富士フイルムホールディングス(株)【4901】の掲示板 2020/12/18〜2020/12/19

以前私が考案した、多次元分類を、コロナに当てはめれば、下記のように行う。

一人の患者についてのＤＡＴＡを、例えば、年齢、性別、発症からの日数、体温、多形核白血球数、リンパ球、総蛋白量、総コレステロール、ＬＤＬ、ＨＤＬ，ＧＯＴ，ＧＰＴ，クレアチニン、ガンマグロブリン、コリンエステラーゼ、Ａ/Ｇなどの数値で、階層を作り、多次元で体の状態を分類する。
これを、Ａ分類としておく。

その分類に対して、アビガンの使用、不使用、その量、期間のＤＡＴＡを加えて、治療法をＢ分類としておく。

そこに、熱の低下日数、肺炎発現の有無、経過の良し悪し、退院の日、死亡の有無という経過をＣ分類におく。

こうしておいて、同一の多次元Ａ分類に対して、それぞれの治療Ｂ分類を施した結果、Ｃ分類がどのようになるのか、調べる。

こうすることによって、どのような症状の人に対して、どのような治療をすれば、どのような結果が得られるのかが、はっきりとわかる。

そこで、様々なＡ分類を多次元化して分類して、その各々に対して、すべての治療多次元Ｂ分類をぶつけることによって、多次元Ｃ分類が得られる。

こうすることによって、同じ症状分類に入る人に、どのような治療をした人が、もっとも良い結果が出るのか、治療しない場合に比べて、どのように優れているのかということが出力される。

このように多次元分類を行えば、1万例もあれば、症状に応じて最適な治療法が選択できる。

多分、多重解析でも、おなじことをするのであろう。

ダブルブラインドよりも、はるかに優れている解析法だと考える。