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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
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
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
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
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
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.
ビッグデータ
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誰がどう見てもこの画像は猫(集合知)
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)
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.
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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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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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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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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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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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