Title：Is the “scientific basis” of medicine really reliable? Why old philosophy binds medicine
デヴィッド・ヒューム
医療の「科学的根拠」は、私たちの健康を守るために欠かせないものとされている。しかし、その根拠の土台には、100年近く前の哲学思想「論理実証主義」が隠れていることを存知だろうか？ この思想は、医療を「データだけが真実」とする測定主義や、複雑な現象を単純な数値に還元する還元主義に縛り、現代医療の問題を引き起こしている。論理実証主義は哲学の世界では「時代遅れ」とされているが、医療ではその影響が色濃く残り、誤った結論や患者にとって最適でない治療を生む原因に。この記事では、論理実証主義が医療に与えた影響と、その呪縛から脱するための道筋をわかりやすく解説する。
論理実証主義とは？ 医療を縛る「測定」と「還元」の哲学
論理実証主義は、1920～30年代にウィーン学団（モーリッツ・シュリックやルドルフ・カルナップら）が提唱した哲学である。彼らは「意味のある知識は、観察や実験で検証できるものだけ」と主張した。たとえば、「この薬は病気を治す」という主張は、データで証明できれば意味があるが、「患者の希望」や「治療の意味」といった数値化できないものは「無意味」とされた。
この思想が医療に与えた影響は大きく、特に以下の2つの要素が問題を引き起こしている：
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測定主義（データだけが真実）：論理実証主義は、科学的知識を「測定可能なデータ」に限定する。医療では、これが「数値データこそが信頼できる」という信念につながった。たとえば、薬の効果を証明するには、ランダム化比較試験（RCT）で統計的に「有意」（p値0.05未満）である必要がある。患者の主観的な体験や、医師の直感、数値化しにくい健康の側面（たとえば、生活の質や精神的幸福）は軽視されがちである。
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還元主義（複雑な現象を単純化）：論理実証主義は、複雑な現象を単純な数値や因果関係に還元することを重視する。医療では、病気や治療効果を「単一の原因と結果」に分解する傾向が生まれた。たとえば、「この薬が血圧を下げる」という単純な因果関係に注目し、患者の生活環境や心理的要因、複雑な病気の発症メカニズムが無視されることがある。
哲学の世界では、論理実証主義は1950年代以降、さまざまな批判を受けて「オワコン」（時代遅れ）に近い扱いを受けている。たとえば、検証可能性の基準自体が検証できない（自己矛盾）、科学が単なるデータの積み重ねではない（トマス・クーンのパラダイム論）、といった批判である。それなのに、医療では論理実証主義の影響が色濃く残っている。なぜだろうか？ 主な理由は、医療の保守性と習慣的な流れである。
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医療の保守性：医療は人命に関わるため、新しい方法論を導入するリスクを避ける。RCTは、薬や治療の効果を「客観的に」証明する信頼できる方法として、国際的な標準になっている。たとえば、薬の承認には複数のRCTデータが必要で、規制当局（日本の厚生労働省や米国のFDA）はこの枠組みに依存している。新しい哲学や統計手法（たとえば、ベイズ統計やAIによる因果推論）を導入するには、医療システム全体の変更が必要で、抵抗が大きいのである。
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習慣的な流れ：RCTやp値（0.05という閾値）は、医学教育、研究、出版、規制のプロセスに深く組み込まれている。たとえば、医学雑誌に論文を掲載するには、RCTの形式や「統計的有意性」が求められる。この習慣は、研究者や医師の思考パターンを形作り、論理実証主義の「データ至上主義」を無意識に強化する。たとえp値0.05が科学的根拠として恣意的だと批判されても（2016年のアメリカ統計学会声明など）、医療界は慣習を変えるのが遅いのだ。
RCTの問題：何重にも歪んだ「科学的根拠」
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p値の濫用：p値0.05という閾値は、統計学者の慣習にすぎず、科学的真実を保証さない。研究者がデータを操作してp値0.05未満を達成する「p値ハッキング」は、誤った「有効性」を作り出す原因である。たとえば、薬の効果が本当は小さいのに、統計的に「有意」とされて市場に出るケースがある。
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製薬会社の影響：RCTの多くは製薬会社が資金提供し、研究デザイン（たとえば、サンプル数の調整）や結果報告が有利になるよう操作されることがある。たとえば、微小な効果でも大きなサンプル数で「有意」に見せる手法である。これにより、患者にとって本当に必要な治療が見過ごされるリスクがある。
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メタ解析の選択性：複数のRCTをまとめるメタ解析も、どの研究を含めるかの選択が恣意的になる場合がある。有意な結果の研究だけを選ぶと、全体の結論が歪む。
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再現性の低さ：RCTの結果が再現されない「再現性危機」は、医療の信頼性を揺さぶります。たとえば、がん研究では、主要なRCTの結果の半分以上が再現できないと報告されている（2012年のAmgen研究）。これは、論理実証主義の「単一の検証で真実を確立」という前提が、複雑な人間の健康に適合しないことを示している。
これらの問題は、論理実証主義がデータ表面の「検証」にこだわり、研究デザインや商業的バイアスの問題を軽視した結果、医療の「科学的根拠」が歪む原因になっている。
一般の人々が「医療が古い哲学にひこずられている」ことに気づかないのは、以下のような理由からだ。
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医療の「科学的権威」のイメージ：医療は「科学的」で「客観的」だと信じられている。ニュースで「RCTで証明された新薬」と聞けば、ほとんどの人はその背後の問題（p値の恣意性や製薬会社の影響）を疑わない。論理実証主義の「データ＝真実」というイメージが、こうした信頼を支えている。
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哲学的議論の専門性：論理実証主義やRCTの批判は、哲学や統計学の専門領域に留まり、臨床医や患者には届きにくい。医学教育でも、RCTの哲学的基盤（論理実証主義やヒュームの因果論）はほとんど教えられない。医師は「エビデンス」を受け入れるだけで、その土台を疑問視する機会が少ない。
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情報の非対称性：製薬会社や研究機関は、有利な結果を強調し、ネガティブなデータや再現性の問題を公開しない。メディアも、複雑な統計的問題を「新薬が効果的！」と単純化して報じる。このため、一般市民は、医療の「科学的根拠」の歪みに気づきにくい。
論理実証主義の呪縛から脱却するには？
論理実証主義の測定主義と還元主義が引き起こす問題を克服するには、技術的な解決策だけでなく、医療の哲学的土台を見直す必要がある。以下に、論理実証主義の影響を直接的に克服する解決策を提案する。
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全体的な視点の導入（還元主義の克服）：還元主義を超えるには、健康を「全体」として捉える哲学が必要である。たとえば、現象学（患者の主観的体験を重視）やシステム思考（健康を複雑なシステムとして理解）を医療に取り入れることで、単純な因果関係を超えた治療が可能に。うつ病治療では、薬だけでなく、患者の生活環境や心理的要因を総合的に扱うアプローチが有効である。
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患者の声を重視（測定主義の克服）：測定主義が軽視する「数値化できない健康」を再評価する必要がある。患者の主観的体験（たとえば、生活の質や治療への希望）を治療計画に組み込むことで、データだけに頼らない医療が可能に。たとえば、がん治療では、生存期間（データ）だけでなく、患者のQOL（数値化しにくい）を重視する動きが広がっている。
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哲学的リテラシーの向上：医療従事者が、論理実証主義の限界を理解することが重要である。医学教育に哲学的議論（たとえば、ヒュームの因果論や現代の因果推論）を導入し、データの背後にある不確実性やバイアスを批判的に考える力を養うべきだ。医師が「p値0.05は真実ではない」と理解するだけでも、データに過度に依存する傾向が変わるだろう。
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研究の透明性と多様なエビデンス：論理実証主義の「データ至上主義」が引き起こすバイアスを克服するには、データ中心の医療を超えたアプローチが必要だ。たとえば、患者の主観的体験や数値化しにくい健康の側面（生活の質、精神的幸福）を治療に組み込む仕組みを作ることが求められる。また、研究プロセスにおいて、製薬会社の影響を監視しつつ、データの解釈が単なる数値に還元されないよう、多様な視点（例：患者の声、臨床医の経験）を重視する文化を育てることが重要だ。
まとめ：医療の「科学的根拠」を疑ってみよう
次に、ニュースで「新薬がRCTで効果的」と聞いたとき、ちょっと立ち止まって考えてみてほしい。p値は本当に信頼できる？ 誰がその研究にお金を払った？ここまでは、昨今の薬害とも相まって、教養のある人なら耳にしたことがあるかもしれない。
でも、そもそも因果関係って何？誰がどうやって、何を根拠に決めるの？ここまで辿り着く人はお医者さんでもあまりいないかもしれない。医療の「科学的根拠」は、見かけほど客観的なものではないのかもしれない。この記事の最大のポイントは、現代医療は技術的なレベルだけではなく、哲学的なレベルでも主観性と不確実さを含んでいるということ。そして、驚くべきことに、私たちが目にするお医者さんも、ほぼことのことを知らないまま教育を受け治療を施しているということだ。
補足：この記事は、哲学や統計に詳しくない読者向けに、専門用語を最小限にし、具体例や比喩を使ってわかりやすく書いた。もしもっと詳しく知りたい場合は、論理実証主義の歴史やRCTの統計的問題について、専門書や論文（例：ジョン・P・A・イオアニディスの「なぜ多くの研究結果は誤りか」）をチェックしてみてほしい！
このブログ記事は、Grok3との会話（ヒューム、カント、Pearl、論理実証主義、RCTの問題点）を基に、一般読者が医療の哲学的問題を理解しやすいよう簡略化した。