BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:DLLAB Healthcare Day 2022 ~医療データ利活用の課題 と挑戦~ X-WR-CALNAME:DLLAB Healthcare Day 2022 ~医療データ利活用の課題 と挑戦~ 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:852676@techplay.jp SUMMARY:DLLAB Healthcare Day 2022 ~医療データ利活用の課題と挑 戦~ DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20220423T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20220423T180000 DTSTAMP:20260408T053016Z CREATED:20220322T063119Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/85267 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 2022 医療データ利活用の課題 と挑戦\n本イベントで4回目を迎える「DLL Healthcare Day」 では、今回「医療データ利活用と挑戦」をテーマに1day イベントを開催いたします。医療データは約90%以上が 非構造化データといわれており、利活用が難しいとさ れています。医療データの利活用はまだ道半ばであり 、電子カルテはそもそも法令対応のためのデータの収 集・保存が基礎概念となっており、利活用を前提とし て作られておりません。前回までのDLL Healthcare Dayでは ｢AI×医療推進人材｣や「地域包括ケア」などをテーマ にしてきました。今回は抜本的に解決できていない医 療データ利活用の課題と利活用の挑戦をテーマに議論 したいと思います。登壇者として、最前線で活躍され ている電子カルテ・医療機器を扱う企業様や製薬企業 様にご登壇いただき医療データの利活用の取り組みや ベストプラクティス、今後の展望などをお話いただき ます。\nまた、アカデミア、ポリシーメーカーからの 視点も交え、医療データの利活用を阻む課題とはなに か？どうすればそれをのりこえられるのか？等につい て議論したいと思います。\nなお、午前の部では例年 好評いただく”初学者向け 機械学習を使った診断推論 モデルに関するハンズオン”も行います。ぜひこちら もご参加ください。\n詳細\n日時 2022年4月23日（土）\n 　午前の部 ハンズオン: 10:00開始、12:00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、18:1 5終了 \n場所 Microsoft 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\n 13:10-13:30\n「AI戦略2022（案）」と厚生労働省の取組みに ついてAI（人工知能技術）は保健医療分野においても 技術の進展や産業競争力、ひいては患者メリットに貢 献するものと大いに期待されている。政府は「AI戦略20 19」及び「AI戦略2021」を策定し、各種取組みを推進し てきたが、このたび「AI戦略2022（案）」において「差 し迫った危機への対処」と「社会実装の充実」に向け て、新たな目標を設定し推進することとしている。こ れを踏まえ、厚生労働省では「保健医療分野AI開発加 速コンソーシアム」をリスタートし、特に保健医療分 野の社会実装の推進に向けての検討を行っているとこ ろである。本セッションでは、「AI戦略2022（案）」と 当省の取組み状況について発表する。\n厚生労働省大 臣官房危機管理・医務技術総括審議官浅沼 一成氏\n\n\n 13:30-13:50\n競争戦略から見た、臨床医の「暗黙知」の技 術化と真の医療ICT開発を考える日本の医療を支えてい る「臨床の強み」を競争戦略の中心に据え、諸外国の 後追いをすることなく、臨床と医療に真摯に向き合っ た技術開発は、患者-医療の関係性からデータ、技術を 紐解く必要がある。今後の医療の発展は、バイオロジ ーと同等にICTによる開発が中心的役割を担うが、既存 のICTの医療転用程度に留まっている現状に未来はない 。臨床医らの暗黙知を構造化データに変換し、「患者 を救う」ための革新的な臨床技術の一般への応用と展 開は、ICTだからこそ実現可能である。また、Only One技 術のICTを駆使した開発は、業務改善と効率化による大 幅な医療費抑制と同時に、限られた医療資源を高度に 最適化させ、質と効率を両立する社会の実現に寄与す る。\n慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科 教授 /デジタル庁 デジタルヘルス統括官矢作 尚久氏\n\n\n13: 50-14:00\n休憩\n\n\n\n14:00-14:20\n実臨床応用を志向した医療 AI研究開発ー医療データ利活用の環境整備を中心とし て-近年人工知能（AI)技術が大きく注目されており、様 々な分野で社会実装が進んでいる。医療分野も例外で はなく、日本も含む世界各国で、AIを利用した医療機 器プログラム（SaMD）が承認され実臨床応用されている 。現在日本においては、デジタルトランスフォーメー ション（DX）が重要視されていることもあり、今後益 々医療AI分野は発展していくことが予想される。世界 列挙国が国策でAI研究開発が推進している中、日本が 医療AI分野において世界最先端の研究成果を発表して いくためには、豊富な診療データも紐づけられた質の 高いデータベースの構築と、利活用しやすい運用シス テムを整備していくことが肝要であると判断している 。\n日本メディカルAI学会 代表理事/国立がん研究セン ター 分野長浜本 隆二氏\n\n\n14:20-14:40\nデータで社会を デザインする調整中\nイェール大学助教授 成田 悠輔氏 \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 義人氏パネラー ：浅沼 一成氏、矢作 尚久氏、浜本隆二氏、成田 悠輔 氏\n\n\n15:20-15:30\n休憩\n\n\n\n15:30-15:50\nクラウドテクノロ ジーを医療現場に、AI利活用のフロントライン昨今の 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 化の機運、AI利活用の事例や実際に臨床・医療現場で 採用いただいているマイクロソフトのAI・クラウドソ リューションの説明も併せて幅広く紹介いたします。\ 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 / Azureビジネス本部 プロダクトマー ケティングマネージャー 清水 教弘氏 / 小田 健太郎氏\ n\n\n15:50-16:10\n富士通Ｊａｐａｎが目指すデジタルヘル スケアへの貢献診療録が電子化され電子カルテが誕生 し、病院業務に変革をもたらしてから20年が経過した 。電子カルテが医療機関へ浸透する一方で、地域医療 ネットワークや、在宅医療連携、オンライン診療や様 々な患者サービスの普及により、医療従事者と患者の つながりは、病院内から在宅へとフィールドが広がっ ている。さらには、パンデミックの混乱の中であらゆ る領域でデジタル化が急速に進み、生活や仕事の新し い基準が形成されつつある。富士通Japanはデジタル化 された膨大な診療データの利活用を促進することで、 誰もが健康で充実した生活を送れる強くしなやかな社 会の実現を目指している。本セッションでは弊社の取 り組みと今後の展望を発表する。\n富士通Ｊａｐａｎ 株式会社ヘルスケアソリューション開発本部デジタル ヘルスケアソリューション統括部統括部長堀井 俊洋氏 \n\n\n16:10-16:30\nAI技術を活用した画像診断・治療計画支 援の現状と将来展望近年、急速に医療のデジタル化が 進んできており、とりわけAI技術を応用した医用画像 解析および治療の分野での活用が進みつつある。Siemens Healthineersでは、1990年代より機械学習に基づく画像後 処理用のソフトウェア開発を行っており、2010年代から は、ディープラーニング技術を活用したアルゴリズム 開発により、画像処理への応用と合わせて、MRIやCT装 置等の画像診断装置の撮影の効率化、精度向上ための 機能が追加され、撮影から診断までの一連のワークフ ローにおいて、AI技術の活用を進めている。本セッシ ョンでは、画像診断および治療におけるAI技術の活用 と臨床応用について紹介する。\nシーメンスヘルスケ ア株式会社デジタルヘルス&SYNGO事業部AIプロダクトマ ネージャー岩田 和浩氏\n\n\n16:30-16:40\n休憩\n\n\n\n16:40-17: 00\n集中治療分野における医療xAI研究の現状と重症度推 定AI開発における当社の挑戦様々な医療器具を用いて 重症患者に対して高密度な治療を提供するICUでは、あ らゆる医療環境の中でも特に多様なデータが大量に生 成されている。データリッチなICU環境におけるデータ 利活用の推進は、集中治療専門医の不足という慢性的 な課題を抱える高度急性期医療における突破口となり うる。当社は、データ利活用の一例として、横浜市立 大学と共同で、患者様の表情や体動といった動画像デ ータを利活用した重症度推定支援の仕組みを開発して いる。本セッションでは、当該研究の取り組みと社会 実装へ向けた展望を紹介する。本セッションの内容は 、AMEDの課題番号 JP22uk1024008の支援を受ける内容を含む 。\n株式会社CROSS SYNC事業戦略部執行役員 最高戦略責任 者横浜市立大学医学部麻酔科共同研究員南部 雄磨氏\n\ n\n17:00-17:20\n分散コンピューティング技術「XCOA（クロ スコア）」を活用した、異なる医療システム間連携と 医療情報活用の提言。今我々は、電子カルテやPHRなど 、医療情報や個人情報を安全に取り扱い活用するため の情報基盤の整備に迫られている。しかしながら、日 々状況が変化する現実に適応せねばならない社会や医 療システムにおいて、足並みを揃えた統一フォーマッ トの策定はもとより、関係システムを同時に更新・運 用していくこと事態が非常に困難である。私共TRIARTは こうした課題の解決を目的に、分散コンピューティン グ技術「XCOA（クロスコア）」に取り組んできた。産業 分野における分散システム設計の観点から、医療分野 における異なるシステム同士を連携・協調させること で、医療情報の安全な連携と運用を可能にするシステ ム設計手法を提言する。\n株式会社 TRIART代表取締役今 津 研太郎氏\n\n\n17:20-17:50\n企業パネルディスカッショ ン\nモデレーター 亀田 義人氏パネラー：清水 教弘氏 、堀井 俊洋氏、岩田 和浩氏、南部 雄磨氏、今津 研太 郎氏\n\n\n17:50-18:00\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 の作成を通して、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 Healthcare Day 2021」 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 10:00 ~ 12:00 の 2時間になり、株式会社キカガク様 より実施いたします。\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・ 株式会社 キカガク様 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・AI・機械学習・テ ゙ィープラーニング・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　　5 0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と画像分類の実装\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※ 当日 の実施内容は予告なく変更する場合があります。予め ご留意ください。\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 Vision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登壇者\n【名前】\n木下 涼\n【肩 書】\n研修事業部コンテンツ開発リーダー\n【プロフィ ール】\n1992 年生まれ、長野県出身\n2016 年早稲田大学 人間科学部卒業\n2018 年電気通信大学情報理工学研究科 博士前期課程修了\n2022 年電気通信大学情報理工学研究 科博士後期課程単位取得退学\nキカガクでは、実デー タ案件などを中心に、機械学習コンサルティング・受 託開発など広く担当。\n株式会社キカガクについて\nキ カガクは AI を始めとする先端技術を中心に研修を行う 教育系事業社です。 これまで 45\,000 人以上の受講生と 500 社以上のクライアントに研修提供の実績がありま す。\n『活躍する』というゴールから逆算されたカリ キュラムと圧倒的にわかりやすいコンテンツを武器に 、『学び』から『活躍』までを支援する教育を提供し ております。\nまた、2020 年に e ラーニングプラットフ ォーム「キカガク」をリリースし、Udemy の機械学習カ テゴリで最も人気な講座の 1 つである「脱ブラックボ ックスコース」が無料で学習できるなど、より多くの 方に AI を学習する機会を提供しております。\nDeep Learn ing Lab（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PFN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。\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/defaul t.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:Teams live （オンライン） URL:https://techplay.jp/event/852676?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR