@article{oai:repo.qst.go.jp:00082101,
 author = {今岡, 達彦 and Tatsuhiko, Imaoka},
 issue = {8},
 journal = {月刊エネルギーレビュー},
 month = {Aug},
 note = {科学的データを定量的に理解しようとするとき、理論に基づいた数式とデータを比べ、理論の妥当性、データとの整合性の両面で優れた体系を採用することで、理解したと考えることは普通に行われる。低線量放射線のがんリスクは、このようなやり方で理解することができるのだろうか。
疫学データを一見すると、被ばくした線量とがんのリスクの関係は、直線状であるように見える。これに、特に理論に基づくわけではない直線関係を当てはめることは、データの特徴を統計学的観点から把握するためには有用である。しかし、これは低線量放射線のがんリスクを右に述べたような意味で理論に基づいて理解することとは異なる。
生物システムは人間が作ったものではないため、工学システムと異なり、その設計や動作原理の全貌が必ずしも明らかでない。線量とがんリスクの関係に関する理論を構築してデータを数理的に理解するためには、まず発がんに至るまでの様々なできごとの因果関係（メカニズム）を、定量的に理解することが必要である。
本稿では、発がんのメカニズムと数理モデルの観点から、低線量放射線リスクの理解の現状と課題について紹介する。},
 pages = {16--19},
 title = {発がんメカニズムと数理モデル研究から見た低線量放射線リスク},
 volume = {40},
 year = {2020}
}