BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:DeNAのヘルスケア事業を支えるデータサイエン ス - AI時代にこそ活きる数理統計とそのおもしろさ - X-WR-CALNAME:DeNAのヘルスケア事業を支えるデータサイエン ス - AI時代にこそ活きる数理統計とそのおもしろさ - 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:855521@techplay.jp SUMMARY:DeNAのヘルスケア事業を支えるデータサイエンス - AI時代にこそ活きる数理統計とそのおもしろさ - DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20220517T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20220517T200000 DTSTAMP:20260423T071314Z CREATED:20220415T060229Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/85552 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\nAI/MLの 分野ではデータを元に複雑なモデルを構築することで 新たに与えられたデータに対し、目的に沿った精度の 高い予測を行います。一般的にはモデルから予測結果 を得ることができても予測に至るまでの根拠や導出過 程といった解釈性を得ることはできません。\n一方で ヘルスケアというドメインでは、人の“生”にまつわ る事柄を扱うため説明のできない予測結果のみを用い ることは許容されずAI/MLの低い解釈性がネックになっ てしまいます。\n近年ではExplainable AI (XAI) という「説 明可能なAI」を開発するというアプローチも注目され ていますがヘルスケアドメインにおいてはモデル解釈 性の高さを理由に、依然として古典的数理統計に基づ いて分析が行われています。今回のイベントでは、古 典的数理統計と AI/ML の対比によってそれぞれの強みや 活用領域についての説明を試みます。\nヘルスケア業 界のデータサイエンティストは病気や医療制度などの ドメイン知識や生物統計などの数理知識が求められる ため、一般業界における AI/ML サイエンティストとは異 なる難しさがあります。本イベントが、データサイエ ンティストとしての生存戦略として「価値の源泉とし て何を学びどの領域で活躍するか」を考えるきっかけ になるかもしれません。\n今回のイベントではDeNAのヘ ルスケア事業部の全体像・将来的な展望をご紹介しつ つ、数理統計学のプロフェッショナルであるアクチュ アリーの資格を持つDeNA青木氏からAI時代にこそ活きる 数理統計とそのおもしろさについてお話します。\n\n※ 配信URLは、申込者に対し本ページ上にて当日までに表 示されます。\nタイムスケジュール\n\n\n\n時間\n内容\n\n \n19:00〜19:05\nオープニング\n\n\n19:05〜19:15\n\nヘルスケア にデータの力を\n伊藤 康太郎\n近年ヘルスケア領域に 注目が集まっていますが、そのデータは謎に包まれて おり、外からは想像がつかないというのが実際だと思 います。 DeNAがヘルスケアでどんなことに挑戦してい るのか、またその社会的な意義や技術的な面白さにつ いて、データ利活用という切り口でお話いたします。\ n\n\n\n19:15〜19:30\n\n医療データの利活用を支えるデータ プラットフォーム\n佐々木 桃太\n健康診断やレセプト といった膨大な量の各種医療データが使える形となり 活用されていくまでのプロセスについて、これらを支 えているプラットフォームのデータフローやシステム アーキテクチャを交えてお話しできればと思います。# DWH #GCP #BigQuery #Airflow #Python\n\n\n\n19:30〜20:05\n\nAI時代に おける数理統計とは\n青木 智広\nAI時代において、数理 統計がどのような意味をもつのかをお話していきます 。\n\n一般業界とヘルスケア業界における scientist の役 割の違い\nML/AI vs. 古典統計数理\nデータの不完全性を どう乗り切るか\nML/AI scientist vs. 数理統計 scientist それ ぞれのキャリアパス\n\n最後には、AI時代におけるデー タサイエンティストやアナリストの勝ち筋についても 踏み込んでお話していければと思います。\n\n\n\n20:05〜 20:15\nQ&A\n\n\n20:15〜20:20\nクロージング\n\n\n\n※ 当日予告 なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます 。\n登壇者\n\n\n\n\n伊藤 康太郎\nDeNA グループエグゼク ティブDeSCヘルスケア株式会社　取締役兼製品開発部長 株式会社DeNAライフサイエンス　取締役日本テクトシス テムズ株式会社　取締役\n2005年東京大学工学部システ ム創成学科卒。2008年にDeNA入社し、Mobage の開発に携わ る。2015年にスタートアップに参画、2018年にDeNA出戻り 。AI創薬PM、ライフサイエンス事業部副事業部長を経て 、2020年よりヘルスケア事業本部のエンジニア組織責任 者と子会社取締役に就任。2022年4月、DeNA グループエグ ゼクティブ（GEX）に就任。\n\n\n\n\n\n青木 智広\nDeSCヘル スケア株式会社ウェルネスサービス部　データサイエ ンスグループグループリーダー\n2007年東京工業大学大 学院終了。 証券会社、生命保険会社、再保険会社で数 理業務に携わる。 2013年より SQL/Python を使ったヘルス ケアデータ分析を開始。 外資系コンサルティング会社 を経て、2020年9月にDeSCヘルスケアに入社。 データサイ エンティスト観点を活かした自社ビジネス戦略検討や 、ビジネス観点を持ったクライアントへの分析企画を 得意とする。著書「Python による医療データ分析入門」 （https://gihyo.jp/book/2020/978-4-297-11517-3）\n\n\n\n\n\n佐々木 桃太\nDeSCヘルスケア株式会社製品開発部　 データプラ ットフォームグループソフトウェアエンジニア\n大学 を卒業後スタートアップ企業複数社を経て2021年10月にD eNAへ入社。ソフトウェア開発やプロダクトグロースの 実務を経て、データの入口から出口まで一気通貫で構 築できる事に強みを持つ。 現在はDeSCヘルスケアのデ ータ利活用事業において、リアルワールドデータのプ ラットフォーム設計、開発及び運用に従事している。\ n\n\n\n参加対象\n\nデータエンジニア・データサイエン ティストとして働く方\nデータ活用・分析に興味のあ る方\n将来データエンジニア・データサイエンティス トとして活躍されたい方\n\n注意事項\n※ 参加を辞退す る場合は、詳細ページより申込のキャンセルをお願い 致します。 ※ 配信映像や音声は各自の通信環境に依 存します。なるべく通信環境の良い状態で視聴くださ い。\n LOCATION:オンライン URL:https://techplay.jp/event/855521?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR