医療データサイエンティスト養成プログラム
AI開発に関するスキルを有することで解決する課題
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医療データサイエンティスト養成講座 - オープニング
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医療データサイエンティスト養成プログラム - 本編一部
お客様の声
製薬会社 研究員A :
AI・機械学習を学ぶにあたって、必要な要素をうまく網羅した研修プログラムはあまり見当たらないが、本プログラムは統計・機械学習・プログラミングといった要素がバランスよく学べる良いプログラムだったと思う。今後、AI開発者とある程度は話ができそうだと感じている。
製薬会社 研究員B :
完全な素人の状態で本プログラムを受講したが、機械学習の基本構造やベーシックな検討プロセスが理解でき、初心者レベルにはなれたのではないかと感じている。時間的な制約もあり、浅い知識に留まっている点がまだまだ多く残されているが、自己学習の方向性もイメージできたので、受講して良かったと思う。
プログラムの特徴
講習内容
基礎知識の習得
ツールの使い方
機械学習の基礎
AIプロジェクトの進め方
AI 実行結果の整理と評価
画像処理の基礎と医療画像データの解析
画像処理の基礎
細胞画像から細胞核を検出する
DICOMデータの取り扱い
MRI画像のNormalization
医療統計と機械学習
医療統計の基礎
機械学習の基礎
Deep Learning
医療・創薬での AI の活用事例
AI 開発を進めるべき重点 6領域
ゲノム医療
画像診断支援
診断・治療支援
医薬品開発
介護・認知症
手術支援
プログラミングレスでのデータ分析
可視化の方法
プログラミングレスでのデータ分析の方法
PythonとJupyterNotebookの使い方
医療AI の性能の評価方法
医療AIプロジェクトの進め方
プログラムの概要
プログラムの構成
• 講習(座学) 3 日
• プロジェクト演習 約2ヶ月
※プロジェクト演習期間中に4回、報告日を設けます
時間
• 講習：10:00～17:00 (うち一時間の昼食休憩)
• プロジェクト演習 報告日：13:00～17:00
※ プロジェクト演習期間中は報告日以外は自主学習です
開催場所
京都 / 大阪 / 東京 / オンライン
定員
10名～20名
※ 複数社・団体の方が参加します
対象者
• 製薬企業・医療機器メーカの新規事業部門
• 製薬企業・医療機器メーカの研究部門
その他
Windows もしくは Mac が動作するノート PC をご持参ください。※講義では Microsoft Edge や Google Chrome 等のブラウザを主に利用します
想定される前提知識
高校の初等レベルの数学知識
本プログラムでは詳細な数学知識は必要とはしませんが、数字や統計といったものの基礎的な内容を取り扱うため、それらに対する拒否感を持っていない方が対象となります。高校の初等レベルの数学の知識があることは望ましいと考えています。
業務でデータを扱った経験のある方
ソフトウェア開発、研究、マーケティング、事業計画策定など、業務内容は問いませんが、データやその解析結果に基づいて意思決定を行った経験がある方、もしくは予定がある方が望ましいと考えています。プログラミング経験は問いませんが、Excel などでピボットテーブル・回帰分析などの経験があると好ましいです。
講師陣
染田貴志
京都大学大学院情報学研究科卒。統計学と情報学を専攻。サンマイクロシステムズにてシステムエンジニアとしてのキャリアを積んだ後、情報処理推進機構（IPA）が主催する未踏ソフトウェア事業に採択され起業。その後は複数のスタートアップに参画し、IPOを経験。HACARUSの CTOとして海外の技術カンファレンスで機械学習をテーマに多数登壇。
木虎直樹
CRM関連サービスを展開する事業会社にてプログラマおよびインフラエンジニアとして勤務。2011年からデータ分析や機械学習を手掛ける。人工知能学会、言語処理学会で数多くの論文発表を行う。HACARUSのデータサイエンス部門総責任者として医療プロジェクト各種率いる。
高橋圭一郎
東京大学大学院にてコンピュータ科学を専攻。その後、大手医療機器メーカーやバイオベンチャーにて複数のバイオインフォマティクスプロジェクトを先導。その後は京都大学で機械学習やデータマインニングの研究開発に従事。HACARUSではシニアデータサイエンティストとしてチームを牽引。