【第3回 MAPI CONNECT47】金井 真澄様＆土肥 栄祐先生（2025年3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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今回の会は、お二人の登壇者をお迎えし、非常に盛り上がりました

【第３回発表-①】金井 真澄様（株式会社FTS）

最初の登壇者は、金井真澄様（株式会社FTS）です。実は、私と金井様はnote上で相互フォローの関係でした。（金井様のnoteアカウントはこちらです。）

2024年末、金井様から私の記事をきっかけにメールでご連絡をいただきました。

医師の役割として、ステレオタイプ的な臨床・教育・研究は重要なものです。教育病院や基幹病院では、これらの役割に貢献することは難しくありません。

• 「理屈上」は、私のような開業医でも可能です。しかし、「現実的」には不可能です。

• このようなTPPI（Theoretically Possible, but Practically Impossible）の解決が、私がNYAUWという活動を行っている理由です。

• 沖縄でスキーショップを開いても、長野や新潟のスキーショップには太刀打ちできないのは明らかです。雪へのアクセスコストが違いすぎるからです。

• 同様に、開業医がアクセスコストの高い臨床・教育・研究にアプローチするのは、日本の医療コストのためにもメリットが大きいとは思えません。

• だからといって、医療に対して何もできないと諦めるのではなく、異なるポジショニングを取ることによって、世界に価値を提供できるのではないかと考えました。

• 「医師×○○×○○」と、普通のレベルのものでも組み合わせれば、希少性が増していくのです。医師の役割としてStereoタイプ的な臨床・教育・研究にという大切なものがあり、教育病院や基幹病院ではそういった役割に貢献することはハードルは高くありません。

金井さんに読んでいただいた記事は、医師が企業の方々からBRAIN PICKINGされるだけでなく、もっとプロジェクトベースで参画し、医師の能力を世界のために活用してもらいたい、そしてその能力を活かしてくれる企業様へのメッセージでした。

このようなご縁からWEB会議などで交流を深め、MAPI CONNECTだけではできない医師へのリーチとフィルタリングを、金井様の助けを得てBOOSTできるのではないかと考えました。

また、金井様側にも、MAPI CONNECTの場をパネルの先生方に提供できるメリットがあるのではないかと考えました。

つまり、相互にメリットがあるのではないかと考え、まずは雰囲気を感じていただくためにお越しいただきました。

勝手にまとめ

医療現場の「あったらいいな」を実現するために——医師と企業をつなぐ架け橋

現場の課題と企業の壁

医療現場では、日々さまざまな課題が生まれています。「もっとこうだったらいいのに」という医師の願いは、なかなか実現することが難しいのが現状です。

特に、開業医の先生方は、アイデアがあってもそれを形にするためのサポートを得ることが難しいと感じています 。

一方、企業側も医療現場のニーズを把握しきれないという課題を抱えています。

医療は専門性が高く、作り手と使い手が完全に分かれているため、開発者は使い勝手を十分に理解できないまま製品開発を進めなければならないのです 。

医師と企業をつなぐ架け橋となるために

こうした課題を解決するために、医師と企業をつなぐコーディネーターの役割が重要になります。医師のニーズを収集し、企業に伝えることで、より現場に即した開発を促します。
具体的な取り組みとして、以下のような活動が行われています。

• 医師へのインタビューやアンケート調査を通じて、現場のニーズを具体的に収集する 。

• １点目の調査を通じて、企業の“新規事業部”と密に連携し、今後舵を切る先の方向性を予め知る。

• そうした企業の中長期戦略に、上手く乗る形で、　医師が必要と思う“臨床課題解決”を具体化する。

例）クラウドファンディングを活用した資金調達

「製品開発には資金が必要です。しかし、医療機器開発は時間もコストもかかるため、資金調達が難しい場合があります。そこで、クラウドファンディングの活用も視野に入れています。

過去には、クラウドファンディングで１１件のプロジェクトが成功し、中には2000万円を超える資金を集めた事例もあります 。今後は、寄付型とリターン型を組み合わせたハイブリッド型のクラウドファンディングも検討し、資金調達の可能性を広げていきたいと考えています、とのことです。

企業との連携

多くの企業が、医療分野での新しい取り組みを模索しています。しかし、どの企業と連携すれば良いのか、どのような提案をすれば受け入れられるのか、企業側も悩んでいます。

そこで、コーディネーターが企業との間に入り、具体的な提案や協業の可能性を探ることで、スムーズな連携をサポートします。すでに多くの企業との間で、具体的な開発に向けた話し合いが進んでいるとのことです。

医師の熱意と企業の技術力で医療を前進させる

医療現場の「あったらいいな」を実現するためには、医師の熱意と企業の技術力が必要です。両者が協力し、それぞれの強みを生かすことで、革新的な医療機器やサービスを生み出すことができると信じておられるとのことです。 

これからの展望

今後は、地域医療への展開も視野に入れ、全国の医師と企業をつながるプラットフォームを構築していきたいと考えています。地域ごとのニーズに対応することで、よりきめ細かい医療の実現に貢献できるはずです 、とのことでした

【金井様から】

発表後に金井さんに今回のMAPI CONNECTについての感想などをお聞きして、以下のようにコメントを頂きました

【私の創作ではありませんが「志本主義」という言葉が時流を捉えていると感じていて、今回のご縁もまさに志が共鳴した結果かと…参画できてとても嬉しいです！
 
また、井手先生が仰る「普通X普通＝希少」との発想にも深く共感しておりまして、私も「口笛Ｘピアノ＝弾き吹き」で、口笛の世界大会に出たりしております。

今回の出会いをきっかけに、私の取組みがMAPI CONNECTと、どんな化学反応を起こすのか？今からとても楽しみです。】

【第３回発表-②】

今回の２番目の発表者は土肥 栄祐先生（国立精神神経医療研究センター　神経研究所疾病第三部・室長）でした。経歴をUbieのリンクを参考にさせていただきます。

このような経歴を見ると、皆さんはなんとなく「こんなすごい先生かな？」とイメージを持たれるかと思います。

しかし、良い意味でそのイメージとは違う先生だと考えていただいて良いかと思います。

ブログ記事で紹介させていただきたいとメッセージを送った際も、土肥先生からは「タイヘン有り難いです。もう、変なオジサンが、何かハナシをしにやってきましたーっ、って感じでお願い致します」と返信が来ました。

ご登壇前後に色々とお話させていただきましたが、本当に魅力的な先生で、ご講演も口調こそフランクでしたが、内容は重厚で引き込まれるものでした。

勝手にまとめ

AI技術は難病・希少疾患の診断をどう変えるのか？

近年、AI技術の進歩は目覚ましく、医療分野においてもその応用が期待されています。特に、診断が難しいとされる難病や希少疾患の分野で、AIがどのように貢献できるのか、という視点で土肥先生のご発表をまとめてみました

問診や事前情報をしっかり

どうしても忙しい臨床業務の中で本来の課題を忘れてしまって　忙しいから問診を端折ってしまうという本末転倒なことが起こって、診断がつかずに余計遠回りになってしまう。　

逆に問診や情報収集をしっかりするという一見遠回りを、整合性が取れるまで何度も繰り返し徹底することが診断に繋がり結局早いというのは非常に響くお言葉でした。

難病・希少疾患の診断の難しさ

しかし、それでも難病や希少疾患は、患者数が少ないため、医師が経験する症例も限られています。そのため、症状が非典型的であったりすると、診断に時間がかかったり、診断がつかないまま経過してしまうことも少なくありません 。

「診断に7～8年かかることもある」

また、一つの遺伝子の異常でも症状の現れ方が多様であることも、診断を難しくする要因の一つです 。

「同じ遺伝子の異常でも、症状の組み合わせが違ったりする」

このため、未診断の方の診療に取り組まれていた時は、鑑別診断リストを作成する際に、一般疾患や希少疾患の非典型例も含めて拾い上げるための論文検索に、非常に時間をかけておられたそうです。

医師たちの挑戦：AIを活用した診断支援

このようなご自身の診療経験から、現状を打破するため、土肥先生はAIを活用した診断支援のための基盤知見の研究・開発に力を入れておられます。

1. 症状と遺伝子情報の統合

患者さんの症状や臨床情報からの鑑別診断、それと遺伝子情報による鑑別診断、これを突合することで、より精度の高い鑑別診断を行える様になるそうです。具体的には、患者さんの症状や所見をデータ化し、遺伝子情報と照らし合わせることで、類似の症例を検索するシステムなどが開発されています。
「症状から難病、希少疾患の診断を迫る診断検索システム」に共同研究者の藤原先生が、難病・希少疾患の症例報告の抄録からデータを抽出して活かすことで、PubCaseFinder（https://pubcasefinder.dbcls.jp/）という疾患検索システムを、開発・公開されているそうです。

2. 症例報告のデータベース化

この様な検索システムの精度には背後にあるデータの質が直結するため、症例報告の本文からデータを抽出しデータベース化に向けた研究・開発に取り組まれており、これに関係する多くの課題に取り組まれているそうです。症例報告には、典型的な症例だけでなく、稀な症状を示す非典型的な症例も含まれているため、AIを活かし学習させることで、診断の幅を広げることが期待できます 。そのためのデータ作成においてもAIを活用され、また共同研究者の金先生の開発された、PubAnnotation（https://pubannotation.org/）の効率的な運用にも取り組まれているそうです。
「難病・希少疾患の症例報告を最大限生かそうと、本文のPDFからテキストを抜き出して構造化、アノテーション」

3. オントロジーの開発

医学用語の体系的な整理であるオントロジーの整備も、AIによる診断支援において重要な役割を果たします。オントロジーの分かり易い可視化や編集機能は、オントロジーに不慣れな医療者にとってアノテーション作業にかかる労力を軽減するのに役立ちますし、また、症状や所見の表現の揺れを吸収し、AIがより正確に情報を処理できるようになります 。
「オントロジーを用いて抽出された症状、所見のリストにあるものは、オントロジーという辞書にあるものしか出てこない」

AI活用の課題と展望

AI技術は難病・希少疾患の診断に大きな可能性をもたらす一方で、いくつかの課題も指摘されています。

1. データバイアス

症例報告のデータベースには、珍しい症例が偏って登録される傾向があります。そのため、AIが学習するデータに偏りが生じ、診断の精度に影響を与える可能性があります 。

「珍しいものが出版され易いという出版バイアスがある」というバイアスがあると想定されています、、が、その見積もりはまだわかっていない状況かもと。

２. 医療者とAIの協働

AIはあくまで診断を支援するツールであり、最終的な診断は医師が行うべきものです。AIの判断を鵜呑みにするのではなく、医師がAIの提示した情報を参考にしながら、患者さんと向き合い、総合的に判断することが重要です。納得感のある判断のためには、データと人の接点にも分かり易いものが必要と考え、これに向けての開発もされているそうです。

難病患者支援の重要性

難病や希少疾患の患者さんは、診断が確定するまでに長い時間を要したり、診断がつかないまま症状に苦しんだりするなど、多くの困難に直面しています。また、患者数が少ないために、情報交換や交流の機会が限られていることも少なくありません 。
「近くに同じ経験をした人がいない。交換できないから、そこってケアできない」
こうした患者さんを支援するために、医療者はAIを活用するだけでなく、患者さんの声に耳を傾け、その経験や思いを共有することも重要です。この様な課題感を持つ中で、健康と病いの語りディペックス・ジャパン（https://www.dipex-j.org/）や、ポリオの会など（https://polio.normanet.ne.jp/meeting-250330/）、またNICA（日本インクルーシブ・クリエイターズ協会：https://www.nica-japan.jp）など、患者さんやご家族を含めた当事者に寄り添う取り組みも、始められているそうです。

「患者さんによっては、自分の気持ちとか、病気になった時にどういうふうに感じたかを語ってくれる」

おわりに

最後のスライドで、AIをAnyone’s I-Story（誰にでもある、私だけの物語）と述べられておりましたが、土肥先生の生き様は、課題を見つけて解決する、そしてさらに深い課題が見つかり、それを解決する、その連続で紡がれる物語のような人生であることがわかりました。
ネットで土肥先生の記事を読むと、まさにそのような生き様、「来た球を打つ」という言葉が目に留まります。しかし、その後の文章で「狙ったものを繋いで—打って—新しい価値を生み出す」ことの大切さも語られています。

でも、こんな文章書いていたら「真面目かっ！」とニコニコしながら　10行くらいの文章に超短縮される鬼校正が来るのではないかと思って　最後のコメントを頂くメッセを送ってみます。さて御返事は？　

と、返ってきて校正を頂いたのがこの文章です。

【土肥先生から】

MAPIのみなさま、井手先生、この度は素敵な機会を頂きまして誠に有り難うございます！（ニコニコ）

井手先生、ご丁寧にまとめて頂きまして、本当に有難うございます！

今回、この会にお誘い頂いたご縁は、3年前に溝口博重さん（https://ami-i.jp/company/）が企画された高尾山へのお誘いに始まり、その後も多くの方々との取り組みを通じて広がってきたものであり、本当に感謝の気持ちでいっぱいです。

今回の機会が、さらなる素敵な取り組みに繋がってゆけば、まさにAI（Anyone’s I-Story：誰にでもある、自分だけのストーリー）になるのではないかと感じております。2月にAIで出来ることを模索する中で、いつか絵本にしたいと思っていた「うんとも寸太郎」というキャラクターを作成できました（https://www.youtube.com/watch?v=SijN-bAvE2s）。これからも、失敗を楽しめるくらい、様々な課題に楽しく取り組んでいければと存じます。

改めまして、この度は素敵な機会をいただきまして、心より御礼申し上げます。引き続き、ご指導・ご鞭撻を頂けましたら幸いに存じます。

【まとめ】

今回も、私の拙いまとめでは金井様と土肥先生の想いは全く伝えきれていません。

しかし、これまで３回のMAPI CONNECTでの登壇者の皆様は金井様の返礼のメールにもあった言葉「志本主義」というのが共通しているなと言うのマクロな認識として出来ました。　

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。　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（6/47）

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。

金井様は静岡出身で神奈川でご勤務
土肥先生は広島出身で東京でご勤務です。
今回で47都道府県のうち６つが埋まりました

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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）

MAPIについて