最優秀の創業者ががんを患った。彼が AI を活用して戦い抜いた方法
TechCrunch は、がんを発症した創業者が AI ツールを活用して治療プロセスを管理・分析し、闘病に立ち向かった事例を紹介している。
キーポイント
AI を活用した治療の主体性回復
患者である創業者が、従来の医療システムにおける受動的な立場から脱却し、AI ツールを駆使して自身の治療データを管理・分析する主体となった事例。
個別化されたデータ分析と意思決定
膨大な臨床データや研究論文を AI で処理し、自身の病状に最適な治療選択肢を迅速に見出すための判断材料として活用した手法。
医療現場における AI の実用化事例
大規模な技術開発の文脈ではなく、個人レベルでの医療リテラシー向上と治療効率化という観点から、AI ツールの具体的な応用例を示している。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この記事は、AI が医療分野において「大規模な診断支援」から「患者個人の自律的な治療管理」へと適用範囲を広げつつある重要な転換点を示しています。特に、技術リテラシーの高い層が AI を活用して医療システムと対峙する事例は、今後の患者エンパワーメントやパーソナライズド・メディシンの普及に向けた先駆けとなる可能性があります。
編集コメント
技術的な革新性というよりは、AI ツールを個人の危機管理にどう応用するかという「使い方」の事例として注目すべき記事です。医療現場での AI 活用は企業主導が主流ですが、個人レベルでの実用例は今後の普及に向けた重要な示唆を含んでいます。
コンノ・クリストウは、物事を偶然に任せることを好まない。彼はフープバンドで睡眠を追跡し、オラリングと照合し、毎年ほぼ 100 のバイオマーカーをチェックしている。彼は長寿研究者であるピーター・アッティアやロンダ・パトリックのガイドラインに従い、4 年連続で毎年の血液検査を行ってきた。サプリメントの最適化、概日リズム(サーカディアンリズム)、タンパク質摂取量の調整にも取り組んでいた。
35 歳で 2 つ目の企業を立ち上げていた彼は、自分が知る誰よりも最新の健康研究に精通していた。直近の検診は 2025 年に行われたもので、結果はすべて良好だった。「ここ数年で最高の数値だ」とクリストウは語る。
しかし、トレーニングの後、腕が腫れ上がった。
最初は気に留めなかった。1 週間経ってから医師に診てもらったところ、静脈内に 2 つの血栓が見つかり、手術が予定された。だが、術前検査の結果がすべてを変えた。医師が部屋に戻り、この手術は行わないと告げたのだ。
「胸骨の後ろに、縦 11 センチ、横 11 センチ、奥行き 8 センチの腫瘍が見つかりました」と医師は言った。
生検の結果、クリストウがこれまで一度も考えたこともなかったことが確認された。彼は非ホジキンリンパ腫(non-Hodgkin's lymphoma)という攻撃的で急速に増殖するタイプのがんを患っていたのだ。これは約 42 万人に 1 人の割合で発症する稀な疾患であり、生活習慣や食事、ストレスとは無関係のランダムな遺伝子変異が原因である。
腫瘍はわずか 3 ヶ月ほどしか存在していなかった。あと 3 週間あれば、すでにステージ 4 に進行していたはずだった。
「不運の中の幸運」と、クリストウは先週、アテネの実家からこの編集者に語った。そこでは彼は部分的に暮らしている。「別の理由で受診したおかげで、初めて見つかったのです」
その後に待っていたのは、医療システムの限界についての教訓と、現在利用可能なツールを用いて決意ある患者が何ができるかという学びでした。
彼の最初の腫瘍内科医は著名な専門家で、利用可能な2つの化学療法レジメンのうち、より軽い方をお勧めしました。クリストウはその最初の点滴を3日後に予約しました。しかしその前夜、彼はセカンドオピニオンを求めることにしました。
その2番目の医師はためらいませんでした。彼が推奨したのは、より過激なレジメンです——6か月にわたり3週間ごとにサイクルする、継続的な入院中の点滴投与です。その根拠はクリストウの特定の病理学的所見でした。軽い治療法では彼の症例に対する成功率はおおよそ60%でしたが、積極的な治療法ではそれが約85%に引き上げられました。2人の世界クラスの医師が、正反対の推奨を行いました。
「創業者として、私たちはハンドルを握っている」とクリストウは語る。多くの人々が言われたことをそのまま受け入れてしまう傾向について、そしてなぜもっと多くの人がそうすべきではないのかについての理由です。「あなたは多くのことを聞きます。最初のアドバイスに従う必要はありません」
彼は第二の医師のアドバイスに従うだけを選んだわけではありません。翌々日までに、合計 12 の意見を収集しました。専門家のネットワークを活用し、米国および海外の血液学者や腫瘍医に連絡をかけ、できる限りすべての恩義を呼び起こしたのです。11 対 1 でより困難な道を選ぶことが支持されました。彼はそれを選びました。彼によれば、その決断は勇敢さというよりは論理的なものに感じられました。もともとデータ駆動型の人物だった彼にとって、今やその賭け事は存亡に関わるもののように思えたのです。
6 ヶ月におよぶ治療期間中、クリストウは化学療法を会社を構築する際と同じように捉えました。それはスプリントの連続であるマラソンのようなものであり、それぞれのスプリントには有限のサイクルがあり、毎週データポイントで満たされていました。彼は 18 歳のときにキプロスで 25 ヶ月間の義務兵役に就いており、その経験からも学びを取り入れました。「良い兵士になる」と自分に言い聞かせました。「プロセスを信頼せよ。6 サイクルだ。乗り越えればよいのだ。」
彼は常に Whoop を着用し、免疫系が底をつく日を予測する精度の高さに驚きました。時には症状が出る前に警告を発することもありました。音声変換機能を用いた症状日記をつけ、あらゆる変化、副作用、薬剤および拮抗薬をすべて記録しました。彼の焦点は 3 つの変数に絞られました:睡眠、栄養、そして何よりもまず心理学です(「これが最も大きな影響を与える」とクリストウは語りました。「『なぜ私なのか』と一度も問いませんでした。その質問には有用な答えなどないのです。」)
彼は血中検査結果、スキャンデータ、ウェアラブル端末の出力、日記の内容などすべてをClaudeに読み込ませました。医療ガイダンスのためにチャットボットを利用する人は彼一人ではありません。3月に発表された世論調査では、アメリカ人の成人の3分の1がすでに健康情報やアドバイスを得るためにこれらのツールを利用していることが明らかになりました。オンライン上に蓄積されている【事例】を見ると、一部の患者にとってはAIがシステムでは提供できなかったものを届けているようです。
専門家は注意を呼びかけています。マサチューセッツ総合病院ブリガムのデータサイエンスおよびAI担当臨床責任者であるダニエル・ビターマン氏は、最近ニューヨーク・タイムズに対し、汎用チャットボットは【頻繁に誤り】があり、「個別化された診断のために十分に評価されていない」と述べています。
クリストウ氏もこれに異議を唱えません。「医師の代わりになったわけではありませんが、『適切な質問をする』のを助けてくれました」と彼は言います。
彼の病状のように極めて稀なケースでは、腫瘍内科医でも年に一度しか遭遇しないような症例において、医学文献全体を学習したモデルへのアクセスは、単なるGoogle検索とは全く異なるものだったとクリストウ氏は語っています。
治療の最終段階において、このモデルは極めて重要な役割を果たしました。彼の最終的な PET スキャン(活性疾患を検出するために用いられる画像診断)の結果は曖昧なものでした。主治医である腫瘍内科医は、心臓や肺の近くで行う可能性のある第 2 選択肢としての治療、おそらくは放射線療法について話し始めました。これは極めて懸念される事態でした。
クリストウは再び入念に調査を行いました。彼は、この特定のリンパ腫において、治療終了時の PET スキャンにおける偽陽性率が約 60% に達するという事実を読み取りました。その統計数値は彼を今なお驚かせ続けています。「2026 年ですよ」とクリストウは言います。「60% です」。
彼は自身の 3 つの PET スキャンと MRI データを Claude(人工知能モデル)に入力しました。すると、既知でありながら見過ごされやすい現象が検出されました:40 歳未満でこの種のリンパ腫から回復している患者において、化学療法後に胸腺が再活性化し、画像診断上は活性疾患のように見えることがあるという事実です。彼の年齢と特定のスキャンの特徴を考慮すると、モデルはその説明の確率を約 90% と算出しました。
彼はさらに 3 つの追加の見解を求めました。4 番目の医師がそれを確認しました:胸腺のリバウンド(再活性化)でした。活性疾患は存在しませんでした。放射線療法も不要でした。彼は完全に健康でした。
クリストウは、過去 1 年間が彼の健康に何を意味したか、どのように仕事をしているか、そして時間をどう捉えているかを今なお理解しようとしています。彼がこの出来事のすべてが起こる前に Keragon(現在の会社)を設立しました。これは医療現場の事務運営を自動化する AI 搭載プラットフォームです。
しかし、患者としてシステムを経験したことで、彼には新たな視点が生まれました。彼は、ケアとは無関係な業務に埋もれた看護師や医師たちを目撃しました。また、80 歳の女性と同じ化学療法プロトコルを受け、副作用は追加の薬剤を連鎖的に投与することで管理されましたが、その各薬剤自体が新たな問題を引き起こしていました。彼はこの治療の時代について振り返った時、誰もが顔をしかめるだろうと確信しています。
彼は今、ほとんど日曜日は休んでいます。友人とのランチや、愛犬との家庭での時間、かつては仕事の邪魔になると感じていた会話など、現在に集中しようとしています。ある VC(ベンチャーキャピタル)の友人が数年前に彼にした言葉、それは治療中に何度も反芻した言葉です。「今を幸せに生きなさい」。彼はそれが最も難しいことの一つであると言いますが、それでもついにその重要性を理解し始めています。
彼自身も、似たような経験をしている誰かと話して情報を共有したり、経験を比較したりすることに喜んで応じると言っています。本気であることは伝わってきます。
「AI が患者のためにすでにできることは、10 年後の話ではありません」と彼は言います。「それは今日、まさに起こっているのです」。
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原文を表示
Conno Christou doesn’t leave things to chance. He tracks his sleep with a Whoop band, cross-references it with an Oura ring, and gets nearly 100 biomarkers checked every year. He had been doing the annual bloodwork for four consecutive years, following the protocols of longevity researchers like Peter Attia and Rhonda Patrick. He was optimizing his supplements, his circadian rhythm, his protein intake.
At 35, building his second company, he was as dialed-in on the latest in health research as anyone he knew. His last checkup, in 2025, was green across the board. “It was the best I’d had in years,” he says.
Then, after a workout, his arm swelled.
He didn’t think much of it at first. A week passed before he saw a doctor, who found two blood clots in his veins and scheduled surgery. But the pre-op exams changed everything. A doctor walked back into the room and told him the procedure wasn’t happening.
“We see an 11-by-11-by-8 centimeter mass behind your sternum,” the doctor said.
A biopsy confirmed what Christou had never before even contemplated. He had an aggressive, fast-growing form of non-Hodgkin’s lymphoma — a rare diagnosis affecting roughly one in 420,000 people, caused by a random genetic mutation with no connection to lifestyle, diet, or stress.
The tumor had only existed for about three months. In three more weeks, it would have reached stage four.
“Lucky in my unluckiness,” Christou told this editor this week from his home in Athens, where he lives part time. “It was only found because I went in for something else entirely.”
What followed was an education in the limits of the medical system, and in what a determined patient can do about that with tools now available.
His first oncologist, a renowned specialist, recommended the lighter of two available chemotherapy regimens. Christou booked his first infusion three days out. Then, the night before, he sought a second opinion.
That second doctor didn’t hesitate. He recommended the harder regimen — continuous in-hospital infusion, cycling every three weeks across six months — citing Christou’s specific pathology. The lighter treatment carried roughly a 60% success rate for his presentation. The aggressive one brought that number to around 85%. Two world-class doctors. Diametrically opposite recommendations.
“As founders, we hold the wheel,” Christou says of the propensity of many people to accept what they are told — and why more should not. “You hear many things. You don’t have to follow the first advice.”
He didn’t opt to just follow the advice of the second physician, either. Over the next two days, he gathered 12 opinions in total — drawing on his professional network, reaching out to hematologists and oncologists in the US and abroad, calling in every favor he could. Eleven to one voted in favor of the harder path. He took it. The decision, he says, didn’t feel brave so much as logical. He was already a data-driven person, and now the stakes felt existential to him.
Over six months of treatment, Christou approached chemotherapy the way he approached building a company, as a marathon of sprints — each of them with a finite cycle and each week filled with data points. He had done a mandatory 25-month military service in Cyprus at age 18 and he borrowed from that experience, too. He was going to be a good soldier, he told himself. Trust the process. Six cycles. Get through it.
He wore his Whoop throughout, and found it remarkably accurate at predicting the days his immune system would bottom out, sometimes flagging them before symptoms arrived. He kept a symptom journal using voice transcription, logging every shift, every side effect, every medication and counter-medication. He narrowed his focus to three variables: sleep, nutrition, and, first and foremost, psychology. (“It moves the needle more than anything,” said Christou. “I never asked ‘why me’ — not once. That question has no useful answer.”)
He fed all of it — blood results, scan data, wearable output, journal entries — into Claude. He’s far from alone in turning to chatbots for medical guidance. A public opinion poll released in March found that a third of American adults now use them for health information and advice. The stories accumulating online suggest that for some patients, AI is delivering what the system couldn’t.
Experts urge caution; Danielle Bitterman, clinical lead for data science and AI at Mass General Brigham, has told the New York Times in recent months that general-purpose chatbots are frequently wrong and “have not been thoroughly evaluated” for personalized diagnoses.
Christou doesn’t disagree. “It didn’t replace the doctors,” he says, but it “helped me ask the right questions.”
For a condition as rare as his — one an oncologist might see once a year — access to a model that had absorbed the full body of medical literature was, he says, simply not the same as a Google search.
The model proved critical at the end of treatment. His final PET scan — the imaging used to detect active disease — came back ambiguous. His oncologist began discussing a second line of therapy, potentially radiotherapy, near his heart and lungs. It was an alarming development.
Christou again did his homework. He read that for this specific lymphoma, the false-positive rate on end-of-treatment PET scans is around 60% — a statistic that still astonishes him. “It’s 2026,” he says. “Sixty percent.”
He fed all three of his PET scans and his MRI into Claude, which flagged a known but easily overlooked phenomenon: in patients under 40 recovering from this type of lymphoma, the thymus gland can reactivate after chemotherapy, showing up on imaging as what appears to be active disease. Given his age, his specific scan characteristics, the model put the probability of that explanation at roughly 90%.
He sought three more opinions. The fourth doctor confirmed it: thymus rebound. There was no active disease. No radiotherapy was needed. He was clear.
Christou is still unfolding what the last year has meant, for his health, how he works, and how he thinks about time. He built Keragon, his current company, before any of this happened; it’s an AI-powered platform that helps medical practices automate their administrative operations.
But going through the system as a patient has given him new perspective. He watched nurses and doctors buried under tasks that had nothing to do with care. He received the same chemotherapy protocol as an 80-year-old woman, the side effects managed through a cascading chain of additional drugs, each causing problems of their own. He says he’s certain that we will look back at this era of treatment and cringe.
He takes Sundays off now, mostly. He tries to be present — at lunch with friends, at home with his dog, in conversations that might once have felt like a distraction from work. A VC friend told him something years ago that he said he kept replaying during treatment: Be happy now. He says it’s among the hardest things to do and yet he finally appreciates its importance.
He says he’d be happy to talk to anyone going through something similar to share notes, compare experiences. He seems to means it.
“It’s not happening in 10 years,” he says of what AI can already do for patients willing to use it. “It’s happening today.”
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