はじめに
医療現場では、毎日のようにデータが生まれています。検査結果、診断データ、治療効果の比較など、膨大な情報の中から「本当に意味のある違い」を見つけ出すことが求められます。そこで登場するのが統計学です。その中でも特に、サンプル数が少ないときに強力な武器となるのが**「フィッシャーの正確確率検定（Fisher’s Exact Test）」です。さらに、近年急速に発展している医療AI（人工知能）**と組み合わせることで、医療の精度と効率が大きく向上すると期待されています。
フィッシャーの正確確率検定とは？
少ないデータから「偶然かどうか」を判断する方法
フィッシャーの正確確率検定は、2つのグループ間の違いが「偶然なのか」「本当に意味がある差なのか」を確かめるための統計手法です。特に、サンプル数が少ない場合でも正確に判断できることが特徴です。例えば、ある薬を投与したグループと投与しなかったグループに分けて治療効果を比較する場合、患者数が少なくても「差が偶然かどうか」を確かめることができます。
具体例：男女での嗜好比較
中学校のクラスで「アイスが好きか嫌いか」を男女別に調べたとします。もし男子10人中8人、女子10人中4人が「好き」と答えたら、見た目には男子の方が多いように感じます。しかし、この差が「たまたま」なのか「本当に男女差がある」のかは統計的に判断しなければなりません。そこで使えるのがフィッシャーの検定です。
この方法では、もし本当に男女差がなかった場合に「8対4」という結果が出る確率を計算します。その確率が非常に低ければ、「偶然ではない」と結論づけられます。
医療現場での応用
臨床試験での活用
医療の現場では、新しい薬や治療法の効果を確かめる臨床試験が行われます。しかし、すべての試験で数百人、数千人の患者を集められるわけではありません。希少疾患や小規模な研究では、数十例程度のデータしか得られないこともあります。そのような場合に、少人数のデータでも有効性を検証できるフィッシャーの正確確率検定は欠かせない存在です。
診断支援への利用
例えば、ある血液検査の値が「病気の有無」と関係しているかどうかを調べるときにも利用されます。AIが自動的に「この検査値は有用」と提案したとしても、統計的に偶然の結果であっては意味がありません。フィッシャーの検定を組み込むことで、AIの提案に統計的裏付けを与えることが可能になります。
医療AIとフィッシャー検定の融合
AIが抱える課題
医療AIは画像診断、ゲノム解析、患者データの解析など、さまざまな場面で導入が進んでいます。しかし、AIは大量のデータをもとに学習するため、少数例に基づく判断が苦手という課題があります。特に希少疾患や特殊な症例では、AI単独では判断が難しいことが少なくありません。
統計学でAIを補強する
そこで役立つのがフィッシャーの正確確率検定です。AIが「この特徴は病気と関連している」と見つけ出したとき、その関連が統計的に意味のあるものかどうかを、フィッシャー検定で確認できます。つまり、AIの直感的な予測を、統計学が科学的に裏付けるのです。これにより、AIの判断の信頼性が高まり、臨床現場での活用がより安全になります。
実際の活用シナリオ
- 希少疾患の診断支援
データ数が限られる希少疾患でも、AIとフィッシャー検定を組み合わせれば、少ない症例からでも有意なパターンを抽出できます。 - 薬の副作用検出
治験でわずか数例しか出ていない副作用が「偶然かどうか」を調べる際にも有効です。AIが副作用の兆候を拾い、統計検定が科学的な裏付けを与えます。 - 個別化医療の推進
患者ごとに治療反応が異なるケースでも、AIが特徴を抽出し、統計検定がその差が意味のあるものかどうかを判定することで、より精密な医療が実現します。