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190210_DLLAB 医療×AIシンポジウム_名古屋大学 藤原幸一氏
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Deep Learning Lab(ディープラーニング?ラボ)
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名古屋大学 藤原幸一氏
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190210_DLLAB 医療×AIシンポジウム_名古屋大学 藤原幸一氏
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1 スモールデータと医療AI人材育成 名古屋大学 / 京都大学
/ JST さきがけ Quadlytics Inc. 藤原幸一
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2 経歴 Curtin大学 京都大学 化学工学専攻 エンジンシステム開発室 コミュニケーション科学 基礎研究所 京都大学 情報学研究科 名古屋大学 工学研究科 JST さきがけ クアドリティクス
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3 てんかんによる 交通事故 70件 そのうち死亡事故 4件 2012年4月
京都 園軽ワゴン車暴走事故 (警察庁,H27) てんかんと事故
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4Closed-Loop てんかんケア 2020年~2021年あたりに治験開始を目指して,開発中
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AMED先端計測?藤原チーム 5 京大(代表)?藤原 熊大(分担)?山川 医科歯科大(分担)?宮島 データ解析?ソフト担当
ハード担当 てんかん専門医?臨床担当 医工の異分野融合で,研究開発を推進!! Right Stuff Right Stuff
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6現場にいつもお願いしていること 脳波?心電図?PSGデータなどの生体信号を扱う場合, 後の解析をことを考慮せずに測定?判読しているため, 多くの場合で,後ろ向きの解析は困難です. そのため,まずは測定環境や判読の粒度の改善からお 願いすることになりますが,これは現場に大きな負担 をかけるため,データ解析のメリットをきちんと伝え る必要があります.
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ビッグデータ 7 誰がどう見てもこの画像は猫(集合知)
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スモールデータ 8 Fp1-F7 Fp2-F8 F7-T3 F8-T4 T3-T5 T4-T6 T5-O1 T6-O2 O2-P4 P3-C3 P4-C4 C3-F3 C4-F4 F3-Fp1 T3-T4 F4-Fp2 50μV ECG 1s 専門医でないとわからない(少数の専門家の知識)
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ビッグデータからスモールデータへ ネットをクロールして,誰もがアクセスできるビッ グなデータセットを用意し,ひたすら計算機を振り 回して自由度の高いモデルを構築すれば,識別?予 測性能が向上するのは当たり前.すでにビッグデー タ解析はレッドオーシャンです. 今後は,専門家の知識が求められるスモールデータ から新たな仮説を獲得することが,重要になるで しょう. スモールデータの解析には,対象についての物理 的?生理学的知識を駆使することが求められます. 現地現物で対象についてしっかりと観察することが, データ解析の成否を決めます. 9
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10 データの質が命 スモールデータ解析では,データの質が命です. データを収集する前段階から,データ収集について 詳細な検討が必要です. 一度,データを採り始めると,なかなか後戻りはで きません.
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11 京都大学での取り組み ü 長年の疑問 コンピュータサイエンスの学生に,医学について教えるのが 早いのか,MDやコメディカルにデータサイエンスの知識を 教えるのが早いのか. ü やってみた 昨年夏より,京大医学部医学科4回生を研究室に受け入れて, PSGデータの解析などを指導. 2ヶ月で新しいアルゴリズムを開発し,特許出願.今年,人 工知能学会,IEEE
EMBCで発表予定. ü 結論 機械学習やコンピュータサイエンスは,独学でも勉強できる. しかし,現場感は一長一短で身につかないので,医学部の学 生の方が一日の長がある.
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12 とにかく手を動かせる データそのものについて理解するには,自分たちでデバイス を作ってみる,測定してみることが大切. 他人の作ったデータセットをいじるだけでは,データへの理 解にはつながらない.
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13 とにかく現場に行く 現地現物でデータ測定環境を確認し,現場からヒアリングを することで,データへの理解が深まり,データ測定環境の改 善を考えるきっかけになる.
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14 医療AI人材とは?(私見) ü データサイエンス側 倫理審査や臨床研究法など,レギュラトリについての知識に 加えて,臨床データの向こうには,疾患?障害に苦しむ患 者?家族がいることへの想像力を持つことが大切. 統計?機械学習?計算機科学のみならず,医療現場や対象疾 患についての病理?生理を理解できる人材. ü 医療者側 機械学習などの知識はあった方がよいが,必ずしも医療者自 身が解析する必要はない. 後の解析のことを考慮して,どのように測定すればよいか, 判読の適切な粒度とはなにか,データはどのように保存すれ ばよいか理解し,実践できる人材.
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