【第2回 MAPI CONNECT47】髙橋　秀和先生（2025年2月28日開催）

まずはこの記事の概要を動画で

＊本動画はあくまで記事の概要であり、詳細な内容はすべて反映されておりません。
＊本コンテンツはAIによる完全自動生成です
このサマリー動画は、Note記事をNotebookLMの生成機能に直接投入し、人為的な編集を加えずに出力したものです。
また、AI特有のアルゴリズムにより、論点の誇張や、著者の意図しない表現の増幅（ハルシネーション等含む）が発生する場合があります。
「AIによる解釈」の一例としてお楽しみいただき、ご興味を持たれた方は、ぜひ元記事（全文）をご覧ください。

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【第2回発表】髙橋　秀和先生

今回は第1回の発表者である名倉先生と同じ医療AIのスタートアップ企業に勤務されている消化器内科の髙橋　秀和先生にご発表いただきました

勝手にまとめ

【髙橋先生の第1期（「さらに腕を上げたい！」）】

髙橋先生は大学を卒業後、消化器内科医として臨床経験を積まれ、ご勤務されていた基幹病院で受け持ち患者さん数が3年連続トップになるほどとのことでした。

出身医局の名古屋大学の教授に「もっと腕を磨きたい」と相談したところ「それを解決するのはおそらく君の腕ではない。エキスパートが1人いたところで救える患者さんの数というのは限られているから、AIやりませんか?」と言われて卒後８年経過してから全く経験のなかったAI分野の研究を名古屋大学の情報学の研究室に入りなおして始めたとのことです。

（＊正直、卒後8年も臨床経験し勝ち筋の見えている自分の臨床をいったんSPEED DOWNして全く新しい分野の勉強をという判断をされたのはすごいことです）

【髙橋先生の第2期（AI分野の勉強開始）】

研究室に入って髙橋先生が感じた課題感というのが

・医者がデータを持ってきて、AIの人が完全にプログラムをするみたいな完全な分業制になっていて結構お互いのコミュニケーション難しい。
・情報学の人は、医学のデータを渡されても何が重要なのかわからない。医師側も返ってきたものが文字や画素数の羅列のような感じでという「ため息」があり自分自身もAIの勉強をしなくてはことで勉強を始めたとのことです。

今回の勉強会（飲み会？）には私を含めて4名の医師が参加しておりましたが、AIについては

①神楽坂先生（Xでのプロフィール見て下さい）
外れ値、「小学生時代からHTMLくらいは書いていました」

②③名倉先生、髙橋先生：大学卒業してから課題感から独学

④井手：今からリタイア後の趣味のための独学準備中

としてかなりレベルが異なります。

しかし、今回髙橋先生のコメントで非常に私とスタンスが似ているなーと感じたのは、以前の記事でも書きましたが「普通レベルが複数組み合わさると希少性が出てくるということです」という思考です

髙橋先生が「情報学の先生ほどのことは絶対できないけど、少なくとも何を話しているかとか、どういうところが課題なのかな、というところが分かるくらいにならないといけないかな、と思って勉強しながら研究を進めていました。」　

高橋先生の臨床とAIの知見が組み合わさると希少性が生まれるのです。さらに企業で働くことによって医師が苦手な世の中の仕組みを知るという要素も合わさりさらに外れ値になっていかれるかと。

【髙橋先生の第3期（研究の加速）】

髙橋先生の臨床能力に情報学研究での知見が加わり研究が加速されます。

ERCP（内視鏡的逆行性胆管膵管造影）後の膵炎のリスク予測モデルを機械学習を用いてされたというFIGUREを見せて頂きました。
　
先生方、こんな学会発表や論文のFIGUREを見た際には「へー、そうなんだ」で終わってしまうことないですか？

髙橋先生が1000例近くの症例のレポートを地道に集めて解析したのですが、その前提となるデータの獲得や処理は大変なご苦労というお話でした。（先生によって書き方のルールが異なったり、そもそもレコードを書かない先生もおられるとのことですごい労力がかかったとの事です）

我々もMAPIの医療DATAを流通させることの価値を改めて認識する機会にもなりました。

その後、新たな勉強をしようと埼玉県の理化学研究所に移られました（そういった考え自体が普通ではなく素晴らしいですね）

そのタイミングでは予後が悪い膵癌について課題感をお持ちだったとのことです。

この辺りは専門的なお話なので簡単な話にまとめさせてもらいますが、

膵癌というのは

• 発見が困難：すい臓は体の奥深くにあり、初期段階での発見が難しい

• 初期症状がない：多くの場合、無症状のまま進行する

• 非特異的な症状：現れる症状が他の病気と似ている

• 進行が速い：症状が出た時には既に進行していることが多い

• 予後不良：5年相対生存率が他のがんと比べて著しく低い

つまり、早期発見が困難で、発見時には進行していることが多いため「サイレントキラー」と呼ばれます。この課題解決は世界にインパクトを与えるものだと思います。

膵癌の症例検討を様々な専門分野の医師が集まって行うようなグループに参加されて「AIを使って診断技術を広めるお手伝いができないか、AIによってより一般化するアプローチはないだろうか」という考えのもと更に研究を進められました。

【髙橋先生の第4期（ラストワンマイル問題）】

研究を継続していくうちに髙橋先生が気づかれたことがあります。

「社会実装のことって結構自分たちが研究していると、研究してモデルを作れば、勝手にそれが臨床に使われるというイメージだったんですよね。」「社会実践ってこんなに臨床の研究よりも大変なんじゃないか、というくらいハードなのに気づいたんですけど、、」

そういう視点を持って現在、前回の発表者である名倉先生と同じ医療スタートアップでご勤務されているとのことです。

しかし、このようなJOB　HOPPER的な生き方は多くの医師には理解されないかもしれませんが　個人的には羨ましいです！　職場は変われど、しっかりその移動にSTORYがありますので。

・内視鏡の腕を磨きたい、でも一人では救える人数に限界がある。＞そこでAIの研究に。
・AIの研究をしていてモデルが出来つつ有る。でもそれでも社会実装するのは別のハードルがある＞医療スタートアップでビジネスの世界に。

【髙橋先生から】

これまでの診療や研究を振り返ると、自分一人の力でできることには限界があり、常に素晴らしい指導者や優秀な仲間たちに支えられて進んできたと感じます。
今回のように熱い志を持ち、医療AIに取り組むみなさんとこの貴重な場を共有できたことを心から嬉しく思います。
これからも、さまざまな課題に対してみなさんと協力しながら取り組んでいければ幸いです。ありがとうございました！

【まとめ】

今回も、私の拙いまとめでは髙橋先生の想いは全く伝えきれていません。。それくらい熱量の高いご発表でした。

ぜひこのような発表をお聞きしたい、または発表したいという医療AI周りの方々よろしくお願いします。

それは医療AIプログラムそのもので有る必要はありません。　髙橋先生が上で述べられているように　それぞれ異なることができる仲間で一つの課題に立ち向かっていっているので　その分担分野が少しでも医療AI関係であれあば何でもかまいません。
こういった気楽な会でつながりを作りたい！FEEDBACKを欲しい！という方々ぜひ連絡をいただければ！

MAPI CONNECT47（3/47）

47というのは都道府県の数です。将来的にはAIに関する勉強会などが全国で自律的・自立的に行われるように夢想しております。

そのためには参加者の皆様の所縁のある都道府県が47になりMAPが塗りつぶされるまでまずは私も頑張れればと考えております。

第２回の髙橋先生は愛知県出身で埼玉県でご勤務です。
今回で47都道府県のうち３つが埋まりました

（＊ちなみに今回のMAPI CONNECT47は愛知県と三重県など東海地方出身者が半分以上を占める会でした）

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（再掲）MAPI CONNECT47

医療DATAの利活用や医療AIについては患者さんや医療従事者の中でもまだコンセンサスが得られていないカテゴリーのものなのです。

つまり、患者さんや医療機関や医師や企業・団体に説明して次のステップに進んでもらうのは大変なことなのです。
従って、広範囲にPRを行っても効果が得にくいことが予想されます。

そこで、医療AIについてある程度ご自身で解決への努力をしておられて、足りない部分がある、ため息や課題感がある人々を繋いでいくMAPI CONNECT47というコミュニティ設計をしようと考えております。

具体的にはMAPIの社内で月に一回行っているMAPI NIGHTという集まりの機会を外部のご興味のある方を招いて交流の場にしようと考えております。

＜現時点の会の設計仮説＞
・課題やモヤモヤを相談できる仲間やコミュニティ
・気軽に質問できる場
・人数が多すぎない、安心できる空間

＜参加者にお願いしたいこと＞
・「発表・懇親会・情報発信」をセットにして参加いただける方
・発表3-15分（スライド使用）
・参加後、SNSでMAPIの名前を入れて発信

まだまだCOMMUNITY設計の初期段階で流動的です。興味をいただけた方、ぜひCOMMUNITY設計のお手伝いとご自身の課題解決をしていただければと考えております。

すでに治験も終わり、保険承認も取れているAIのお話のお話だと、成功からの振り返りですので発表が一本道になりがちです。途中の挿話的な失敗話はあくまで添え物や笑い話として扱われます。加えて、成功したものに対して　「こうしたらもっと良かったのでは？」と言われても発表者にとっては　あまり響きません。（以前の0期生の思いより）

しかし、【これからやろうと思っているワクワク感や、やってはみたけど上手く行っていない】ことについての発表に対する意見は、発表者にとっても貴重ですし、聞いている参加者も忘れかけていた自分の夢や想いを思い出させてもらう良い機会になるのです。
　
それとまだ未確定のものや、上手く行っていないものに対して意見がし易いので　議論が活発になると思うのです。

（＊もちろん成功事例の共有から学ぶものも多いので将来的にはそういった発表をしていただける方にもご参加いただきたいのですが、ベースとなる会の意図は現時点では以上のようなものとして考えております）

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