Why curiosity is the key to science and medicine | Kevin B. Jones

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TED


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00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Joanna Pietrulewicz
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翻訳: Hiroko Kawano 校正: Masaki Yanagishita
00:12
Science.
1
12840
1200
サイエンス
00:14
The very word for many of you conjures unhappy memories of boredom
2
14760
3416
この言葉を聞くと皆さんの多くに つまらない退屈な記憶が蘇るでしょう
00:18
in high school biology or physics class.
3
18200
2896
高校時代の生物や物理の授業の思い出です
でも私に言わせれば 高校時代の授業は
00:21
But let me assure that what you did there
4
21120
3096
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had very little to do with science.
5
24240
2176
サイエンスとはほとんど無関係でした
00:26
That was really the "what" of science.
6
26440
2296
それはサイエンスの「何」でした
00:28
It was the history of what other people had discovered.
7
28760
2720
他の人が発見したものの歴史でした
00:32
What I'm most interested in as a scientist
8
32720
2336
科学者としての私が最も興味を持つのは
サイエンスは「いかに」進展するかです
00:35
is the "how" of science.
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35080
2136
00:37
Because science is knowledge in process.
10
37240
3816
何故なら サイエンスは プロセスに関する認識だからです
私たちは観察を行い 観察から 観察結果に対する推定して解釈し
00:41
We make an observation, guess an explanation for that observation,
11
41080
3456
00:44
and then make a prediction that we can test
12
44560
2056
そこから 実験や観察で実証可能な
00:46
with an experiment or other observation.
13
46640
1920
予測を立てます
いくつか例を挙げましょう
00:49
A couple of examples.
14
49080
1336
00:50
First of all, people noticed that the Earth was below, the sky above,
15
50440
3576
人類が まず気づいたことは 地球が下にあり 天空が上にあって
太陽も月も 自分たちの周囲を 回っているように見えることでした
00:54
and both the Sun and the Moon seemed to go around them.
16
54040
3880
00:58
Their guessed explanation
17
58720
1536
当時の人類が推定した解釈は
01:00
was that the Earth must be the center of the universe.
18
60280
3080
地球は 宇宙の中心にあるはずだ ということでした
01:04
The prediction: everything should circle around the Earth.
19
64240
3200
予測は「全ては 地球の周りを 周っているはずだ」というものでした
この予測が初めて実際に試されたのは
01:08
This was first really tested
20
68120
1656
01:09
when Galileo got his hands on one of the first telescopes,
21
69800
2816
ガリレオが 初の天体望遠鏡を手に
01:12
and as he gazed into the night sky,
22
72640
2376
夜空を覗き込んだときでした
ガリレオが発見したのは木星という惑星と
01:15
what he found there was a planet, Jupiter,
23
75040
3696
01:18
with four moons circling around it.
24
78760
4000
その周りを回る 4つの衛星でした
01:23
He then used those moons to follow the path of Jupiter
25
83760
4376
ガリレオは この4つの衛星を使って 木星の軌道を追跡し
木星もまた 地球の周りを周っているのではなく
01:28
and found that Jupiter also was not going around the Earth
26
88160
3736
01:31
but around the Sun.
27
91920
1960
太陽の周りを周っていることに気づきました
予測が反証された訳です
01:35
So the prediction test failed.
28
95160
2280
01:38
And this led to the discarding of the theory
29
98400
2096
これにより 「地球が宇宙の中心にある」という理論が
01:40
that the Earth was the center of the universe.
30
100520
2176
棄却されました
01:42
Another example: Sir Isaac Newton noticed that things fall to the Earth.
31
102720
4096
もう1つの例「ニュートン卿は 物が落下する先は 地球だと気づいた」
01:46
The guessed explanation was gravity,
32
106840
2920
推定された解釈は 引力であり
01:50
the prediction that everything should fall to the Earth.
33
110520
3136
「万物は 地球に向かって落下する」 と予測されました
01:53
But of course, not everything does fall to the Earth.
34
113680
3560
でも 当然ながら 全てが地上に 落下するわけではありません
01:58
So did we discard gravity?
35
118200
1560
では 引力の理論は却下されたか?
02:00
No. We revised the theory and said, gravity pulls things to the Earth
36
120920
4416
そうではなく 理論が見直されて 引力が物を地球に向けて引っ張るのは
02:05
unless there is an equal and opposite force in the other direction.
37
125360
4200
「同じ大きさで反対向きの力が 働いていないとき」と表現されました
ここから 私たちは 新しいことを学びました
02:10
This led us to learn something new.
38
130160
2160
02:12
We began to pay more attention to the bird and the bird's wings,
39
132920
3256
私たちは 鳥とその翼に注意を向け始め
02:16
and just think of all the discoveries
40
136200
2376
このような考え方から様々な発見が
02:18
that have flown from that line of thinking.
41
138600
2039
生まれたことを考えてみてください
02:21
So the test failures, the exceptions, the outliers
42
141639
5137
推論が反証され 例外や特異な事象から
02:26
teach us what we don't know and lead us to something new.
43
146800
4560
何を知らなかったかがわかり 新たな発見につながります
このようにして サイエンスは 前進し新たなことを学ぶのです
02:32
This is how science moves forward. This is how science learns.
44
152000
3200
02:35
Sometimes in the media, and even more rarely,
45
155840
2256
メディアが時として使う表現であり
さらに稀とはいえ ときに科学者も使う表現に
02:38
but sometimes even scientists will say
46
158120
2416
02:40
that something or other has been scientifically proven.
47
160560
2760
何かが「科学的に証明された」 という言い方があります
02:43
But I hope that you understand that science never proves anything
48
163880
4576
ご理解いただけると思いますが サイエンスが何かを断定的に証明し
02:48
definitively forever.
49
168480
1880
それが永遠ということはありません
02:51
Hopefully science remains curious enough
50
171520
3816
願わくば科学が 次の特異例を探し求める好奇心を
02:55
to look for
51
175360
1416
持ち続け
02:56
and humble enough to recognize
52
176800
1976
私たちが次の特異な症例を見つけたときに
02:58
when we have found
53
178800
1496
次の例外を見つけたときに
03:00
the next outlier,
54
180320
1696
それに気づく謙虚さを忘れず
それに気づく謙虚さを忘れず
03:02
the next exception,
55
182040
1496
03:03
which, like Jupiter's moons,
56
183560
2296
ちょうど 木星の月の発見の時のように
03:05
teaches us what we don't actually know.
57
185880
2600
そこから 未知なるものを 学んでいきたいものです
ではここで ちょっとの間 ギアを入れ替えましょう
03:09
We're going to change gears here for a second.
58
189160
2536
03:11
The caduceus, or the symbol of medicine,
59
191720
1936
医学のシンボルである カドゥケウスの杖は
03:13
means a lot of different things to different people,
60
193680
2456
様々な人にとって 多くの様々な意味がありますが
医学に関する一般の議論では
03:16
but most of our public discourse on medicine
61
196160
2256
03:18
really turns it into an engineering problem.
62
198440
2776
技術的問題へとすげ替えられます
03:21
We have the hallways of Congress,
63
201240
1736
議会や 保険会社の重役会議で
議論されるのは 医療費の支払い方法です
03:23
and the boardrooms of insurance companies that try to figure out how to pay for it.
64
203000
4000
03:27
The ethicists and epidemiologists
65
207680
1616
倫理学者や疫学者は
03:29
try to figure out how best to distribute medicine,
66
209320
2696
医療を配分する最善策に 知恵をしぼり
病院や医師たちが すっかり心を奪われているのは
03:32
and the hospitals and physicians are absolutely obsessed
67
212040
2656
03:34
with their protocols and checklists,
68
214720
1936
手順書やチェックリストを使って
03:36
trying to figure out how best to safely apply medicine.
69
216680
3536
安全に医療を提供するための 最善策です
03:40
These are all good things.
70
220240
2120
以上述べたのは全て良いことです
03:42
However, they also all assume
71
222960
2736
でも 彼らは皆 ある程度のレベルにおいて
03:45
at some level
72
225720
1976
医学の教科書は完成品だという前提があります
03:47
that the textbook of medicine is closed.
73
227720
2520
医学の教科書は完成品だという前提があります
医療の質を測るとき 私たちはまず
03:51
We start to measure the quality of our health care
74
231160
2496
03:53
by how quickly we can access it.
75
233680
2536
医療を受けられるまでの時間を 物差しにします
03:56
It doesn't surprise me that in this climate,
76
236240
2096
これは驚くにあたりません 今の風潮では
03:58
many of our institutions for the provision of health care
77
238360
2816
医療を提供する施設は
04:01
start to look a heck of a lot like Jiffy Lube.
78
241200
2496
オートバックス並みの迅速対応を 重視することから始めるからです
04:03
(Laughter)
79
243720
2576
(笑)
04:06
The only problem is that when I graduated from medical school,
80
246320
3936
医学部を卒業したての時 私にとって唯一の問題は
04:10
I didn't get one of those little doohickeys
81
250280
2056
自動車整備士が持っていて 車のプラグに差し込めば
04:12
that your mechanic has to plug into your car
82
252360
2376
何が問題か正確に割り出せるような
04:14
and find out exactly what's wrong with it,
83
254760
2376
そういう小洒落た装置を 持っていなかったこと—
その理由は 医学の教科書の内容は
04:17
because the textbook of medicine
84
257160
2096
04:19
is not closed.
85
259280
1520
未完だからです
04:21
Medicine is science.
86
261320
1840
医学はサイエンスです
04:23
Medicine is knowledge in process.
87
263560
2680
医学は プロセスに関する認識です
04:27
We make an observation,
88
267280
1376
観察して
04:28
we guess an explanation of that observation,
89
268680
2135
その観察の解釈を推定し
04:30
and then we make a prediction that we can test.
90
270839
2617
実証可能な 予測を立てるのです
04:33
Now, the testing ground of most predictions in medicine
91
273480
3576
医学における予測のほとんどは その検証の対象が
人間の集団です
04:37
is populations.
92
277080
1536
04:38
And you may remember from those boring days in biology class
93
278640
3576
退屈な生物の授業を 思い起こせば
04:42
that populations tend to distribute
94
282240
2176
集団の特性は平均の周りに
04:44
around a mean
95
284440
1216
ガウス曲線 すなわち
04:45
as a Gaussian or a normal curve.
96
285680
1856
正規分布を描くものです
04:47
Therefore, in medicine,
97
287560
1656
従って 医学では
04:49
after we make a prediction from a guessed explanation,
98
289240
3216
推定した解釈に基づいて 予測をした後で
04:52
we test it in a population.
99
292480
1880
ヒトの集団を使って 検証します
04:55
That means that what we know in medicine,
100
295320
2936
その意味は 医学において私たちの知り得た—
04:58
our knowledge and our know-how,
101
298280
2256
知識や専門技術は
05:00
comes from populations
102
300560
2256
集団に基づいて得られたものであり
05:02
but extends only as far
103
302840
2776
その適用が許されるのは
05:05
as the next outlier,
104
305640
1736
次の特異な症例や例外が見つかって
05:07
the next exception,
105
307400
1216
私たちが実は知らない存在 ― 木星の月のことを
05:08
which, like Jupiter's moons,
106
308640
1736
05:10
will teach us what we don't actually know.
107
310400
2400
知るまでの間だということです
さて 私は外科医として
05:14
Now, I am a surgeon
108
314080
1336
05:15
who looks after patients with sarcoma.
109
315440
2416
肉腫の患者の 治療にあたっています
05:17
Sarcoma is a very rare form of cancer.
110
317880
2200
肉腫は悪性腫瘍のごくまれなケースです
05:20
It's the cancer of flesh and bones.
111
320720
2040
筋肉や骨にできるがん[悪性腫瘍]です
05:23
And I would tell you that every one of my patients is an outlier,
112
323240
4336
これらの患者さんは全員 特異な事例であり
05:27
is an exception.
113
327600
1200
例外的な症例であると言えます
私が 肉腫患者に対して行った 外科手術は どれを取っても
05:30
There is no surgery I have ever performed for a sarcoma patient
114
330000
3216
05:33
that has ever been guided by a randomized controlled clinical trial,
115
333240
4256
医学において 最も信頼性が高いとされる 集団に基づく根拠であるところの
05:37
what we consider the best kind of population-based evidence in medicine.
116
337520
3720
ランダム化比較臨床試験に 基づいたものではありません
05:42
People talk about thinking outside the box,
117
342400
2296
既存の枠組みを超えて考えろと 言う人はいますが
05:44
but we don't even have a box in sarcoma.
118
344720
2736
肉腫に関して 既存の枠組みなんてありません
05:47
What we do have as we take a bath in the uncertainty
119
347480
3336
肉腫に関連して 不確実性、未知、例外
05:50
and unknowns and exceptions and outliers that surround us in sarcoma
120
350840
4136
特異な症例にどっぷりと浸かるとき
あらゆる科学にとって 私が最も大切と考える
05:55
is easy access to what I think are those two most important values
121
355000
4536
05:59
for any science:
122
359560
1536
2つの価値を容易に手にするのです
すなわち 謙虚さと好奇心です
06:01
humility and curiosity.
123
361120
2200
私が謙虚かつ好奇心旺盛であれば
06:04
Because if I am humble and curious,
124
364000
2296
06:06
when a patient asks me a question,
125
366320
2296
患者さんの質問を受けて
06:08
and I don't know the answer,
126
368640
1440
私が答えを知らない場合
06:10
I'll ask a colleague
127
370920
1216
私は 同僚に尋ねるでしょう
その同僚は よく似た別の症例を 知っているかもしれませんから
06:12
who may have a similar albeit distinct patient with sarcoma.
128
372160
3016
06:15
We'll even establish international collaborations.
129
375200
2696
また 国際的な協力体制を組み立てるでしょう
06:17
Those patients will start to talk to each other through chat rooms
130
377920
3136
患者同士は チャットルームや 支援団体を通じて
対話を始めるでしょう
06:21
and support groups.
131
381080
1200
06:22
It's through this kind of humbly curious communication
132
382800
3576
この種の 謙虚な好奇心のある コミュニケーションを通じてこそ
06:26
that we begin to try and learn new things.
133
386400
3560
私たちは 新たなことを 試したり 学んだりするのです
06:31
As an example, this is a patient of mine
134
391240
2056
私の患者の1人を例にとりましょう
06:33
who had a cancer near his knee.
135
393320
1680
その人は膝のあたりに悪性腫瘍がありました
06:35
Because of humbly curious communication
136
395480
2376
謙虚な好奇心による コミュニケーションを
06:37
in international collaborations,
137
397880
2096
国際的な協力のもとに交わしたおかげで
がん[肉腫]に侵された膝の除去を 行わねばならなくなったとき
06:40
we have learned that we can repurpose the ankle to serve as the knee
138
400000
4536
06:44
when we have to remove the knee with the cancer.
139
404560
2256
かかとに膝の役割を与えられることを 学びました
06:46
He can then wear a prosthetic and run and jump and play.
140
406840
2840
これで義肢を装着すれば 患者が 走行、跳躍、遊戯できるのです
06:50
This opportunity was available to him
141
410360
3016
このような治療の機会を得られたのは
06:53
because of international collaborations.
142
413400
2776
国際的な協力によるものです
06:56
It was desirable to him
143
416200
1696
患者がそれを望ましいと感じたのは
06:57
because he had contacted other patients who had experienced it.
144
417920
2960
同じ治療を経験した他の患者と 自ら連絡を取ったからです
07:01
And so exceptions and outliers in medicine
145
421920
4056
従って 医学における 例外や特異な症例は
私たちが知らないことを気づかせてくれ 新しい考え方へと導いてくれるのです
07:06
teach us what we don't know, but also lead us to new thinking.
146
426000
3960
さて 非常に重要なことですが
07:11
Now, very importantly,
147
431080
1856
07:12
all the new thinking that outliers and exceptions lead us to in medicine
148
432960
3856
医療において特異な症例や例外から 私たちが導かれる新たな考え方は全て
07:16
does not only apply to the outliers and exceptions.
149
436840
3360
特異例や例外に 適用されるだけにとどまりません
07:20
It is not that we only learn from sarcoma patients
150
440920
3176
私たちが 肉腫の患者から 学ぶのは
肉腫患者の 管理法だけではありません
07:24
ways to manage sarcoma patients.
151
444120
1960
07:26
Sometimes, the outliers
152
446920
2056
時として 特異な症例や例外は
07:29
and the exceptions
153
449000
1696
07:30
teach us things that matter quite a lot to the general population.
154
450720
3240
私たちに 一般的な集団にとって 大切なことを教えてくれます
07:35
Like a tree standing outside a forest,
155
455360
1856
森の外に単独で生える木のように
07:37
the outliers and the exceptions draw our attention
156
457240
4016
特異な症例や例外は 私たちの注意を惹き
07:41
and lead us into a much greater sense of perhaps what a tree is.
157
461280
4336
木とは何かといったような より大きな理解へと私たちを導きます
07:45
We often talk about losing the forests for the trees,
158
465640
2496
私たちはよく 「木を見て森を見ず」 という議論をしますが
森の中で
07:48
but one also loses a tree
159
468160
1816
1本の木を見失うこともあるのです
07:50
within a forest.
160
470000
1520
しかし 一本だけ目立って生えている木は
07:53
But the tree that stands out by itself
161
473000
1856
07:54
makes those relationships that define a tree,
162
474880
2896
木を定義するこれらの関係すなわち
07:57
the relationships between trunk and roots and branches,
163
477800
3816
木の幹、根、枝の間に生じる関係を
08:01
much more apparent.
164
481640
1240
より明瞭にします
08:03
Even if that tree is crooked
165
483360
1696
たとえその木の幹が曲がっていても
またたとえその木が 幹、根、枝の間に
08:05
or even if that tree has very unusual relationships
166
485080
2976
ごく非凡な関係を持っていたとしても
08:08
between trunk and roots and branches,
167
488080
2296
08:10
it nonetheless draws our attention
168
490400
2696
それにも関わらず その木は 私たちの注意を惹きますし
私たちは観察することが出来ます
08:13
and allows us to make observations
169
493120
1896
それから一般的な集団で 検証できるのです
08:15
that we can then test in the general population.
170
495040
2240
私は 肉腫を稀だと申し上げました
08:18
I told you that sarcomas are rare.
171
498000
1976
全ての悪性腫瘍の約1%です
08:20
They make up about one percent of all cancers.
172
500000
2640
08:23
You also probably know that cancer is considered a genetic disease.
173
503280
3960
皆さんもおそらくご存知でしょうが がん[悪性腫瘍]は遺伝性疾患とされています
08:27
By genetic disease we mean that cancer is caused by oncogenes
174
507840
3336
遺伝性疾患という言葉で 私たちが意味するのは
08:31
that are turned on in cancer
175
511200
1376
がん遺伝子が がん細胞中で活性化したり
08:32
and tumor suppressor genes that are turned off to cause cancer.
176
512600
3040
がん抑制遺伝子が不活化すると がんになるということです
みなさんは 私たちががん遺伝子や
08:36
You might think that we learned about oncogenes
177
516160
2416
08:38
and tumor suppressor genes from common cancers
178
518600
2216
がん抑制遺伝子について学んだのは 一般的ながん —
08:40
like breast cancer and prostate cancer
179
520840
1976
乳がんや前立腺がんや
08:42
and lung cancer,
180
522840
1496
肺がんからだと思われるかもしれませんが
08:44
but you'd be wrong.
181
524360
1199
それは違います
私たちががん遺伝子や がん抑制遺伝子について学んだのは
08:46
We learned about oncogenes and tumor suppressor genes
182
526000
2895
08:48
for the first time
183
528919
1216
最初は
肉腫と呼ばれる わずか1%の がん[悪性腫瘍]からなのです
08:50
in that itty-bitty little one percent of cancers called sarcoma.
184
530159
3441
08:54
In 1966, Peyton Rous got the Nobel Prize
185
534760
2576
1966年 ペイトン・ラウス博士は ノーベル賞を受賞 —
08:57
for realizing that chickens
186
537360
2016
受賞は ニワトリが 伝染性の 肉腫を持つことを
08:59
had a transmissible form of sarcoma.
187
539400
3120
発見した功績を讃えてのことでした
09:03
Thirty years later, Harold Varmus and Mike Bishop discovered
188
543260
2836
30年後 ハロルド・ヴァーマスと マイケル・ビショップが
伝染性の要素の正体を究明しました
09:06
what that transmissible element was.
189
546120
2536
09:08
It was a virus
190
548680
1576
遺伝子を持つウィルスでした
09:10
carrying a gene,
191
550280
1416
遺伝子を持つウィルスでした
09:11
the src oncogene.
192
551720
1440
srcというがん遺伝子です
09:13
Now, I will not tell you that src is the most important oncogene.
193
553880
3656
srcを がん遺伝子の中で最も重要だと 申し上げるつもりはありません
09:17
I will not tell you
194
557560
1216
すべてのがんの中でsrcが
09:18
that src is the most frequently turned on oncogene in all of cancer.
195
558800
3496
最も頻繁に活性化する がん遺伝子であると言うつもりもありません
09:22
But it was the first oncogene.
196
562320
2440
srcは初めて発見された がん遺伝子でした
09:25
The exception, the outlier
197
565960
2336
この例外であり 特異な事象であるsrcが
09:28
drew our attention and led us to something
198
568320
2520
私たちの注意をひき それがきっかけとなって
09:31
that taught us very important things about the rest of biology.
199
571520
4040
私たちは その後の生物学における 重要な事柄を知るに至りました
09:36
Now, TP53 is the most important tumor suppressor gene.
200
576880
4096
さて TP53は もっとも重要な がん抑制遺伝子です
TP53はがん抑制遺伝子の中で もっとも高頻度に不活化されるもので
09:41
It is the most frequently turned off tumor suppressor gene
201
581000
2736
09:43
in almost every kind of cancer.
202
583760
1800
ほぼ全種類のがんで認められています
09:46
But we didn't learn about it from common cancers.
203
586360
2296
でも私たちがそれを学んだのは 一般的ながんからではありません
09:48
We learned about it when doctors Li and Fraumeni
204
588680
2416
私たちが学んだのは リーとフラウメニが
いくつかの家族を診ていて
09:51
were looking at families,
205
591120
1576
09:52
and they realized that these families
206
592720
2016
これらの家族が 異常に高い頻度で
09:54
had way too many sarcomas.
207
594760
2520
肉腫を発症することに気づきました
09:57
I told you that sarcoma is rare.
208
597920
1776
肉腫は珍しいと申し上げました
09:59
Remember that a one in a million diagnosis,
209
599720
3176
百万人に1人しか診断されない肉腫が
10:02
if it happens twice in one family,
210
602920
2136
1つの家族で2人診断されれば
その家族での発症が あまりに高頻度だということです
10:05
is way too common in that family.
211
605080
2400
10:08
The very fact that these are rare
212
608640
2696
肉腫が珍しいという事実こそが
10:11
draws our attention
213
611360
1440
私たちの注意を惹き
10:13
and leads us to new kinds of thinking.
214
613760
2240
新しい考えに導くのです
10:17
Now, many of you may say,
215
617480
1456
さてみなさんの多くは こう言われるかもしれませんが
10:18
and may rightly say,
216
618960
1536
もっともなことです
10:20
that yeah, Kevin, that's great,
217
620520
1896
「そうだ ケビン 確かにすごいよ
10:22
but you're not talking about a bird's wing.
218
622440
2056
でも 鳥の翼の話じゃないだろう」と
10:24
You're not talking about moons floating around some planet Jupiter.
219
624520
3480
「木星とかいう惑星の周りに浮かぶ 衛星の話をしているんじゃないだろう」と
10:28
This is a person.
220
628520
1536
「これは人間だろう
この特異な症例や例外は 科学の進歩につながるかもしれない
10:30
This outlier, this exception, may lead to the advancement of science,
221
630080
3256
10:33
but this is a person.
222
633360
1200
でも これは人間だろう」と
10:36
And all I can say
223
636280
1616
そして私に言えることはただ一つ
10:37
is that I know that all too well.
224
637920
2360
私はそのことを重々承知しているということ
10:41
I have conversations with these patients with rare and deadly diseases.
225
641760
3400
私は この稀で命に関わる疾患を持つ 患者さんたちと対話をしてきました
10:45
I write about these conversations.
226
645800
1936
その対話について 執筆をしています
10:47
These conversations are terribly fraught.
227
647760
2296
この対話は ひどく困難に満ちています
対話は ひどい言葉で満ちています
10:50
They're fraught with horrible phrases
228
650080
1816
10:51
like "I have bad news" or "There's nothing more we can do."
229
651920
3240
例えば「悪い知らせがあるんだ」とか 「手の施しようがありません」とか
10:55
Sometimes these conversations turn on a single word:
230
655760
3200
時として これらの対話は 次の一言に結びつきます
10:59
"terminal."
231
659760
1200
「終末期」と
11:04
Silence can also be rather uncomfortable.
232
664920
2920
無言は居心地の悪いこともあります
11:09
Where the blanks are in medicine
233
669360
2576
医学における無言の箇所は
11:11
can be just as important
234
671960
1856
これらの対話で私たちが使うことばと 同じくらい重要になり得るのです
11:13
as the words that we use in these conversations.
235
673840
2240
未知のものは何か?
11:17
What are the unknowns?
236
677080
1536
11:18
What are the experiments that are being done?
237
678640
2200
今行われている実験は何か?
11:21
Do this little exercise with me.
238
681680
1696
ちょっと実演してみましょう
11:23
Up there on the screen, you see this phrase, "no where."
239
683400
3216
画面でこのフレーズをご覧ください 「no where (どこにもない)」です
11:26
Notice where the blank is.
240
686640
1280
スペースの位置に注意してください
11:28
If we move that blank one space over
241
688680
3200
「no where (どこにもない)」の
11:32
"no where"
242
692640
1576
スペースの位置を1つずらしてみましょう
11:34
becomes "now here,"
243
694240
2696
「now here (ここにある)」と
11:36
the exact opposite meaning,
244
696960
1896
真逆の意味になります
11:38
just by shifting the blank one space over.
245
698880
2200
スペースを1つずらしただけでです
11:43
I'll never forget the night
246
703680
1576
忘れもしないあの夜
11:45
that I walked into one of my patients' rooms.
247
705280
2240
私は ある患者さんの 病室に入りました
11:48
I had been operating long that day
248
708280
1656
その日 私は長い間手術を行いましたが
11:49
but I still wanted to come and see him.
249
709960
2016
それでも その患者さんを 診たいと思いました
患者さんは 男の子で 2、3日前に 骨肉腫と診断されました
11:52
He was a boy I had diagnosed with a bone cancer a few days before.
250
712000
3200
11:55
He and his mother had been meeting with the chemotherapy doctors
251
715840
3056
彼はお母さんと一緒に 化学療法の医師の診察を
11:58
earlier that day,
252
718920
1216
その日の早い時刻に受けていました
男の子は 化学療法を始めるために 入院していました
12:00
and he had been admitted to the hospital to begin chemotherapy.
253
720160
2976
真夜中近くに私が その子の病室に着いた時
12:03
It was almost midnight when I got to his room.
254
723160
2176
12:05
He was asleep, but I found his mother
255
725360
2176
その子は眠っていましたが 私は お母さんが
12:07
reading by flashlight
256
727560
1576
その子のベッドのわきで 懐中電灯で
何かを読んでいるのに気付きました
12:09
next to his bed.
257
729160
1456
12:10
She came out in the hall to chat with me for a few minutes.
258
730640
2800
お母さんは 廊下に出て 私と数分話をしました
12:14
It turned out that what she had been reading
259
734280
2096
そこで分かったことですが お母さんが読んでいたのは
12:16
was the protocol that the chemotherapy doctors
260
736400
2176
その日 化学療法の医師から渡された
12:18
had given her that day.
261
738600
1240
治療の手順書でした
12:20
She had memorized it.
262
740200
1240
母親はそれを暗記していました
12:23
She said, "Dr. Jones, you told me
263
743200
3536
そして言いました 「ジョーンズ先生 言いましたよね
12:26
that we don't always win
264
746760
2176
このタイプのがんは 必ず治るとは限らないと
12:28
with this type of cancer,
265
748960
1280
このタイプのがんは 必ず治るとは限らないと
12:31
but I've been studying this protocol, and I think I can do it.
266
751680
3480
でも 私はこの治療の手順書を学んで やれそうな気がします
12:35
I think I can comply with these very difficult treatments.
267
755960
3576
とても難しい治療法ですが その通りにやれそうな気がします
12:39
I'm going to quit my job. I'm going to move in with my parents.
268
759560
2976
私は仕事を辞めて 両親と同居し
12:42
I'm going to keep my baby safe."
269
762560
1960
私の子どもの安全を守ろうと思います」と
12:47
I didn't tell her.
270
767320
1200
私は彼女に言いませんでした
12:49
I didn't stop to correct her thinking.
271
769840
2920
話をさえぎって 彼女の考えを正すことは しませんでした
12:53
She was trusting in a protocol
272
773680
2256
彼女は 治療の手順書を信頼していましたが
12:55
that even if complied with,
273
775960
3216
手順を全て守ったとしても
12:59
wouldn't necessarily save her son.
274
779200
2400
息子さんの命を救えるとは 限りませんでした
13:03
I didn't tell her.
275
783960
1200
でも私は言いませんでした
13:06
I didn't fill in that blank.
276
786360
1400
私は書かれていない余白を埋めませんでした
でも1年と半年が過ぎたとき
13:09
But a year and a half later
277
789080
1976
彼女の息子さんは 治療の甲斐なく がん[骨肉腫]で亡くなりました
13:11
her boy nonetheless died of his cancer.
278
791080
2720
13:15
Should I have told her?
279
795400
1320
母親に告げるべきだったか?
13:17
Now, many of you may say, "So what?
280
797360
2256
さて みなさんの多くは言うかもしれません 「だからどうなの?
13:19
I don't have sarcoma.
281
799640
1256
私は肉腫ではないし
13:20
No one in my family has sarcoma.
282
800920
1896
私には肉腫の家族もいません
13:22
And this is all fine and well,
283
802840
1456
それで万事がうまく行き
13:24
but it probably doesn't matter in my life."
284
804320
2696
多分 私の家族には関係ありません」と
ごもっともかもしれません
13:27
And you're probably right.
285
807040
1256
13:28
Sarcoma may not matter a whole lot in your life.
286
808320
2680
肉腫はみなさんの人生に 関係ないかもしれません
しかしながら 医学で 書かれていない部分は
13:33
But where the blanks are in medicine
287
813040
2336
13:35
does matter in your life.
288
815400
1320
みなさんの人生に重要です
13:38
I didn't tell you one dirty little secret.
289
818520
2296
みなさんに言わなかった 後ろめたい秘密があります
13:40
I told you that in medicine, we test predictions in populations,
290
820840
4376
医学では 集団を対象に予想をたてて それを検証すると申し上げました
13:45
but I didn't tell you,
291
825240
1256
でも 私が言っていないことがあります
13:46
and so often medicine never tells you
292
826520
2216
また 医学がしばしば みなさんに言わないことがあります
13:48
that every time an individual
293
828760
2856
つまり 人が医学と出会う度に
13:51
encounters medicine,
294
831640
2096
つまり 人が医学と出会う度に
13:53
even if that individual is firmly embedded in the general population,
295
833760
4040
その人が 確かに母集団の中に 収まっていることはわかっても
13:59
neither the individual nor the physician knows
296
839360
2376
本人にも 医師にも 分からないのは
14:01
where in that population the individual will land.
297
841760
2680
その人が 集団のどの部分に 属しているかということです
従って 医学と遭遇する機会の1つ1つが
14:05
Therefore, every encounter with medicine
298
845040
2696
14:07
is an experiment.
299
847760
1440
実験です
14:09
You will be a subject
300
849920
2016
患者になることは
14:11
in an experiment.
301
851960
1680
被験者になるということです
14:14
And the outcome will be either a better or a worse result for you.
302
854560
4840
良い結果もあれば 良くない結果も出ます
14:20
As long as medicine works well,
303
860320
2016
治療がうまく行けば
14:22
we're fine with fast service,
304
862360
3016
私たちは 順調に 素早く措置をし
14:25
bravado, brimmingly confident conversations.
305
865400
3440
大威張りで 自信たっぷりに話します
14:29
But when things don't work well,
306
869720
1656
でも 事態がうまくいかないとき
14:31
sometimes we want something different.
307
871400
1840
時として 違うことが必要になります
14:34
A colleague of mine removed a tumor from a patient's limb.
308
874520
3280
一人の同僚が ある患者の足から 一個の腫瘍を切除しました
14:38
He was concerned about this tumor.
309
878920
1816
彼はこの腫瘍について懸念がありました
14:40
In our physician conferences, he talked about his concern
310
880760
3016
この腫瘍が 高リスクで同じ部位に 再発するタイプの
14:43
that this was a type of tumor
311
883800
1416
14:45
that had a high risk for coming back in the same limb.
312
885240
2560
腫瘍ではないかと言いました
14:48
But his conversations with the patient
313
888680
1976
でも 彼は 患者との会話では
14:50
were exactly what a patient might want:
314
890680
2096
患者さんが望みそうなことをずばり
14:52
brimming with confidence.
315
892800
1256
自身たっぷりに話しました
「腫瘍は全て取り除きましたので 順調ですよ」と
14:54
He said, "I got it all and you're good to go."
316
894080
3016
患者とその夫は 非常に喜びました
14:57
She and her husband were thrilled.
317
897120
1736
14:58
They went out, celebrated, fancy dinner, opened a bottle of champagne.
318
898880
4080
夫婦で出かけ お祝いのディナーで シャンパンのボトルを開けました
唯一の問題は 2〜3週間後に
15:04
The only problem was a few weeks later,
319
904040
2296
15:06
she started to notice another nodule in the same area.
320
906360
3096
その患者が 同じ箇所にある 新たな結節に気づき始めたことでした
15:09
It turned out he hadn't gotten it all, and she wasn't good to go.
321
909480
4136
腫瘍は取り残しがあり 全治しなかったことが分かりました
15:13
But what happened at this juncture absolutely fascinates me.
322
913640
2840
でも その段階で 起こったことに 私は非常に注目させられました
15:17
My colleague came to me and said,
323
917200
1616
その同僚は 私のところに来て こう言ったのです
15:18
"Kevin, would you mind looking after this patient for me?"
324
918840
2720
「ケビン 私に代わって この患者を診てくれないか?」と
15:22
I said, "Why, you know the right thing to do as well as I do.
325
922240
3216
「どうして?君は私と同じくらい 何をすべきか分かっていて
15:25
You haven't done anything wrong."
326
925480
1616
君は間違った治療はしていないのに」 と私
すると同僚は「頼むから この患者を 私の代わりに診て欲しい」
15:27
He said, "Please, just look after this patient for me."
327
927120
4480
15:33
He was embarrassed --
328
933200
1536
彼は ばつが悪かったのです
15:34
not by what he had done,
329
934760
1400
治療の内容ではなく
患者と交わした
15:37
but by the conversation that he had had,
330
937154
1926
15:39
by the overconfidence.
331
939760
1440
自信過剰な会話のせいでした
15:42
So I performed a much more invasive surgery
332
942600
2616
そこで 私は より侵襲的な外科手術を行い
15:45
and had a very different conversation with the patient afterwards.
333
945240
3136
その後 その患者と 全く違った内容の会話をしました
15:48
I said, "Most likely I've gotten it all
334
948400
2336
「おそらく腫瘍は全て取り除いたので
15:50
and you're most likely good to go,
335
950760
2416
おそらく 順調だと思いますが
15:53
but this is the experiment that we're doing.
336
953200
3160
私たちの治療は 実験でもあります
ここを自分で注意して 見て行ってください
15:57
This is what you're going to watch for.
337
957040
2016
ここを 私も注意して見ていきます
15:59
This is what I'm going to watch for.
338
959080
1896
そして 今回の手術が がん[肉腫]の除去に 有効だったかどうか
16:01
And we're going to work together to find out if this surgery will work
339
961000
3936
16:04
to get rid of your cancer."
340
964960
1320
一緒に観察して行きましょう」と
16:06
I can guarantee you, she and her husband
341
966920
1936
受け合ってもいいですが 私と話した後
16:08
did not crack another bottle of champagne after talking to me.
342
968880
2920
この患者がご主人とシャンパンで祝杯を あげることはなかったでしょう
16:13
But she was now a scientist,
343
973600
2856
でも この患者は そのとき 一人の科学者となりました
16:16
not only a subject in her experiment.
344
976480
3360
単なる被験者ではありません
16:21
And so I encourage you
345
981960
1616
ですので みなさん ぜひ
16:23
to seek humility and curiosity
346
983600
3456
自分がかかる医師の中に
謙虚さと好奇心を求めてみてください
16:27
in your physicians.
347
987080
1200
16:28
Almost 20 billion times each year,
348
988760
2976
毎年 200億回
16:31
a person walks into a doctor's office,
349
991760
3936
人が医師の元を訪ね
16:35
and that person becomes a patient.
350
995720
2280
その人が患者になります
16:39
You or someone you love will be that patient sometime very soon.
351
999320
3520
あなたもしくは あなたの大切な誰かが 間もなく その患者になるでしょう
16:43
How will you talk to your doctors?
352
1003840
1640
医師に どう話しますか?
16:46
What will you tell them?
353
1006640
1200
医師に 何を話しますか?
16:48
What will they tell you?
354
1008760
1520
医師はあなたに 何を話すでしょうか?
16:52
They cannot tell you
355
1012600
2216
医師は自分の知らないことを
16:54
what they do not know,
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1014840
1520
話すことはできません
16:57
but they can tell you when they don't know
357
1017560
3560
医師は質問されたことを知らないときに 知らないと答えるでしょう
17:02
if only you'll ask.
358
1022280
1360
尋ねさえすればね
なので 対話に参加してください
17:04
So please, join the conversation.
359
1024160
2840
17:08
Thank you.
360
1028200
1216
ありがとう
17:09
(Applause)
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1029440
2868
(拍手)
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