどをしていると書き留めておきたいことがけっこうでてくる。
また、すぐに独立したアプリにはできないが、それなりの機能を持ったソフトができる。
それ用のサイト。
VTK -サワリ-』などを一読されるとわかるかと。

あと、何度も言ってますが、必ずしも

猪股弘明 = air-h-128k-il

ではないですからね。念のため。

YouTube チャンネル

https://www.youtube.com/channel/UCDHRthoFtKmpXphTvnTk8tA
ただし実際は
https://www.youtube.com/channel/UCdHpJBlXgqo9oGwjYMC6IeQ
に動画置いていることが多いですね。

 

必ずしも更新頻度が多いサイトばかりではないが、今後は活用していきたい。

 

その他、お世話になっているサイト

PLACE IN THE SUN

https://ataraxia2016.blogspot.com/
医療ITに関して息の長い活動を続けられている ataraxia さんのページ。
twitter @ataraxia_Med_IT でも的確なコメントいただいてます。

 

Beautiful Enabler’s Blog

https://beutifulenabler.blogspot.com/
当方の不手際で閉鎖になったブログがある。申し訳ないと思い、うちの妙齢の女性従業員に再編の上管理してもらった。
元従業員、元患者も寄稿者にいたりするので、内容に関してはノーコメント。

 

アイマイな日本の産官学医連携

https://biophysics2016.blogspot.com/

こちらも諸々あって再編されたようです。
研究室つながりだったり、レクチャー頼まれたりしたりした人も多いので、中の人をリアルで知ってたりする。

 

初めてのP

https://psycho-resi.fc2.net/blog-entry-4.html

なんか好意的な記事が多いなと思っていたら、なんのことはない知り合いの先生の後輩だった。
精神科医としてはこれから伸び盛りでしょうか。センスもあると思います。

特に最近の『精神科で医療事故に巻き込まれる人』は最高です(笑)。

それにしてもこの話は、猪股先生周辺では普通に知られていたことだし、今では神奈川県の精神保健関係者もかなりの人が知っている事柄です。
私が思うに一ヶ月以上余裕があったのに適切な対応しなかった病院幹部?は責められて当然だと思う。

わたしも同意見です。
水準以下の人々が背伸びして難易度の高い課題に挑戦、うまく処理し切れずに自爆したって話だと思う。極めて単純化して言えば。
自分に都合のいいトンデモ理論を無批判に盲信したってのがミスの始まり。でも、修正する時間的余裕なんていくらでもあった。
これをせずに知ったかぶり・マウンティングに終始して放置したから、神奈川県が介入したのであって、私が恨まれる筋合いはない。

大槻商店

https://otsuki-phazor.seesaa.net/

各種ドキュメントのライティングや電子書籍の企画でお世話になっている大槻新氏の新規ブログ。
まだ、記事数は少ないですが、今後が楽しみ。
最近では『横から見た OpenDolphin』という印象的な記事を上げてくれました。
私は、この件については、けっこう巻き込まれた感じがあるので、こういった適度に距離を置いて経緯を見守っていてくれていた人の視点は新鮮でした。
「ああ、こういう風に受けとめられていたのか」と。

 

秋葉ちゃんねる

https://akiba-chan.blog.jp/

ここはお世話になっているというよりお世話した感じなんですが(笑)。
以前にウチでバイトしてた学生バイトくんなんかが紛れ込んでいるようです。
それにしても、ヲタ趣味全開だなあ(苦笑)。
ふざけていると思っていたら、この記事には感心した。
文章書けるようになったねー。
最近では BlenderUnity の記事も充実してきました。
特に Blender (というオープンソースの3Dモデリングソフト)に関しては「使い方」は巷に数多く溢れているもののソフト内部構造までに踏み込んだ記事は滅多になく、けっこう貴重。

 

猪股弘明PHAZOR 合同会社代表)