イスラム教徒の妊婦さんが、倭国で出産するために女医を探し続けて……というニュースが波紋を広げています😶‍🌫️

宗教上の理由で、顔と手以外は“家族ではない男性には見せられない”という考え方があり、この妊婦さんは女性医師じゃないと絶対にダメ。

その条件に合う病院が見つからず、7カ所以上に問い合わせてやっと辿りつく状況だったそうです。

SNSでは、ものすごい量の怒りの声が一気に噴き上がってますね。

特に医療現場からの投稿がかなり強めで、
「産科の女医がそもそも少ないのに、どうやって対応するんだ」

「緊急時に男性医を拒否されたら対応できない」といった悲鳴が続いています。

さらに、土葬、豚肉禁止、モスク建設、礼拝スペース要求……

いろいろな要望が積み重なる現状への苛立ちが噴き上がり、“これ以上、倭国の資源を奪わないでくれ”という声も多く投稿もここ半年位で激増した感じ。

この問題……海外の失敗例を学べば？ December 12, 2025

政府は有効期限切れの保険証を2026年の３月末まで使用可とするなど、混乱を避けるために様々な策を取っています。

でも、次々と変わる政府の方針に、医療現場も患者・国民も混乱しています。

安心して医療を受けたいので、私も従来の健康保険証に戻してほしいと思います。 https://t.co/AyxwbKoLUG December 12, 2025

なんともゾッとするような証言が飛び出しました。

元CDC（米疾病対策センター）所長のロシェル・ワレンスキー氏が、パンデミック初期にレムデシビルの“限られた供給”が届いた瞬間を振り返り、満面の笑みで語ったんです。え？って思いますよね…。

彼女は、当時どの患者に薬を与えるかを政府関係者たちが“選別”していた場面を、「興奮気味に」語っていました。そしてその対象となったのは、意識がなく、人工呼吸器につながれ、完全に孤立していた患者たち。当然ながら、本人の同意なんて取れるわけもない状況です。

動画の内容でも、この描写がさらにリアルに伝わってきます。

病院のベッドで意識を失い、誰とも話せず、最期かもしれない瞬間に、選ばれるか否かが“誰かの会議室の中”で笑顔まじりに決まっていた…そんな光景が浮かんできます。

なぜその記憶を語るワレンスキー氏があんなにうれしそうだったのか…その表情に、SNSでは怒りと疑念の声が噴出中です😠

「笑って語るな」「何人見殺しにした？」といった投稿が相次ぎ、医療現場の非人道的な選別や、“命の優先順位”を決めた側の倫理観が問われています。

医療の名の下で行われたこの「選別」……果たして正義だったのでしょうか。 December 12, 2025

あの頃の医療現場は本当に殺伐としていて毎日がしんどくて辛くてくじけそうだったけど撮影中断を余儀なくされながらも過酷な現場で頑張ってる廉くんたちを見て元気と勇気をもらってた
大袈裟ではなく弱ペダがあったからあの日々を乗り越えられた
もう5年も経つんだね懐かしいな

#ミュージックカプセル https://t.co/FkNKsvvrUb December 12, 2025

【新着コメント】沖縄大学非常勤講師・親川志奈子さん💬

文部科学省によれば、2025年度の医学部入試で女性受験者は5万3917人と3年連続で増加し、過去10年で最多となったそうだ。

2018年、複数の大学で男子受験者には加点し“下駄を履かせ”、女子受験者には一律減点するという、性別を理由にした不正入試が明らかになった。「受験に性別は関係なく努力は報われる」という前提が覆され、多くの人が衝撃を受けた。違法性は認められたものの、その背景にある構造的な性差別が十分に問われたとはいえない。

医療現場には今も「女性は結婚や出産で辞めやすい」という声があるが、離職の背景には長時間労働や代替要員不在など、制度側の課題が大きい。女性を減らすことは「解決策」ではなく、問題のすり替えに過ぎない。倭国の女性医師比率はOECD最下位レベルであり、入試段階で優秀な女性を排除することは社会的損失だ。必要なのは、働き続けられる環境整備と、性別を理由に未来を奪わない制度の再構築である。女性受験者の増加は前進だが、真の平等はまだ道半ばだと感じる。数字の裏にある構造的問題を見落としてはならない。

今回のような報道が、改めて制度そのものを見直し、より公正な仕組みをつくる議論のきっかけになればと思う。

🗞️@Oshinakoさんがコメントした記事：医学部女性受験者が3年連続増加　5万3千人、過去10年で最多
https://t.co/p93gWhpaSu December 12, 2025

ずっと病棟で頑張ってきたけど、ホント限界感じてる…🥲高齢者はどんどん増えて、医療現場の負担は増すばかりでも、給料は忙しさに比例しない😖
クレーム対応やセクハラも…

でも、生きていくために働かなきゃいけないし、私は、少しでもマシな職場探します！ December 12, 2025

眠剤で眠らせてその間に妊娠させられる案件があるので、女性本人から聴取してもどうしようもない場合もあります。医療現場もそういう事例も念頭に入れて職務にあたるようアップデートしないといけないのではないでしょうか？ https://t.co/TUteS9NOHJ December 12, 2025

平野、コロナ禍に、マスクを買い占めて香港に送っていたのよね。(医療現場にもマスクがなか くなった時期)
自称愛国者様の正体には呆れるよ。

岩屋さんみたいに、ポピュリズムに一線をひける人が今大事だと思う https://t.co/hFf8gYw1HE https://t.co/YEFwpkitPM December 12, 2025

陣痛とか来て産むって時も男の先生しかいなかったら大変なことになりそうですね…
ムスリムが増えると医療現場も大変だし、

学校もそのうち男性の先生とか色々言われる立場になるかもしれないですね💦
倭国で住むなんて無理だし、外国人の出産費用とか倭国人の税金使われてるのかと思うとモヤってします December 12, 2025

大阪・愛仁会千船病院の看護師が受けた深刻なパワハラと二次被害について、公正な判決を求める署名にご協力ください。

医療現場の安全と尊厳を守るためにも、多くの方に知ってほしいです。

✍️ https://t.co/CJtHliE4Hz

via @change_jp

賛同者数　13,070名 https://t.co/EaqpLk90CU https://t.co/hjADE7VOIe December 12, 2025

@QQ_gyoza 想像しただけでめちゃくちゃシュールで笑いました🤣
怒鳴り込んで即「人違いですごめん」→ドアに謝罪文＆おにぎり３つの流れ、ドラマよりドラマ（笑）
おにぎりで平和が戻る医療現場、最高です🍙🍙🍙 December 12, 2025

@rin_142356 働く側の問題ではなく、働かせる側の問題、労働環境なのよね。

看護を受ける側のケアも分からなくないけど、看護する側のケアすらできてない医療現場。

医師も楽とは言わないけれど看護師にリスペクト足りない方も多い。

患者も医師と看護師への態度違い過ぎる…

理不尽MAX受け止めるの大体看護師 December 12, 2025

12/13（土）@エルパ

今、倭国は献血して下さる方が減少期で血液や成分が不足状況があるみたいです。
医療現場での治療や手術の際に必要な方もいらっしゃるので、是非ご協力お願いします🙇🏻‍♀️

お買い物のついでに、もしタイミングが合えば立ち寄ってみてください💉❤️

#福井丸岡RUCK https://t.co/ZfjAjDyvLG December 12, 2025

【全国一律の診療報酬、限界が見え始める】
・へき地医療の収支悪化
・人口減で患者数が減少
・補助金併用の議論拡大

地域医療を守るためには「一律報酬」だけでなく、実態に即した支援設計が医療現場から強く求められる時代に入ったと感じます。 https://t.co/fD98uRqDT3 December 12, 2025

@nadzinho_ おかしくないよ、医療現場もあげてほしいんだから。ただそれには保険点数上げて、患者の支払いも多くなります。もちろん患者側納得してくれるよね？お金は湧いてこないからさ。利用する人が負担するしかないんだよ結局。 December 12, 2025

ML （機械学習）や医療AIの話をしていると
「そもそも MLモデルって何ですか？」
というところでモヤッとしている方が多い印象です。

ざっくり言うと、MLモデルは

入力データを入れると、
予測や分類の結果が返ってくる “計算ルール” で
そのルールをデータから自動で学習したもの

くらいで捉えておくと分かりやすいです。

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「ふつうのルール」との違いを先に押さえると、整理しやすくなります。

・人間が決めたルール
　例：「CRPが〇以上で SpO₂が△未満なら入院」
　→ もし〜なら〜という条件を、人間が直接決めている状態です。

・MLモデル
　例：「この患者データをたくさん見ながら、
　　　入院した人としなかった人を見比べて、
　　　入院リスクを予測する関数をデータから学習してね」

この「学習を終えた関数」そのものが MLモデルです。

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医療の文脈に寄せて言い直すと、MLモデルはだいたい

患者や検査の情報を入力すると、
リスクや診断、予後などをスコアとして返してくれる
“学習済みの計算式”

という位置づけになります。

例
・ICU患者の24時間以内の死亡リスク
・外来患者の再入院リスク
・画像からの良性か悪性かの判定

こういった「入力→リスクやラベル」を結ぶ計算ルールが、MLモデルです。

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もう少しだけ専門寄りに書くと、

MLモデル = f(x; θ) というパラメータ付きの関数
・x が入力ベクトル（特徴量）
・θ が学習で決まるパラメータ（重み）

学習とは

データ (x, y) を使って
損失関数が小さくなるように θ を調整すること

であり、調整が終わって固定された f(・; θ̂) が
実際に現場で使う「モデル」です。

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統計モデルとの関係についても、よく質問されます。

・ロジスティック回帰やCox回帰のような古典的な統計モデルも
　「入力→確率やハザードを出す関数」という意味では
　広い意味のMLモデルの一種と見なせます。

・一方で、医療現場の感覚では
　「統計モデルは仮説検証と解釈寄り」
　「MLモデルは予測性能やスケール（大量データ・高次元）寄り」
　と役割を分けて使っていることが多いです。

あまり線を引きすぎず、

「人間が読み解きたい関係をシンプルに表すときは統計モデル」
「ひたすら予測性能を上げたいときや高次元データではMLモデル」

というくらいの整理でも、初学者には十分だと思います。

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まとめると、医療×機械学習でいう MLモデルは

・患者データなどの入力から
・リスクや診断などの出力を返すための
・データから学習された関数（計算ルール）

です。

このイメージがを理解していると、

・「このモデルは誰のどんなリスクを出しているのか」
・「どんなデータから学習しているのか」
・「この結果をどこまで信用してよいのか」

という、臨床的に一番大事な問いを立てやすくなります。 December 12, 2025

カミさん転職で今の職場に退職を伝えた
会社の規定でリフレッシュ休暇が年10日認められてる
で、辞めるって伝えたら使ったリフレッシュ休暇分を残ってる有給で返せって言われた😡😡😡
就業規則変更も職員に通知してないし🤢
最悪労基直行だね☺️

#医療現場 #看護師 #病院の名前出したい😡 December 12, 2025

@asoutoru 1人の医師資格保持者として直美が医療現場逼迫に貢献している事への責任は感じないんですか？
これ以上、コンプレックスを煽って金儲けしないでください December 12, 2025

医療現場こそ、「伝わり方のアップデート」を！

ER時代、患者さんに渡していた「帰宅時の注意書き」は、正直どれも文字だらけ。渡すたび丁寧に口頭で補足しないと、なかなか伝わらないのが悩みでした。

今なら、あの説明書をそのままNotebookLMに読み込ませてインフォグラフィックス化するだけで、一枚で「何に気をつければいいか」が直感的に伝わる資料にできる。 December 12, 2025

@QQ_gyoza @QQ_gyoza 最高の謝罪エピソード！😂 小児科先生の情熱とおにぎり3個、まるで倭国の謝罪アート🍙 美味しく食べて、今日も頑張ってください！✨ こんなユーモア、医療現場の癒しですね！ https://t.co/E8bKoRbfxg December 12, 2025