講習会

for 塾生

募集終了

AIヘルスケア・医療入門(2)

2023.11.6 - 2023.12.25

回数:全5回

形式:対面

主催:AIC

1)講習会概要

前期AIヘルスケア・医療入門(1)に続き、後期の同(2)では、グローバルに活躍するIT Platformerの数社の方々や、慶應医学部、理工学部の先生方にご登壇頂き、最先端のIT上で稼働するヘルスケア&AI医療の実例や先端の研究についてご紹介頂く講演会を、オンラインで実施致します。ITのCloud化の発展に伴い、AI / Data Scienceのテクノロジーが簡単に利用できる時代になっています。また、医工連携研究から、医学部桜田先生、医学部石川哲郎先生、並びに、理工学部満倉先生よりご講演頂きます。外部講師、並びに、先生方のご都合により、録画での講演もありますが、秋学期は、対面での講習会を行います。録画の場合には、私の方で、Q/A対応を行い、内容の理解を深めます。なお、講師のご都合により、ご登壇順序が変更になることがあります。 

2)各回の実施内容

基本的に毎回、グループで分かれて話をする機会を設けます。

第1回 遠山様、ほか、 Amazon Web Service「AI健康医療データサイエンスの動向」 11/6

クラウド事業を展開するAWSは、ファインチューニングされた機械学習モデルをAPI で簡単に利用できるAIサービスから、機械学習の開発・学習・デプロイのプロセスをサポートするMLサービス、そしてディープラーニングモデルの主要なフレームワークに対応した仮想インスタンスの提供などユーザの様々な利用ケースに合わせる形でAI/MLサービスを提供している。加えて、ヘルスケア・メディカル領域に特化したAIサービスも展開しておりグローバルでは積極的に活用されている。AI/MLサービスを中心に、国内外のヘルスケア領域におけるクラウド活用事例について解説する

第2回 工藤 様、ほか 日本IBM株式会社 11/13

ITの世界では、最も長い歴史を持つIBMは、AI/Data Scienceの取組も“Watson”に代表されるように早期から実用化が進んでいます。本講演では、AIの適用領域として注目される、医療・ヘルスケア分野への適用事例を、基礎研究所、ITのPlatform、そして実用化、の側面から紹介します。

第3回 石川 哲朗 医学部准教授 石井・石橋記念講座 (拡張知能医学) 12/4

「可視化で読み解く人々の好奇心とインフォデミック」

ヘルスケア・医療関連の膨大な情報が蓄積・拡散され、繋がりやすくなった世界の情報化には負の側面もある。近年の世界規模の感染症流行=パンデミックは物理空間におけるウイルスの拡散だが、対照的に情報空間における誤情報やフェイクニュースの拡散=インフォデミックはそのデジタルツインである。ソーシャルメディアを拡散するビッグデータとAIが融合することで世界の有様の捉え方は多層になった。その具体例として人々の情報検索ログから感染症の流行予測、コロナ禍の人々の好奇心の変遷や症状の多様性を読み取れる可視化を紹介する。 

第4回 清水 様、ほか、 日本マイクロソフト株式会社 12/11

爆発的な医療・健康情報の増加に加えて、ICTの技術革新に伴い、医療現場においてもクラウドやAI・複合現実へのご期待が非常に高まっています。一方、データ利活用が求められているからこそ、AI倫理、そしてコンプライアンスに関しても非常に重要になってきています。そこで、本講義では、世界規模でのAI等の先端技術の研究および医療現場での技術活用に関して、マイクロソフトが取り組むヘルスケアにおけるデジタルイノベーション、AI利活用の国内外の事例をご紹介します。

第5回 桜田 一洋 医学部教授 石井・石橋記念講座(拡張知能医学) 12/18

健康医療領域では、これまで機械学習や深層学習を用いた疾患別の予後予測器の開発が行われてきた。この技術によって個別化された予防医療の実現が期待されている。またChatGPTに代表される生成AIの進展から、生命医科学領域でも汎用性のある基盤モデルを構築し、患者の予後予測や治療方針を自動的に生成するAIを開発する取り組みも始まっている。一方、AIの研究の鍵を握る健康医療データの統合は、個人情報保護の観点から進んでいない。この問題は、近年開発された連合学習やSWARM学習という技術によって解決できる可能性が生まれてきた。本講義では、AIメディカルデータサイエンスの最新の状況を俯瞰する。

第6回 満倉 靖恵 理工学部教授「AIで変える未来の医療の可能性」 12/25

ChatGPTなどのAIアルゴリズムの日進月歩により、人の仕事がAIに代替されるようになりつつある。医療の分野でもAIの活躍は目まぐるしい。しかし、AIにはできないことがある。AIにできて人間にできること、またその逆も実例をあげつつ、紹介したいと考えています。

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