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【第26回AIセミナー】 「AIの医療現場応用における理想と現実」

イベント内容

【第26回AIセミナー】「AIの医療現場応用における理想と現実」

産業技術総合研究所 人工知能研究センターでは、人工知能研究に関する情報交換を目的として、原則として月に一度、外部の方やセンター内研究者を講師とする人工知能セミナーを開催しています。

2018年9月は医療分野における人工知能技術の活用事例についてご紹介します。

基本的にどなたでも無料でご参加いただけますが、事前申込が必要です。人工知能に興味のある方は奮ってご参加ください。多くの方々にご参加いただき活発な議論が行われることを期待しています。

要旨

人工知能技術が社会の様々な場面で活用され始めており、ヘルスケアや医療の領域も例外ではありません。 また、高度な信号処理や機械学習を可能とするソフトウェアライブラリや、先進的な深層学習モデルを容易に構築できるフレームワークが充実するに伴い、最先端の人工知能研究者でなくても、高度に専門的な判断を行うシステムを容易に構築できる環境が整いつつあります。そのため、日々の暮らしの中で取得されるデータに基づく見守りから、医療現場において高度な検査機器から収集されるデータに基づく診断支援まで、様々な製品やサービスが次々に登場しています。 今回のセミナーでは、医療機器メーカーや医療AIスタートアップ企業から現役の医師を含む講師をお招きして、医療分野における人工知能技術の利活用に関する現状や将来展望についてご紹介いただきます。


基本情報

  • 名称:【第26回AIセミナー】「AIの医療現場応用における理想と現実」

  • 日時:2018年9月26日(水)16:00 - 18:00

  • 受付時間:15:20 - 18:00 ※ 受付時間外に来られた場合には対応できないことがございます。

  • 場所:〒135-0064 東京都江東区青海二丁目5番10号 テレコムセンタービル東棟14階
    Asia startup office MONO

  • URL:https://mono.jpn.com/telecom-center-access/

  • 定員:200名

  • 参加費用:無料

  • 主催:産業技術総合研究所人工知能研究センター

  • 連絡先:人工知能セミナー窓口

  • 本セミナーは、国立研究開発法人新エネルギー産業技術総合開発機構(NEDO)による委託事業「次世代人工知能・ロボット中核技術開発(次世代人工知能分野)」による活動となります。

注意事項

  • 他の方に参加の機会をお譲りするためにも、参加ができないと分かった場合は早めのキャンセルをお願いします。

  • 産総研は、お送りいただいた情報をセミナー運営以外の目的には使用しません。

  • 懇親会の予定はありません。

プログラム

16:00 - 16:50 「世界に挑戦する日本の内視鏡AI」
多田智裕 (医療法人ただともひろ胃腸科肛門科 理事長、株式会社AIメディカルサービス CEO)
概要:
私どものチームは、ディープラーニングを用いたAIを内視鏡画像に応用して、内視鏡専門医並のピロリ菌胃炎の人工知能診断および、胃がん拾い上げ人工知能診断に世界で初めて成功いたしました。すでにいずれも医学論文として全世界に公開されておりますが、その内容を簡単に紹介いたします。 また、この技術を応用した内視鏡AIは本年6月より研究使用目的限定での提供が開始されています。7月時点で、がん研有明病院、大阪国際がんセンターなどの施設で稼働しており、データ収集および改良が随時進んでいます。 その事例紹介、動画リアルタイム診断のデモなどを紹介いたします。

略歴:
1990年3月 私立灘高等学校卒業。1996年3月 東京大学医学部医学科卒業。2005年3月 東京大学大学院外科学専攻卒業。医師。医学博士。1996年6月 東京大学医学部付属病院外科、1997年6月 国家公務員共済組合虎ノ門病院麻酔科、1999年12月 東京都教職員互助会三楽病院外科、2001年6月 東京大学医学部付属病院大腸肛門外科、2005年4月 東葛辻仲病院外科を経て、2006年7月 武蔵浦和メディカルセンターただともひろ胃腸科肛門科開設。院長。2012年3月 東京大学医学部付属病院大腸肛門外科学講座非常勤講師、2017年9月 AI Medical Service Inc。を設立、CEO。
16:50 - 17:20 「パナソニックにおける画像診断支援技術の開発」
近藤堅司  (産業技術総合研究所 人工知能研究センター 特定集中研究専門員(研究) )
概要:パナソニックでは、医学知見と画像処理・機械学習技術を融合させた画像診断支援技術の開発に取り組んでいます。本講演では、胸部CT類似症例検索技術、胸部X線写真異常検知技術を中心に取組状況を述べます。 


略歴:
1994年 早稲田大学大学院理工学研究科電気工学専攻修了。同年 松下電器産業(株)入社。以来、ニューラルネットワーク・文字認識・虹彩認証・医用画像処理など、人工知能・画像認識関連業務に従事。2017年 産業技術総合研究所へ出向。現在、人工知能研究センター 特定集中研究専門員(研究)。
17:20 - 17:50 「知識ゼロから心電図のノイズを見つけるAIをつくる」
川島拓也  (日本光電工業株式会社 荻野記念研究所 開発部 AIプロジェクト )
概要:医療業界における昨今のAIブームで華々しい成果が上がっているのは、主に画像認識の分野が中心であることから、その他の医療データに対して人工知能技術がどのように活用できるのか?というイメージがつきにくいのではないかと思います。 ベッドサイドで患者さんの容態変化をモニタリングする生体情報モニタは、心電図や呼吸、血中酸素飽和度等の様々なパラメータを計測し、その生体信号を解析して患者さんの危険を知らせるアラームを鳴らします。 本講演では、医療現場で大きな問題となっているアラームの無駄鳴りに対し、生体信号の誤解析の原因となるノイズを判別するアルゴリズムの構築のため、その中の一つである心電図を対象に機械学習的アプローチで解析を行った成果について紹介します。 


略歴:
2015年3月 慶應義塾大学大学院 理工学研究科 総合デザイン工学専攻 修了。2015年4月 日本光電工業株式会社 入社。2017年10月より、産業技術総合研究所 人工知能研究センターとの共同研究にて、AIによる生体信号の解析に関する研究開発に従事。
17:50 - 18:00 「産総研 人工知能研究センターにおける医用画像診断支援へ向けた取り組み」
坂無英徳  (産業技術総合研究所 人工知能研究センター 人工知能応用研究チーム 研究チーム長)
概要:近年の人工知能技術の飛躍的な発展に伴い、医療分野においても診断支援技術の研究開発が国内外で活発に進められています。正確にラベル付けされたデータを数多く用いて訓練することにより機械学習システムの精度は向上しますが、医療のように極めて専門性の高い分野で高品位の訓練用データを収集するために要するコストが課題となっています。本講演では、このような問題に対する人工知能応用研究チームにおける取り組みの概要についてご紹介します。 


略歴:
1996年 北海道大学大学院工学研究科情報工学専攻博士後期課程修了。博士(工学)。同年 日本学術振興会特別研究員。1998年 通商産業省工業技術院電子技術総合研究所(現、 (国研)産業技術総合研究所)通商産業技官。2018年1月より現職。筑波大学教授(連携大学院)。東邦大学客員教授。

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