あなたの「痛み」の言葉が医療を変える：AI時代の間質性膀胱炎患者さんのための最新研究解説
SNS世代の痛みについて研究しました。
「Scientific Reports」サイエンティフィックレポートは、ネイチャー・リサーチ社が刊行するオープンアクセスの学術雑誌で、自然科学全般を対象としています。論文の重要性やインパクトではなく、科学的正当性を重視して査読を行い、掲載しています。
今回は、数学の論文です。
はじめに：なぜこの研究が間質性膀胱炎の患者さんに重要なのか
間質性膀胱炎（IC/BPS）をお持ちの皆さんは、日々の症状を医師に伝える際に、こんな経験をされたことはありませんか？
– 「burning（焼けるような痛み）」と言ってもピンとこない顔をされた
– 「不快感」という言葉では軽く聞こえてしまう気がする
– 自分の痛みを的確に表現する言葉が見つからない
実は、私たちが最近行った研究で、医療現場で使われている「専門用語」と、患者さんが実際に使う「日常の言葉」の間に大きなギャップがあることが科学的に証明されました。
この発見は、間質性膀胱炎の診断や治療において、とても重要な意味を持っています。
研究で分かった深刻な問題：問診票が患者さんの声を歪めている
英語の問診票の「burning」という質問
間質性膀胱炎の診断において、標準的な問診票には「burning sensation（焼けるような感覚）はありますか？」という質問が含まれています。
患者さんは本当に「burning」と言うのか？
私たちが57,000件のRedditコメントを分析したところ、衝撃的な事実が判明しました：
患者さんが自然に症状を表現する時、「burning」という言葉は痛みの表現としてほとんど使われていませんでした。**
SNSでの「burning」は以下のような文脈で使われていました：
– 「burning glass（虫眼鏡）」
– 「burning wood（燃える木）」
– 比喩的な表現（「burning with emotion」など）
問診票が引き起こす問題
これが意味することは深刻です：
1. 英語圏の患者さんは「burning」という言葉で症状を表現しない
2. しかし問診票で「burning」と聞かれる
3. 患者さんは「多分こういうことかな？」と推測して答える
4. 結果として、患者さん本来の表現が医師に伝わらない
特にSNS世代の若い患者さんにとって、「burning」は日常的な症状表現ではありません。にも関わらず、医療現場でこの言葉を使うことを求められ、自分の自然な表現を抑え込んでしまっているのです。
なぜこの問題が深刻なのか
1. 問診票が患者さんの言葉を奪っている
– 問診票の専門用語に合わせようとして、患者さんが自分の自然な表現を変えてしまう
– 「多分こういうことかな？」という推測で答えることで、本当の症状が伝わらない
– 医師は患者さんの本当の体験を理解できない
2. 特にSNS世代への影響が深刻
– デジタルネイティブ世代は「burning」を症状表現として使わない
– しかし医療現場でこの言葉を求められる
– 結果として、症状の適切な評価ができない可能性
3. 診断・治療への悪影響
– 患者さんの真の症状が医師に伝わらない
– 診断の遅れや誤診のリスク
– 治療効果の正確な評価ができない
研究で見えた「痛み」の言葉の構造
私たちの分析では、「pain（痛み）」という言葉が、症状表現のネットワークの中心に位置していることが分かりました。
「pain」の特別な役割
– **中心性の高さ**：他のどの言葉よりも多くの症状語とつながっている
– **橋渡し機能**：異なる症状表現を結びつける役割
– **普遍性**：年齢や文化を超えて理解される
他の症状語の特徴
– **「headache」**：文脈によって使われ方が変わる（実際の頭痛 vs. 比喩的表現）
– **「discomfort」**：人間関係や心理的な文脈で使われることが多い
– **「ache」**：限定的で特定の状況でのみ使用
間質性膀胱炎の患者さんへの具体的な影響
1. 診断における深刻な影響
問診票による問題：
– 「burning」「discomfort」など、患者さんが自然に使わない言葉での質問
– 患者さんが推測で答えることで、真の症状が隠れてしまう
– 症状の重症度や性質が正確に伝わらない
– 診断までに時間がかかったり、適切な治療が遅れる可能性
特にSNS世代への影響：
– 医学用語と日常用語のギャップが最も大きい世代
– 自分の症状を「翻訳」しようとして、本来の表現が失われる
– 結果として症状が軽く見られたり、見逃されるリスク
### 2. 治療における影響
現状の問題：
– 治療効果の評価が不正確になる可能性
– 患者と医師の間での症状理解にズレ
改善の可能性：
– 患者さんの言葉で症状変化を追跡
– より個人に合わせた治療計画
患者さんができること：問診票に惑わされない症状の伝え方
1. まず自分の言葉で症状を説明する
**問診票に答える前に、医師にこう伝えてください：**
– 「まず、私の言葉で症状を説明させてください」
– 「問診票の言葉とは違うかもしれませんが…」
– 「普段はこんな風に表現しています」
**具体例：**
– 問診票：「burning sensation はありますか？」
– あなた：「『burning』はピンときませんが、ヒリヒリする感じや、チクチクする感じはあります」
2. 問診票の言葉に無理に合わせない
医師から「burning」について聞かれた時の対応：
– ❌「多分そういうことだと思います」（推測で答えない）
– ✅「『burning』という表現は使いませんが、私は『○○な感じ』と表現します」
3. 自分の表現を記録しておく
日頃から症状を自分の言葉で記録：
– 「ジンジンする」
– 「ズキズキする」
– 「電気が走るような」
– 「針で刺されるような」
– 「熱くなるような」
医療現場への提言：問診票の根本的見直しが必要
1. AI時代の患者日記を解析する新しい診療システム
従来の問診票を超えた革新的アプローチ：
患者さんが行うこと：
- 日常生活で症状を自分の言葉で日記に記録
- スマートフォンアプリや簡単なテキスト入力で毎日の症状を記録
- 医学用語を意識せず、自然な表現で記録
AIが行う解析：
- 患者さんの日記を大言語AIが自動解析
- 個人の言語パターンを学習し、症状の変化を追跡
- 「ヒリヒリ」「チクチク」「ズキズキ」などの自然な表現を医学的指標に変換
医師が得られる情報：
- 患者さんの真の症状表現パターン
- 症状の変化傾向を客観的データとして表示
- 治療効果の評価を患者さんの自然な言葉ベースで実施
2. 診療での活用方法
診察室での新しい流れ：
- AIが患者日記を事前解析：診察前に患者さんの症状パターンを把握
- 医師は解析結果を参考に問診：患者さんの実際の表現を理解した上で対話
- より正確な診断と治療方針決定：推測ではなく実データに基づく医療
3. 患者さんのメリット
- 自分の言葉が医療に直接活かされる
- 問診票で無理に「翻訳」する必要がない
- 日常の症状変化が客観的に評価される
- 治療効果を自分の感覚で正確に測定できる
今後の展望：AI解析による個人化医療の実現
（当院の公開AI AIまちこ先生）
患者日記AI解析システムの具体的な仕組み
ステップ1：日常の記録 患者さんがスマートフォンで毎日の症状を記録：
- 「今日は朝からヒリヒリして辛い」
- 「昨日より痛みが和らいでいる感じ」
- 「薬を飲んでから2時間後にチクチクが始まった」
ステップ2：AI解析 大言語モデルが患者さんの日記を解析：
- 個人の症状表現パターンを学習
- 症状の重症度を数値化
- 治療効果や変化の傾向を客観的に評価
- 他の患者さんとの比較データも提供
ステップ3：診療への活用 医師は解析結果をもとに：
- 患者さんの症状変化を定量的に把握
- 治療方針の調整をデータに基づいて実施
- 患者さんの言葉の意味を正確に理解
**この研究について詳しく知りたい方は：**
論文タイトル：「Natural Language Processing Reveals Network Structure of Pain Communication in Social Media Using Discrete Mathematical Analysis」Sci Rep 2025 Aug
