「伝わらないは『ない』のと同じ」
ビジネスやコミュニケーションでよく使われる言葉ですが、これは医療従事者が行う臨床研究やデータ解析においても、全く同じことが言えます。

真面目な先生ほど、「最新の機械学習を使いたい」「複雑な統計モデルを組んだ方が、論文の価値が上がるはずだ」と思い込んでしまいがちです。
しかし、解析手法が複雑になればなるほど、プロセスはブラックボックス化し、読み手である査読者や臨床現場の医師に「理解されない（伝わらない）」という悲劇が起きます。

どんなにすごい結果が出ても、それが現場に伝わらなければ、その研究は存在しないのと同じになってしまいます。

臨床研究の目的は、高度な数学の知識をアピールすることではなく、「現場の医療を良くすること」です。
そのためには、100人中1人の専門家しか理解できない複雑な解析よりも、100人中99人の医師が一目で「なるほど！」と納得できる、シンプルな解析（t検定や生存曲線など）を選ぶ勇気が必要です。

せっかくの努力とデータを「なかったこと」にしないためにも、複雑さより「伝わるシンプルさ」を優先しようというマインドセットを熱く語りました！

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