狠狠撸

1
医学と?学の垣根を越えた医療AI開発
名古屋?学 / クアドリティクス株式会社
藤原幸?
演題発表に関連し、開?すべきCO I はありません

2
経歴
Curtin?学
京都?学
化学?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?学
情報学研究科
名古屋?学
?学研究科
JST さきがけクアドリティクス

3
レッドオーシャンはやらない
医?画像は医療系データでも?較的収集しやすく，
学習済みモデルからの転移学習だけで性能が出る．
また，学術的な考察もあまりできない．

4
?学側がすべきこと
臨床のフローを理解すること．そのためには，現地現物で臨
床現場を?学させてもうべき．
臨床フローが理解できていないと，そもそもどのような場
?でAIが利?されうるのか，わからない．
定期的に臨床現場に?を運んで，現場の医療者とともにデー
タ収集?データセット構築に努めるべき．
データは勝?に送られてこないし，気がついたら検査装置
や判読している技師さんが変わっていることも．
倫理審査や臨床研究法，薬機法など，レギュラトリについて
の知識だけではダメ．
法的にはOKでも倫理的に許されない場合もある．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?を持つことが?切．

5
?学部での教育-現場現物
研究に?いるデータを収集することのみならず，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．

6
?学部での教育-学?に?を動かせる
データそのものについて理解するには，?分たちでデバイス
を作ってみる，測定してみることが?切．
他?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．

7
MDの先??へのお願い
?学側へはクリニカルクエスチョンではなくて，リサーチク
エスチョンを伝える．
クリニカルクエスチョンを伝えられても，?学側で適
切な問題設定に落とし込めない．
MDがPythonの勉強なんてしなくてもいいので，それぞれの
アルゴリズムの中?を理解してほしい．
アルゴリズムの中?を理解しないと，?学側へのアウ
トプットの要求が滅茶苦茶になる．
?理学的?病理学的な根拠?仮説を，ある程度しっかりと説
明して欲しい
何を根拠にして特徴量を選択?設計していいのかわか
らない．

8
脳波??電図?PSGデータなどの?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?きな負担をかけるため，
データ解析のメリットを?学側からだけではなくて，MDか
らもきちんと伝える必要があります．
?番?切なお願い

狠狠撸

医学と工学の垣根を越えた医疗础滨开発

More Related Content

医学と工学の垣根を越えた医疗础滨开発