現役医師でありながら2006年、『チーム・バチスタの栄光』（宝島社文庫）で第４回「このミステリーがすごい！」大賞を受賞し作家デビューした海堂尊氏。同作を中心としたシリーズ作は、最終作『カレイドスコープの箱庭』までで累計1,000万部を超えるベストセラーとなり、自ら提唱したオートプシー・イメージング（Ai）の社会導入の重要性を広く世間に訴えた。そんな海堂氏に、医師になったいきさつから、Aiを思いつくきっかけなどについて、話を聞いた。
取材・文／ボブ内藤 撮影／丸山剛史
医師になることに特別な思い入れはなかった
みんなの介護 著作のほとんどがベストセラーとなり、今や作家として大成功されている海堂さんですが、現役医師という肩書も話題になりました。そもそも海堂さんは、どんな動機で医師になったのですか？
海堂 いきなり、苦手な質問をいただきましたね（笑）。「子どもの頃、医師に命を救われた」とか、そんなドラマチックなエピソードがあればいいんですが、そんなものは何にもないんです。
千葉大学が家のすぐそばにあったので、とりあえず「大学に行くなら千葉大」と決めていて、高校３年生の進路決定のとき、あたふたする中で医学部へ進むことを選択したわけです。
そんな感じでしたから１年目の受験では見事に落ちて、２年目のリベンジ受験で医学部に入学することができたわけですけど、医師になることについて、特別な思い入れも理想もありませんでした。
みんなの介護 海堂さんは医学部を卒業後、外科医の道に進みます。外科医は他科の医師と比べて激務であり、治療ミスによる訴訟リスクもあることを研修医の頃に知ったはずですが、あえて外科医の道を選んだのはなぜですか？
海堂 実はこれも、大学選びと同じで、深い考えがあったわけではありません。医師の国家資格を取得する直前まで、自分がどの科に入るべきかは決めていなくて、「君は外科が向いてるんじゃない」という先輩のアドバイスに従って、千葉大の第１外科に入局しました。
みんなの介護 外科医の仕事は、先輩のアドバイス通り、海堂さんに向いていましたか？
海堂 ええ、向いていたと思います。すぐに仕事が好きになったし、自分の体質にも合っているなと思いました。
ただ、当時の大学病院のシステムとして、なりたての医師は最初の６年間で１年ごとに関連病院を渡り歩いて医業のイロハを学ぶんですが、その修業を終えた７年目に大学院に進んで研究をするか、それとも大学病院で臨床医になるかという２つの選択肢を与えられるんです。
後者の道を選べば、そのまま外科医になるのが確定して、もう二度と研究の道へは進めない。そう考えてみたら、寄り道してみるのもいいかなと思って、大学院の病理学教室に行くことにしました。
今にして思えば、自分でも呆れるほど行き当たりばったりの選択ですね。先々のことをまったく考えてない（笑）。
みんなの介護 で、大学院で博士号を取ったあと、外科医に戻らずに病理医になったことがその後の海堂さんの人生を決定づけたと言えますね。解剖ではなくCTやMRI画像で死亡診断を行う「オートプシー・イメージング（以下、Ai）」を思いついたのは、病理医としての経験がきっかけだったとか。
海堂 そうですね。外科医に戻っていたらAiを思いつくこともなかったでしょうし、それを推進するためにAi学会を創設したり、それを社会導入するために骨身を削ることにはならかったでしょう。小説を書いて作家デビューしていたかどうかも、怪しいところですね。
つまり、外科医から病理医に転向したことが、僕の行き当たりばったりの人生に何かしらの方向を位置づけたと言えそうです。
病理医になっていなかったら、Aiも小説もなかったはず
みんなの介護 病理医は患者と接することがないため、どんなことをしているのか、わからない人が多いと思います。説明していただけますか？
海堂 比較的よく知られている仕事が、組織診断でしょうね。内視鏡検査などで見つかった病変部の組織を顕微鏡で分析して、それが良性なのか、それとも悪性なのか、どこまで病気が進んでいるかを診断する仕事です。
それとは別に病理解剖といって、亡くなった患者さんの身体を解剖して死因や治療効果などを検証する仕事があります。
大学院のあとに放医研（放射線医学総合研究所）に勤めることになった僕は、後者の病理解剖を主に担当していました。
みんなの介護 放医研は、世界に先駆けて重粒子線治療を開発した機関ですね。
海堂 そうです。まさにその重粒子線治療の治療効果判定を、病理解剖によってやろうとしていたわけです。
前任者から「解剖はほとんどないから、空いた時間は大学院での研究を続ければいい」という夢のような話だったんですが、重粒子線治療を高度先進医療として申請するために解剖データを取る必要が生じて、急に忙しくなった。
しかしこれが、なかなかうまくいかなかったんですね。
みんなの介護 なぜ、うまくいかなかったのですか？
海堂 理由は実に簡単なことです。患者さんに重粒子線治療を施しているときの経過観察は、CTやMRIなどの画像で行いますが、亡くなったあとの治療効果判定は解剖で行います。
当時、放医研から給料をもらっている限りはしっかり仕事をしなくてはいけないと思っていた僕は、病理専門医の資格を取得して解剖の仕事に勤しんでいたわけですが、画像データと解剖データという、属性がまったく異なるデータでは治療効果判定ができないことを証明してしまったのです。
要するに、自分で自分の仕事をなくしてしまったわけですね。
みんなの介護 ところが、そのおかげで死亡時画像診断、すなわちAiという概念を思いつくことができた、と…。
海堂 その通り。亡くなったときにも画像をとれば、治療中の画像データと同じ属性のデータで経過観察ができる。実に簡単な理屈です。
