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／研究員医療データサイエンティスト養成プログラム
受講後に実務ですぐに活用できる、医療データを前提として設計されたプログラム。
AI 開発に必要なツールの使い方、統計、機械学習の基礎を学び、さらに医療データを用いた AI 開発を実際に体験していただけます。
対象者 |
・製薬企業・医療機器メーカの新規事業部門 |
|---|---|
解決したい課題 |
自社・自院保有のデータで何ができるのかがわからない自社内や院内には創薬に関するデータや患者のデータがあるにも関わらず、最新のAIテクノロジーを使って何ができるのかがわからない。 患者情報を扱うためプロジェクト立ち上げに時間がかかる患者情報を収集するようなプロジェクトでは、臨床研究審査委員会など様々なプロセスを経るため、データの活用を含めた提案を整理して、立ち上げるために時間がかかる。 外部委託のベンダー選定に判断基準がない外部のベンダーと協力体制を組むために必要な、AI 開発プロジェクトの知見がないため、実績以外にベンダーを選定する判断基準がない。 |
プログラムの特徴 |
医療データに特化臨床研究で用いられる医療統計の基礎から、MRI/CT といった医療画像、病歴といった医療データに特化した解析アプローチを詳説。すぐに活用できるスキルを身に着けることができます。 プロジェクト演習座学だけではなく医療データを用いた解析プロジェクト演習をプログラム内で実施。AI開発のプロセスそのものを体験することで、AIプロジェクトの勘所を理解することができます。 実データの解析（オプション）受講者が保有しているデータに対する解析を講師がサポート。教育プログラムから実プロジェクト解析まで一貫したサポートを提供します。 |
受講者の声
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。
製薬会社／研究員講義サンプル
医療データサイエンティスト養成講座 - オープニング
医療データサイエンティスト養成プログラム （本編一部）
講義アウトライン
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
プログラム概要
| プログラム構成 | 講習（座学）3日、プロジェクト演習 約2カ月 ※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（1時間の昼食休憩含む） ・ 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 | 10〜20名 ※ 複数社・団体の方が参加します |
| 講師 | 染田貴志（HACARUS 取締役CBO） 木虎直樹（HACARUS CTO） 高橋圭一郎（データサイエンティスト） |
| 準備するもの | 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。 |
| 前提知識 |
高校の初等レベルの数学知識詳細な数学知識は必要とはしませんが、数字や統計の基礎を取り扱うため、それらに対して拒否感の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業務内容は問いませんが、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、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。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。プログラミング経験は問いません。 |
| オプション |
実データ解析支援お客様が保持する実データ解析を、HACARUSのデータサイエンティストが支援します。 お客様オフィスでの集合研修本プログラムの内容をお客様のオフィスに講師が訪問して実施します。最低施行人数は10名です。基本的な人数分の受講費用に加えて、別途宿泊費・交通費等の追加費用を頂戴します。 |
| 価格 | 応相談 |