Loading...
Loading...
創業者・代表取締役、AetherHeal
植毛外科医として、臨床チームの一員として、そして美容皮膚科の診療医として、パートナー病院の内側で勤務することにより検証を行った医師です。AetherHealを立ち上げる前は、何が間違っていたのかを見ることができなかった患者本人でした。

臨床
University of Debrecen医学部にて国際医学学位を取得。
専門分野
皮膚美容医療および植毛を専門とするABAM認定一般医。現在、ソウル・狎鴎亭のApgujeong Tune Clinicにて美容皮膚科の臨床診療に従事。
AIガバナンス
MIT Sloan School of ManagementにてAIヘルスケア応用のエグゼクティブ教育を修了。この学びがAetherHealのAIガバナンス構造の基盤となっています — AI支援と医師の権限との間に引かれたすべての境界線は、この問いに対する正式な学術的検討に由来しています。
検証方法論
ほとんどの医療ツーリズム・プラットフォームは、施設見学、書類審査、チェックリストといった外側からの方法で病院を検証します。私はAetherHealの創業パートナー病院を、現役医師として内側で勤務することにより検証しました。これは異なる水準の基準です。

KSHRS 17th Annual Conference, 2025
私自身が医師として直接診療に従事した、あるいは運営上の要職を務めた病院です。私の評価は見学からではなく、実際に勤務した経験に基づく臨床水準、チーム運営、機器の品質、患者対応に対するファーストハンドの知見に基づいています。
院長レベルでの関係性、臨床資格の確認、そして治療成績の評価を通じて審査された病院です。私は各院長の研修背景、術者チームの構成、施設水準を評価しましたが、私自身が現場で診療したわけではありません。
植毛外科医(常勤医師)
美容皮膚科診療医(現職)
未来企画室長
確立された大手医療機関。Kim Jin-guk院長との個人的な関係。施設水準および術者チームを評価済み。
院長レベルでの評価。術者チームにはAsan Hospital教授出身の形成外科医が複数名在籍。
女性向け形成外科領域における院長、実績、患者アウトカムの臨床的評価。
成人歯科領域における院長、治療方針、施設水準の臨床的評価。
AIはワークフローを加速させることはできます。しかし責任を担うことはできません。その区別こそが、この仕組みの骨格なのです。
AIガバナンス
AetherHealはAIを、問診の構造化、不足情報の可視化、翻訳の補助、そして治療後の継続的ケアのモニタリングに活用しています。AIは診断を行わず、治療を推奨せず、病院を選定せず、医師の判断を覆すこともできません。これらの境界は設計上の好みではなく、MIT SloanでのAIヘルスケアに関する正式な学術的検討に基づくガバナンス上の立場です。
この存在理由

Operating Theater
植毛外科医になる前、私は植毛を受ける患者でした。初めての施術は失敗に終わりました。当時の私が頼れたシグナルは、価格とオンラインのレビューだけでした。どちらも実態を正しく映しておらず、私にはそれを見抜く術もありませんでした。
何が間違っていたのかを私が理解できたのは、自分自身がこの分野に足を踏み入れた後でした — 外科医として研鑽を積み、クリニックの内側で働き、患者の立場では外からは決して見えないものが見えるようになって、ようやくでした。移植毛の生着率、採取技術、チームの実際の経験 — そのどれも、患者としての私には見えていませんでした。
その失敗こそが、AetherHealが存在する理由です。すべてのクリニックが悪いからではありません — ほとんどは有能です。そうではなく、患者には何が良くて、何が自分のケースに合っていて、施術後も何が責任を持ち続けてくれるのかを信頼できる形で確かめる手段が存在しないからです。
自分の判断が正しかったかを知るために、患者が専門家になる必要のない世界を作りたくて、私はAetherHealを立ち上げました。このプラットフォームは、かつての私には見えなかったものを、見えるようにするために存在しています。
私は以前、現在AetherHealのパートナーとなっている病院で勤務していました。その経歴こそが私の検証権限の源泉ですが、もし収益構造がそれらの病院を推薦することで私に報いる形であったなら、利益相反を生じさせ得るものでもあります。しかし、実際にはそうはなっていません。
AetherHealは、病院・施術・価格に関わらず変動しない定額のナビゲーション・フィーのみを頂戴しています。紹介手数料はありません。ボリューム・ボーナスもありません。施術選択から得られる収益もありません。利益相反を排除するこの構造こそが、内部検証に信頼性を与える同じ構造なのです。