BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:DLLAB Healthcare Day 2021 ~医療 x AI への参入障壁を 乗り越える~ X-WR-CALNAME:DLLAB Healthcare Day 2021 ~医療 x AI への参入障壁を 乗り越える~ X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:803606@techplay.jp SUMMARY:DLLAB Healthcare Day 2021 ~医療 x AI への参入障壁を乗り 越える~ DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20210220T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20210220T180000 DTSTAMP:20260423T232250Z CREATED:20201223T142650Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/80360 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nDeep Learning La b（DLLAB）について\nDeep Learning Lab とはディープラーニ ングの実社会での活用を推進するコミュニティです。 先端技術を実際のビジネスに応用するべく、技術とビ ジネスの両面に精通したプロたちが毎月の勉強会や教 育活動をベースに、ニーズに合わせた最適な技術を選 択し開発した事例や最新技術動向の情報発信を行い、 ソリューション検討を具体的に行えるようにします。 マイクロソフトとプリファードネットワークスの協業 から生まれました。​コミュニティご紹介資料はこち らです。\nDLLAB Healthcare Day 2021 ~医療 x AI への参入障壁 を乗り越える~\nDLL ヘルスケア分科会では 2019年に「医 療×AIシンポジウム」を 2020 年には「Healthcare Day 2020 ~地 域包括ケアと Ai~」を開催し、多くの医療従事者及び医 療関係企業、ヘルスケアスタートアップ、AIスタート アップに参加いただきました。 今年も ヘルスケア分 科会の気悪として、「医療 x AI への参入障壁を乗り越 える」をテーマに1-dayイベントを開催します。医療業 界特有の規制、個人情報保護、AI 倫理 が多くの企業の 医療進出を拒んでおり、医療業界での IT化・AI化はま だまだ発展途上であることは事実です。今回はこの領 域のスペシャリストやアカデミアの方々を及びしてそ れぞれの立場からセッションを行っていただきます。 また、実際に医療業界で活躍されているスタートアッ プやテクノロジー企業にも登壇いただき、どのように して規制や倫理といった障壁を乗り越えたのかといっ た観点でお話いただきます。\n昨年と同様に機械学習 初学者の方に対して、株式会社キカガクによる診断推 論モデルに関するディープラーニングハンズオンセミ ナーを実施します。医療従事者やヘルスケア領域での AI 活用にご興味ある方は是非この機会にご参加くださ い。\n詳細\n日時 2021年2月20日（土）\n　午前の部 ハン ズオン: 10:00開始、12:30終了 \n　午後の部 セッション& パネルディスカッション: 13:00開始、18:15終了 \n場所 Mic rosoft Teams Live (オンライン開催) \n 参加者には別途リン クを共有いたします。※開催日前日ご案内予定です\n 対象者\n・ヘルスケア業界への参入を検討されている 、経験されている方\n・ヘルスケア業界の企業で働か れている方（製薬、医療機器、ヘルスケアソリューシ ョン企業 等）\n・医療従事者の方（医者、看護師、介 護士 等）\n・生命情報のアカデミック分野で研究され ている方\n・ヘルスケアでの AI 活用や先端事例に興味 のある方\nセッションスケジュール\nセッションの割り 振りはイベント当日まで変更の可能性があることをご 容赦ください。セッションタイトル・概要については 追ってアップデートいたします。\n\n\n\n時間\nセッショ ンタイトル\n講演者\n\n\n\n\n13:00-13:10\nオープニング\n千 葉大学医学部附属病院 亀田義人氏\n\n\n13:10-13:30\n厚生 労働分野におけるAI技術の利活用について第3次AIブー ムの下、AI技術が加速度的に発展し、その実装も本格 化する中、政府としてはAI技術を基盤分野と捉えて「AI 戦略2019」等の分野別戦略を打ち出してきた。また、厚 生労働省では、保険医療分野におけるAI活用推進懇談 会報告書に基づき、ゲノム医療、画像診断支援、医薬 品開発、診断・治療支援、介護・認知症、手術支援の 重点6領域を定めて、その開発・実用化を促進するとと もに、「保健医療分野AI開発加速コンソーシアム」を 設置し、AI開発及び利活用を加速させるための課題や 対応策、及び本邦にて取り組むべき事項の方向性につ いてとりまとめた。本セッションではこれらの取組な どについて概説することとしたい。\n厚生労働省大臣 官房厚生科学課 研究企画官高江慎一氏\n\n\n13:30-13:50\n 臨床応用を志向した医療AI研究：その可能性と課題近 年機械学習技術の急速な進歩、安価で性能の高いGPUが 利用可能になった事、またビッグデータ時代と呼ばれ る時代に入り、公共データベースの拡充などにより、 大規模データの利活用が可能になったことなどの理由 により、AI技術への期待が高まっている。実際、顔認 証や自動運転などAIの社会実装は急速に進んでおり、 医療分野においても、既に60以上のAI搭載医療機器が米 国FDAから承認を受けており、日本においても、我々の 成果を含めPMDAに承認を受けたAI搭載医療機器の実臨床 応用が進んでいる。本講演においては、長期にわたり 臨床応用を志向したAI研究を行った経験に基づき、医 療AIの可能性及び課題に関して紹介する。\n国立がん研 究センター/日本メディカルAI学会分野長/代表理事浜本 隆二氏\n\n\n13:50-14:00\n休憩\n\n\n\n14:00-14:20\n医学と工学の 垣根を越えた医療AI開発医工連携という言葉が人口に 膾炙して久しいが、真の医工連携の実現にはまだ遠い といわざるを得ない。それでも再生医療や医療機器開 発の分野では、医工連携の成功事例も報告されている 。しかし、ソフトウェア医療機器、特に医療AIについ ては近年のトピックであり、成功事例もまだ少ないた め、医学側も工学側もどのように開発を進めて行くか 手探りの状況である。我々はこれまで、工学という立 場から精神科領域や脳外科、心臓内科領域で、医学側 と連携して様々な医療AIの開発を手掛けてきた。本講 演では、我々の医療AI開発の経験を踏まえ、どのよう にして医学と工学が垣根を越え、医療AI開発を推進す るかについての方法論について議論する。\n名古屋大 学 / クアドリティクス株式会社大学院工学研究科物質 プロセス工学専攻 准教授 藤原幸一氏\n\n\n14:20-14:40\nICT を用いた健康なまちづくりの取り組みとAI活用への期 待多くの市町村では高齢化に加えて、人口が大きく減 少し、介護や健康づくりへの若手の人的資源が期待で きなくなる。一方で、健康づくりや地域活動に参加す る高齢者は増加しており、ソーシャルキャピタルを活 用・推進するとともに、ICTを活用した健康データの収 集・分析から、戦略的な健康支援を行うことが求めら れる。元気に納得のいく人生を送るためには、歩行機 能の維持が重要である。糖尿病、外反母趾、変形性膝 関節症など歩行機能や移動能力を急激に低下させる要 素はあまり知られていない。そこで、本講演では、” 歩く”、”足部”に着目し、ICTを活用した地域におけ る健康活動の成果、今後のAI活用への期待について講 演する。\n了徳寺大学/一般社団法人 IT ヘルスケア学会 教授山下和彦氏\n\n\n14:40-14:50\n休憩\n\n\n\n14:50-15:20\nアカ デミア パネルディスカッション\nモデレーター 亀田義 人氏\n\n\n15:20-15:30\n休憩\n\n\n\n15:30-15:50\n先端技術がもた らす「より良いヘルスケアのかたち」昨今の技術革新 に伴い、臨床現場におきましても、深層学習技術をは じめとするAI技術や、ロボティクスやセンサーといっ たIoT技術、そして、HoloLens等のMixed Reality技術への期待 が高まっています。本セッションでは、世界規模での クラウドベースでの先端技術の研究をご紹介するとと もに、実際に医療機関でおこっているデジタル化、AI 利活用の国内外の事例を幅広く紹介いたします。また 、パートナー様が、マイクロソフトのクラウド上でソ リューション展開をご検討頂く上で、パートナー様の 事業開発に関する支援についても触れさせて頂きます 。\n日本マイクロソフト株式会社医療・製薬営業統括 本部 事業開発担当部長 清水教弘氏\n\n\n15:50-16:10\n「言 語」×AI Digital DeviceFRONTEOのライフサイエンスAI事業は、 「KIBIT」と「Concept Encoder」という2つのAIを軸にAIテクノ ロジーの価値の最大化を図ることで、医療の向上や生 命科学の分野における技術革新に貢献することを目的 としています。当社が独自開発したこれらの人工知能 は自然言語処理に特化したものであり、医学論文や電 子カルテといった、複雑かつ専門性の高いテキスト情 報について特殊なアルゴリズムを用いることにより、 解析を可能としました。この技術をどのように創薬、 転倒転落の予測や認知症診断支援システムへ応用して いるのかについてご紹介致します。\n株式会社FRONTEO取 締役 社長室長 兼 ライフサイエンスAI事業本部長山本 麻理氏\n\n\n16:10-16:20\n休憩\n\n\n\n16:20-16:40\nAIによる細胞 診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域 における参入障壁の乗り越え方子宮頸癌などの検診で 用いられている細胞診は、細胞検査士の検鏡により行 われているが、検診の広まりにより検査量に対して検 査士の数が不足している。そこでAI画像処理により、 細胞診の判断支援を行うシステムを開発した。判定結 果の提示と判定根拠となる箇所を可視化することで、 検査士の作業量を削減することを目指している。本セ ッションでは上記以外にも画像解析の応用事例を紹介 するとともに、AI人材であるスピーカーが医学部博士 課程に進学するに至った経緯を紹介し、AI人材が考え る医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方につ いて発表する。\nCellspect株式会社/株式会社biomyAI Lab部 長 / 代表取締役社長小西哲平氏\n\n\n16:40-17:00\nIntel AI in Healthcare 各国事例からみるAIとの向き合い方インテルは ここ数年間、AIを戦略の中心に置いて各種事業活動を 行っております。具体的には、CPUを始めとするハード ウェア製品、および、ソフトウェア製品の強化のみな らず、ユーザー企業様へのAI導入やそれによるビジネ ス課題解決も支援させていただいております。本セッ ションではインテルのAI事業の概要をご説明させてい ただき、更にヘルスケア分野において”インテルCPUだ けでAIを動かされている”各国のお客様事例をご紹介 いたします。AI導入の現実解および今後のAIとの向き合 い方のご参考になれば幸いです。\nインテル株式会社AP Jデータセンターグループ・セールスAIテクニカル・ソ リューション・スペシャリスト大内山浩氏\n\n\n17:00-17:2 0\nAI問診によるCOVID-19対策と医師等の働き方改革医師等 の働き方改革は喫緊の課題となっている。また、新型 コロナウイルス感染症（ＣＯＶＩＤ－１９）により、 医療のＩＴ化も求められている。Ubie株式会社の「ＡＩ 問診」は生活者向けの受診案内や、医療従事者向けの 業務効率化に活用されている。自宅等での事前問診に より症状チェックや適切な医療機関等を案内すること や、医療機関にて症状に応じた事前問診により、振り 分けや記録文章の自動生成等を行う。新しい日常に向 けた医療×ＡＩについて紹介する。\nUbie株式会社共同 代表取締役 医師阿部吉倫氏\n\n\n17:20-17:30\n休憩\n\n\n\n17: 30-18:00\nソリューション企業 パネルディスカッション\n モデレーター 亀田義人氏\n\n\n18:00-18:15\nクロージング\n 千葉大学医学部附属病院 亀田義人氏\n\n\n\nハンズオン について\nハンズオンの目的\n本ハンズオンでは心臓病 の問診、精密検査の結果に関するデータセットを用い 、ハンズオン形式で心臓病（虚血性心疾患）を患って いるかを予測する AI を作成していきます。AI の作成通 して、次の項目を達成することを目指します。\n・AI、 機械学習、ディープラーニングの基礎的な概念につい て理解できる\n・AI を用いた基礎的な診断予測システ ムの作成の方法を理解できる\n・AI 作成のためのデー タ収集方法が理解できる\n・AI の予測精度を向上する ための基礎的な方法を理解できる\n虚血性心疾患は治 療が遅れると死亡にもつながるので、循環器内科以外 の先生/関係者の方にとっては\n十分利用価値のある AI が簡単に作れることを体験して頂けます。\n身に着く スキル\n・AI に関する基礎的な知識\n・医療現場での AI の導入事例への理解\n・Azure Machine Learning Designer を用 いた AI 作成の基礎スキル\n・Azure Custom Vision を用いた 画像認識 AI の作成スキル\nハンズオン受講の対象者\n ・AI の基礎的な内容について学びたい初心者の方\n・ 医療×AIでどのようなことができるのかについて学びた い方\n・クラウド (Microsoft Azure) を用いた AI 開発方法の 基礎について学びたい方\n※1 本ハンズオンは「DLLAB Hea lthcare Day 2020」 で実施したハンズオンの内容を基本と しております。前年度にご参加された方はご注意下さ い。\n※2 本ハンズオンは、高度な内容ではなく初心者 を対象とした内容となっております点ご留意下さい。\ n時間割\nハンズオンは 10:10 ~ 12:30 の 2時間20分間になり ます。\n\n\n\n時間（120分）\nトピック\n内容\n\n\n\n\n　10 分\nイントロダクション\n・ 自己紹介・イントロダ クション\n\n\n　　20分\n機械学習に関する基礎知識\n・A I・機械学習・ディープラーニング・機械学習の トピック(教師あり学習）・医療現場での機械学習導 入事例\n\n\n　　50分\nAzure Machine Learning Studio Classic ハン ズオン\n・心臓病を例に用いた診断予測分類アルゴリ ズム・特徴量の選択による精度の違いを体感・良い特 徴量を集めるためにすべきこと\n\n\n　30分\n画像分類\n ・Custom Vision APIとは ・肺炎の画像分類をタグ付け作 業を共に行い実装\n\n\n　10分\nまとめ\n・医療従事者の 負担をAIでサポートするために、これから現場ですべ きこと\n\n\n\n※ ハンズオンの時間配分を変更（2020.01.23 ） \n事前準備のお願い\n▼必要な事前準備\n- Microsoftア カウントの作成（※すでにお持ちの方は大丈夫です。 ） \n・ Microsoftアカウントはこちらから取得ください \n\nAzure アカウントの取得\n・無償アカウントは こちら から取得ください。\n・会社のAzureアカウントを利用 される方は、リソースグループでの共同作成者の権限 が必要です。\n・Azure Machine Learning Studio (Classic)とCustom V isionに1度ログインできるか確認して頂けると幸いです 。\n\n※本イベントで収集された個人情報の取り扱いに ついて\n日本マイクロソフト株式会社の個人情報保護 方針に準拠して取り扱います。\nhttps://www.microsoft.com/ja- jp/mscorp/privacy/default.aspx\n最後までお読みいただきあり がとうございました。 LOCATION:オンライン Microsoft Teams Live ※事前登録者のみに 参加リンクをご案内（前日に共有します） URL:https://techplay.jp/event/803606?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR