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アフィリエイト
これは、自分が使っているわけではありませんが、アフィリエイトよりリコメンデーションがあり紹介しています。
病院での計算
病院では、いろんな計算が行われます。
有名なものでは、BMIと呼ばれる、体重／身長（m2乗）で算出されます。
一般的には、22位が標準となりますので、自分がどのくらいの肥満度なのかがわかります。
エビデンス：Evidence
このように医療業界では、多くの人に効く薬や多くの人が病気になる確率など、個人というよりは集団を相手にします。
それが、エビデンスの最上流にあります。
根拠に基づく医療：Evidence based medicine(EBM)
けれども、エビデンスドベースドメディシン（EBM）と呼ばれるものは、その根拠を基に実際の患者さんには最良のエビデンスを適用できるかどうかを吟味することになります。
そのため、エビデンスが構築されているとはいえ、特に高齢者ではそのエビデンスを臨床応用することが困難となるシチュエーションも存在します。
このあたりは、AIでは難しいさじ加減になります。
さらには、患者さんの希望や周囲の状況など、1つの判断を下すために、医療者は沢山のことを考えて行っています。
根拠の1つとしての様々な計算
その選択の1つとして、先に書いたように計算式を用いたものがあります。
例えば、日本ではγ（ガンマ）といって現在の点滴は体重あたりどのくらい使用されているのかを計算しています。
他にも、沢山の尺度や予測式などいろんな計算があります。
そんなときに便利なサイトかもしれません。
アプリも有用
ちなみに個人的には、Medcalcというアプリを使って計算を行うことがほとんどです。
例えば、腎臓の機能は血清クレアチニンと体重と年齢と性別から推測されますので、これら4つのファクターを入力し計算する必要があります。
その結果、抗菌薬などの薬剤の量が決まります。
ほかには、トランスフェリン飽和度といって、鉄欠乏性貧血の可能性を考慮する場合には、鉄／TIBCの計算で鉄欠乏の可能性が推測されます。
医療系の計算式で重要なファクター
他にもたくさんありますが、これらのスコアリングの難しいところは、比較的流布しているものでなければばならないということです。
もう一つは簡単で有ることも重要です。
そうでなければ、計算に時間がかかりますし、やっと計算しても世間で使用されていないものでしたら結局指標になりにくいものとなってしまいます。
看護師もスマホを！
多くの看護師さんは、スマートフォンなどの電子デバイスを持たずに臨床実践を行っています。
参照にするのは、古いテキストが多い印象を持っています。
これは、日進月歩の医療業界において、丸腰で挑んでいるのと同じことです。
今回紹介している計算も、電子デバイスがなければ使用するという、スタート地点に立つことすらできません。
看護を変えるには、まずはここから変えることもありだと思っています。
先進的かつお金のある病院は、各医療スタッフに電子デバイスを配布していますが、そうでない病院が現在では多くを占めると思います。
そのため、自分のスマートフォンを日常臨床で活用できるような仕組みは重要です。
最近のスマートフォンはホントにいろんなことができますし、世界の最新の論文にも数秒でアクセスできます。
まとめ
- 根拠の1つとして、計算式を多用する
- ただし、多用する計算式は一般的なものが良い
- 臨床現場にも、スマートフォンなどの電子デバイスを導入できる仕組みを創る
