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Apr 28, 2023

鍼治療とAIの驚くべき相乗効果

Ventaglio di zafferano A volte mi addormentavo di notte con gli aghi in faccia.1 ago

サフラン・ファン

私は顔に針を刺したまま夜眠ってしまうことがありました。 各眉頭の隅に1本の針が浅く植えられ、こめかみに1本、瞳孔の上の各眉毛の中央に1本、鼻と口の近くに数本。 数時間後に目が覚めると、髪の毛ほどの細いステンレス製のピンが親によってこっそり取り外されていた。 時々彼らは治療のことを忘れていて、朝になると私の枕に針がないか探しました。 私の極度の遠視だった左目は徐々に少しだけ遠視になり、軽度の近視だった右目は最終的に検眼医で満点を獲得しました。 私が6歳になる頃には、私の眼鏡は写真アルバムから消えていました。

私の両親が伝統的な中国医学（TCM）の専門家であることを知って、その治療についてどう思うかと尋ねられたとき、私が最初に話そうと思うのは、私の視力が回復した話でした。 それは具体的でむしろ奇跡的な直接体験であり、私はそれが何を意味するのか、つまり父と母の世話の下で世界をより明確に見始めるということを知りました。

そうでなければ、何を言えばいいのか分からなくなることはほとんどありませんでした。 私は、中医学が「不十分な証拠」または「不適切に設計された研究」に関連して言及されているのを聞いたことを思い出し、違法と見なされている一連の研究に対して何らかの防御を提供することに挑戦していると感じました。 私は、両親と彼らの介護と労苦を守る手段として漢方薬を擁護する義務を感じますが、同時に、誰かのつかの間の好奇心やおそらく娯楽のためにその義務を背負うことに抵抗したいという衝動も感じます。

何よりも、私自身のためにも、中医学をもっと理解できればよかったと思いました。 現在、機械学習 (ML) の分野で働いている私は、この最先端のテクノロジーと古代の TCM の類似点にしばしば驚かされます。 まず、どちらも満足に説明できません。

中国医学の分野がどのように機能するかについての説明がないわけではありません。 私や他の多くの人は、その理論が疑わしいとしか思っていません。 古典理論と現代理論の両方によれば、血液と気（「チー」と発音され、蒸気のようなものを意味するとさまざまに解釈されています）は動き回って体を調整しますが、それ自体は心から切り離されているとは考えられていません。

気は経絡と呼ばれる経路を流れます。 私の両親の診療所の壁に掛かっている解剖図には、胸から指、または腰から内股まで、体を整然とした直線で描いた経絡が、骨や臓器の図の上に重ねて描かれています。 これらの経絡に沿ったさまざまなポイントに針を挿入して詰まりを取り除き、気の流れを改善することができます。 すべての TCM 治療は最終的には気を中心に展開します。鍼治療は不健康な気を追い出し、健康な気を外部から循環させます。 漢方薬は内側からそうさせます。

私の両親のカルテでは、経絡と経穴は地下鉄の路線図のように描かれており、その下にある腸や関節の認識可能な形状に緩く結びついているだけで、わずかに上に浮かんでいるように見えます。 この視覚的な対応の欠如は科学にも反映されています。 経絡や気の物理的な存在に関する証拠はほとんど見つかっていません。 研究では、経絡が電気信号の特別な導管であるかどうか（しかし、これらの実験は不適切に設計されていた）、あるいは、経絡がほぼすべての体内部分を取り囲む薄く伸縮性のある組織である筋膜に関連しているかどうかが調査されてきました。 この研究はすべて最近のものであり、結果はまだ決定的ではありません。

対照的に、特に首の疾患や腰痛などの病気に対する鍼治療の有効性は、現代の科学雑誌で十分に支持されています。 保険会社は確信しています。 母の患者のほとんどは鍼治療を受けに来ます。鍼治療はニュージーランドの国民保険でカバーされているからです。

ジェレミー・ホワイト

エミリー・マリン

WIREDスタッフ

ウィル・ナイト

言い換えれば、鍼治療は効果がありますが、その理由は不明です。 ハーバード大学医学部の研究者であるランジュバン氏とウェイン氏は、鍼治療は経験的により正当化されているものの、その背後にある理論によって抑制されていると示唆した。 気の流れが本質的な変数であり、その健康状態がネットワークの状態に依存する身体社会であるという考えは、洗練されていますが、不適切な比喩です。

証拠のゴールドスタンダードはランダム化比較試験（RCT）であり、介入が結果を引き起こすかどうか、またどのように結果を引き起こすかを完全に把握すると考えられています。 RCT のすべての参加者は介入グループまたは対照グループのいずれかにランダムに割り当てられ、理想的には管理者も参加者も自分たちがどの治療を受けているのかを知りません。 これによりバイアスが最小限に抑えられ、研究者は介入が、そして介入のみが 2 つのグループ間の結果の違いを引き起こしたことを立証することができます。

鍼治療の RCT を設計するには、「鍼治療とは何ですか?」という重要な質問に答える必要があります。

それは皮膚の決まった場所に針を刺すだけなのでしょうか、それともそれ以上のものなのでしょうか？ 研究者が、それが単に皮膚を穿刺しているだけであると考える場合は、実際には皮膚を貫通しない（またはほんの少しだけ貫通する）「偽の針」を使用して、その非常に特定の効果を分離し、他のすべてをまったく同じにすることができます。対照群。 医師は、1 セットの経穴のみに針を刺し、対照グループには経穴以外の穴に刺し、影響を分離することもできます。 これにより、介入が行われている患者および/または医師は「盲目」になります。両方に針が含まれている場合は、それを見分けるのが難しくなります。

しかし、人々は多くの場合、偽の針をそれが何であるか、つまり偽物であると見なします。 おそらく、対照群の患者である私は、鍼治療を受けることがどのようなものか知っているので、自分が受けている治療について完全に盲目ではないのかもしれません。皮膚に針が刺さっているかどうかは、非常に簡単にわかります。 同様に、医師は針を挿入する感覚に慣れているため、どのような治療を行っているかをおそらく理解できるでしょう。

何を鍼治療とみなすかは、伝統によっても異なります。 日本の鍼灸師の多くは、表面的な鍼、つまり真の経穴に近い鍼でも効果があると言っています。 経験的には、偽鍼治療によるプラセボ効果は、プラセボ錠剤によるプラセボ効果よりも高いです。 偽の介入が何らかの実際の効果をもたらし、その後プラセボとして無効になる可能性があります。 あるレビューでは、研究された鍼治療の試験は非常に多様であったため、著者らは、異なる偽の技術が特定の結果に関連しているかどうかを言うのは不可能であると感じました。 彼らは、それらすべてを「プラセボ」として要約することは「誤解を招き、科学的に受け入れられない」ように見えるとさえ述べた。

これまでのところ、鍼治療を裏付ける理論についての証拠はほとんどありませんが、鍼治療自体については十分な経験的証拠があります。 これは驚くほどAIと似ています。 私たちはそれを実際には理解していません、理論は薄くて満足のいくものではありませんが、多くの点で「機能する」ことは疑いの余地がありません。

人工知能とは実際には何なのかと聞かれたとき、私は、「AI」とは通常、深層学習と呼ばれる特定の ML 技術を指すと説明します。これは、タスクを繰り返し改善することで問題を解決できる人工の「ニューラル ネットワーク」を作成する手法です。 ここにそのようにラベル付けされた犬と犬ではないものの千枚の写真があります。犬がどのように見えるかを理解してください。 ニューラル ネットワークは、与えられた犬の写真を分類するために最善を尽くし、そのパフォーマンスがどの程度優れているかに関するフィードバックを受け取り、それに応じて更新されます。 別の犬の写真、犬ではない写真など、トレーニング データごとに試行錯誤が続きます。 AIは「学習」します。

ジェレミー・ホワイト

エミリー・マリン

WIREDスタッフ

ウィル・ナイト

ニューラル ネットワークが実際に何であるかをコードを見ると、それはパラメータと呼ばれる均一な行列の数値です。 犬の写真などの入力にこれらのパラメータを乗じて、整形式の答えを吐き出します。はい、それは犬です。 GPT-3 や Bloom のような大規模なニューラル ネットワークには、数千億の数値パラメーターがあります。 このことから、反復学習ループによって明らかにされるルールセットの実際の仕組み、つまり完成したニューラル ネットワークがそのロジックを実行する推論ステップについて、何を推測できるでしょうか? 漢方薬がその理性を発揮する原因経路と同様に、私たちには全く分かりません。

鍼治療は皮膚の一定の領域に穴をあけるのと同じくらい簡単だと考える中医学医を見つけるのは難しいでしょう。 鍼治療は伝統的に、患者に特化した複雑な介入として行われ、より広範な治療パッケージの一部と考えられています。 その効果は医師の針操作技術や治療量にも依存し、投与には文化的および地理的な差異があり、把握するのは困難です。

この伝統の哲学的アプローチは、すべての人を標準化された方法で扱うことではありません。そしてそのような治療法を科学で突き止めるのは困難です。 中国医学では、症状を特定することと診断に到達することには違いがあります。 病気はその人の体質や環境によって現れ方が異なると考えられています。 そして、西洋医学のより標準化された治療法とは対照的に、症状の区別はどの治療法を選択するかに大きな影響を与えます。 処方のばらつきを管理し、同じ診断と症状パターンを持つ十分な数の人々を集めながら、治験でこれを忠実に再現しようとすると、大混乱を招くことになる。

これらすべては、対照試験における実践の基本バージョンに単純化されます。 制御が難しい変化（施術者が針を挿入したりひねったりする具体的な方法など）は、十分に文書化されていないことがよくあります。 そのため、固定された治療プロトコルが単純化しすぎているだけでなく、研究を読んだだけでは具体的に何が投与されたのかは実際にはわかりません。

科学において最も重要な関係である因果関係を判断するための私たちの方法は非常に限られています。 RCT は、標準化され、再現可能で、非個人的なものであるからこそ有用です。 しかし、人間の経験の複雑さを分離し、隔離し、制御し、変動を排除しようとすると、最終的には、私たちが自分の体や医療で経験する経験とは大きく異なるものになるでしょう。 ある種の変動は望ましくないノイズです。 他のものは、モデルでは捉えられない貴重なコンテキストや詳細です。

一番上の要点: 盲検RCTは客観的な真実を追求するために人間の心の主観性を排除しようとしますが、ハーバード大学医学部のプラセボ研究者であるテッド・カプチュクは、RCT装置自体が潜在的なバイアスの原因を生成する可能性があることを示しました。 私たちは多大な犠牲を払って偏見を根絶しますが、そうすることで新たな偏見を持ち込むことになります。

薬剤優先で処方箋主導型の医療アプローチが発展したのは、錠剤が RCT を実施するのに最も簡単な介入の種類であることが部分的に影響しているのではないかと思います。 プラセボ対照を構築するのが簡単な技術は、ゴールドスタンダードテストの権利を主張することができます。

ジェレミー・ホワイト

エミリー・マリン

WIREDスタッフ

ウィル・ナイト

TCM の理論的基礎は曖昧かもしれませんが、この技術は身体、心、環境の相互関連性を捉えて考察することを目的としており、それについてはまだ学ぶべきことがたくさんあります。 TCM には欠陥があり、RCT ほど厳密ではありませんが、私たちが理解していない複雑さを切り取るのではなく、説明しようとします。 私たちの限られた統計ツールを考えると、分離して数学的に捉えるには複雑すぎる介入はより疑問の対象になります。しかし、人体は非常に複雑なシステムではないとしたら何でしょうか?

RCT とは異なり、機械学習モデルは複雑さを考慮して開発されています。 OpenAI の ChatGPT のような言語モデルは、テキスト シーケンスの最も可能性の高い継続を予測するために大量のデータでトレーニングされます。 言語モデルはインターネットを解体し、何十億もの微妙な相関関係を学習し、私たちが謎めいた方法で供給するサイバースペースのシチューを消化します。

何かを言うように促すと、どういうわけか印象的な、奇妙に具体的なげっぷを出し、もっともらしい、そして多くの場合適切または正しい答えを返します。 たとえば、ChatGPT に「VCR からピーナッツ バター サンドイッチを取り出す方法を説明する聖書の一節」を要求する有名なプロンプトを与えると、トレーニング データでこれを見たことがなくても、ChatGPT は要求を完全に実行します。 それは機能しますが、気と経絡の解剖学的対応を提供できないのと同様に、これらの計算された確率の背後にある推論の説明を提供することはできません。

統計学では、説明可能性と予測の間には区別があり、トレードオフも存在します。つまり、現象の最も正確な説明モデルが、必ずしも最良の予測モデルであるとは限りません。 機械学習は、説明可能性を犠牲にして、ファウストの取引の予測力を受け入れるアプローチです。

驚くほど似た枠組みに従って、父が私に与えるハーブや鍼の処方は、私の個人的および環境的なデータポイント（季節による天候の変化、食事、ストレスレベルなど）の総合的な評価に基づいています。従来の医師が求めるものは見られませんでした。 規範的な出力も、言語モデルの生成と同様に、奇妙に具体的ですが、その起源は謎に満ちています。 父は私に10〜15種類の異なるハーブを混ぜたものを処方し、私はどのようにしてその処方を思いついたのか尋ねますが、その説明は理解できません。私の体のさまざまな部分で気の相互作用についてのようなものです。 私の理解力の低さは、TCM についての理解が不十分であること、またはこのシステムが ML と同様に、メカニズムを簡単に理解できるように構築されていないことが原因である可能性があります。 繰り返しになりますが、この説明は実際にはハーブがどのようなメカニズムで作用するかに対応していない可能性があります。

AI の分野にはかつて、不可解に絡み合った学習に依存しない、解釈しやすいアルゴリズムがありました。 かつて人々は、人間と機械がどのような状況でも何をすべきかを指定した一連の正式なルールに従って推論できると仮定して、より複雑なシステムを組み立てるために論理的な構成要素から始めていました。 これは現在「古き良き AI」として知られています。 概して、研究者はこれを放棄し、試行錯誤を通じて最善の結果に向けてサイバネティックに修正できる計算システムを支持しています。 私たちは、このアプローチの優れた予測力に魅了されているため、モジュール式ロジックを構築するのではなく、このプロセスから生じる乱雑で新しいロジックを受け入れます。

ジェレミー・ホワイト

エミリー・マリン

WIREDスタッフ

ウィル・ナイト

ここで、より複雑なモデルから説明を絞り出して、その中で理解できる構造を見つけられることを期待しています。 しかし、単純なロジックが破綻することを期待する理由はなく、「説明可能な AI」に対する現在のアプローチが、モデルの実際の内部「推論」に対応する保証はありません。 ランジュバンとウェインが批判した現在の鍼理論と同様に、誤った理論は理論がないより悪いです。

私の父は、経絡と人間の組織の間に解剖学的対応がないことを常に気にしていないようでした。 また、2 つの不一致なオントロジーを 1 つの一貫したシステムに調和させる方法を考え出す必要もありません。 彼は、まったく異なる健康哲学の共存を喜んで受け入れます。 私たちがニュージーランドに移住する前に中国に戻った彼は、広州の病院で一般外科（つまり西洋医学）をしていました。 彼は、西洋医学と中国医学の治療は補完的であり、異なる状況で役立つものであるとよく言いました。

古代の実践としての中国医学は、誰かが細胞を発見する数千年前に進化しました。 TCM はいくつかの興味深い発見に遭遇しました。 ワクチン接種の前段階である人痘接種は、10 世紀にはすでに行われており、天然痘のかさぶたで作られた粉末が政治家の鼻を吹き飛ばされ、免疫が得られました。 中国医学史家のポール・アンシュルド氏によると、1830年代に英国と米国の宣教師が西洋医学を中国にもたらしたという。 それは地元の人たちの間で広まりました。 彼らにとってキリスト教は理解できないと感じましたが、外国の医療制度は理にかなっていて便利であるように思えました。

20世紀初頭までに、特に西洋の公衆衛生と疫学に直面して、中国の将来における中国医学の役割について人々が口論するようになりました。 多くの閣僚が漢方薬の完全廃止に着手することを決定したが、地元住民は残念がった。 同時に、ジャーナリストのジェームス・レストンが鍼治療を発見し、ニューヨーク・タイムズに報告したばかりだったため、中国の閣僚たちは、退屈だと考えていたこの古代の習慣について熱心な質問を受けていることに驚いた。 1950年代、中国政府は伝統的な生活様式を尊重し、治療法を受け入れる形で医療制度を近代化する必要性に取り組む中で、他国の伝統医学に関心を寄せていた。

こうして、TCMを西洋医学と互換性のあるものにしながら、伝統医学の最も合理的な要素を標準化、適応、維持するプロセスが始まりました。 西洋人は中医学を自分たちの体系の代替手段とみなしていましたが、中国の政治家は中医学が西洋現代科学の一部として評価されることを強く望んでいました。 彼らはヨーロッパに漢方薬を輸出するための法的承認を得ようとし、分子生物学をTCMの未来として賞賛しました。 彼らは、エネルギーが科学的に聞こえるため、気を「エネルギー」と（誤って）翻訳することが大好きでした。

同化への彼らの希望はおそらく満たされつつある。 近年、欧米では科学的根拠に基づいた方法で主流の治療法とTCMなどの治療法を組み合わせる「統合医療」センターが数多く開設されている。 鍼治療は、身体現象の相互関係、ケアの複雑なパッケージ、患者と施術者との関係の研究と同様に、顕著に取り上げられる傾向があります。

ジェレミー・ホワイト

エミリー・マリン

WIREDスタッフ

ウィル・ナイト

文化レベルでは、米国における統合医療と主流医療の間の対立は時間の経過とともに減少していると報告されています。 スタンフォード統合医療センター所長のデイビッド・シュピーゲル氏は、代替治療法が従来のアプローチを補完すると考える限り、医師らは現在、こうした治療法にあまり反対していない、と述べた。 父はこれを聞いても驚かないと思います。

最近、症状と治療法を結び付けるデータポイントのペアで機械学習モデルをトレーニングすることで、鍼治療を大衆市場に導入しようとしているスタートアップを見つけました。 次に、ML モデルが症状に応じた経穴を推奨します。 彼らのデモ Web サイトでは、難聴、咳、痛みを伴うげっぷ、唾液不足、太ももの腫れ、またはその他の異常を入力すると、数千件の匿名の症例研究のデータベースにタグ付けされる可能性があります。 次に、必須の「これは医師の代わりではありません」ボックスにチェックを入れ、1 つまたはいくつかの経穴 (喘息と腹部冷えの場合は LU09) を受け取り、同時に治療の「信頼度」も表示されます。あなたの症状は既知のデータポイントにパターン化されます。

このスタートアップの戦略には、この推奨システムへのアクセスだけでなく、自己適用用の押し針の販売、そして最終的にはハーブ製剤やマッサージチェアの販売も含まれています。 そうすれば、人々はクリニックを受診するという煩わしさを感じることなく、安価かつ簡単に自分で針を刺すことができるようになります。 これにより、RCT が対処しなければならない複雑さの厄介な要素の 1 つである、患者と医師の関係が取り除かれます。 ウェブサイトには、これは医師の代わりではないと書かれていますが、機能的には医師の代わりになります。

このアプローチは中国の鍼治療の不可解さに敗北を認め、説明の試みを完全に放棄したことになる。 気のような曖昧で気難しい用語を廃止し、自分の報告した症状と他の人が報告した治療法を類似点で照合する、理論のない相関関係に基づく方法を採用しています。

データ サイエンティストたちは、ニューラル ネットワークをこの難題に接続しながら安堵のため息をつきました。 結局のところ、予測は非常に簡単です。 しかし、説明の欠如によって残された空白は依然として残り、それを他のもので埋めることはほとんどできません。