DLLAB Healthcare Day 2020 ~地域包括ケアとAI~

2020/02/16(日)13:00 〜 19:00 開催

ブックマーク

#Azure, #ハンズオン, #Deep Learning, #人工知能, #HealthTech

イベント内容

Deep Learning Lab（DLLAB）について

Deep 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。

過去の医療 x AI シンポジウムに関しては、こちらです。

DLLAB Healthcare Day 2020 地域包括ケアとAI

昨年度 DLLABでは「医療×AIシンポジウム」を開催し、医療従事者及び医療関係企業150人に参加いただきました。その続編として、「地域包括ケアとAI」をテーマにシンポジウムを開催します。前回のアンケート結果を基に、医師のみならず多職種（看護・介護・行政）が関係するAIの応用に関する講演を企画しました。アカデミック、ビジネスそれぞれの著名人が地域包括ケアの課題にどうAIを活用し解決していくのか、医療機関、看護、介護現場や保健・予防の観点で20分のプレゼンテーションを行います。プレゼンテーションの後には研究者側とビジネス側を混ぜたパネルディスカッションも行います。また、隣接する会場で実際に手を動かしてAIを理解したい方向けに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（ハンズオンの第1部と第2部は同じ内容です）。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。

詳細

日時 2020年2月16日（日）12:00 開場、19:00 終了
会場日本マイクロソフト株式会社品川オフィスマップ
持ち物当日Connpassの受講票（携帯の画面でOK）とお名刺2枚をお持ちください。
ハンズオン希望の方はご自身のPCをお持ちください。

対象者

・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）
・医療従事者の方（医者、看護師、介護士等）
・生命情報のアカデミック分野で研究されている方
・ヘルスケアでの AI 活用や先端事例に興味のある方

セッションスケジュール

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。
※諸事情により、登壇者を変更させていただきます。(山下和彦氏⇒亀田義人氏)
　登壇者の変更に伴う払い戻しを希望される場合は、事務局宛にご連絡をお願いいたします。

時間	Room1	講演者
12:00-13:00	受付
13:00-13:10	オープニング
13:10-13:30	本邦におけるメディカルAIへの期待	日本メディカルAI学会代表理事浜本隆二氏
13:30-13:50	内閣府「人工知能ホスピタル」プロジェクト	公益法人がん研究会がんプレシジョン医療研究センター中村祐輔氏
13:50-14:00	休憩
14:00-14:20	テクノロジーを活用した科学的介護の将来像	株式会社エクサウィザーズ AIケア事業部 Care Tech部部長前川智明氏 https://exawizards.com/
14:20-14:40	遺伝子情報とAIを活用したヘルスケアへの取り組み	ジェネシスヘルスケア株式会社萩迫孝弘氏 https://www.genesis-healthcare.jp/
14:40-15:10	登壇者パネルディスカッション	(モデレーター: 亀田)
15:10-15:20	休憩
15:20-15:40	タイトル未定	千葉大学大学院医学研究院人工知能医学川上英良氏
15:40-16:00	日本老年学的評価研究JAGESとまちづくり	千葉大学医学部附属病院千葉大学予防医学センター特任助教亀田義人氏 https://www.jages.net/
16:00-16:10	休憩
16:10-16:30	介護領域でのAI技術活用	株式会社エス・エム・エス介護経営支援事業部　部長岡田亮一氏 https://www.bm-sms.co.jp/
16:30-16:50	ヘルスケア現場におけるAI活用の可能性	株式会社FRONTEO ライフサイエンスAI事業本部豊柴博義氏 https://www.fronteo.com/
16:50-17:20	登壇者パネルディスカッション	(モデレーター: 亀田)
17:20-17:30	クロージング
17:30-19:00	懇親会

ハンズオンスケジュール

ハンズオンは同じコンテンツで二回行います。ご聴講されたいセッションのスケジュールと合わせて、第一部・第二部のどちらかをお選びください。また、ハンズオンではご自身の PC を必ずお持ちください。初学者向けのコンテンツとなるため、ディープラーニング、機械学習に初めて触れる方でも問題ありません。是非ご参加ください。

	Room2
12:00-13:00	受付
13:10-15:10	Azure Machine Learning Studio Classicで問診検査ハンズオン第一部株式会社キカガク
15:20-17:20	Azure Machine Learning Studio Classicで問診検査ハンズオン第二部株式会社キカガク

ハンズオンの目的

どうすれば良い精度のAI診断予測システムを作成できるのか、問診から作成するデータを基にハンズオン形式で体系的に学んでいきます。
医療の画像認識の仕組みをCustom Visionを用いてハンズオン形式で体系的に学んでいきます。
AI、機械学習、ディープラーニングの位置づけが理解できるようになります。

ゴール

今後の医療現場で質の良いデータの集め方がAI×医療の発展に必要不可欠であることを理解している。
医療従事者の方々がサポートとしてのAIをどのように活用していくのかイメージが付いている。
AIの仕組みについて理解している。

時間割

時間（120分）	トピック	内容
10分	イントロダクション	・自己紹介・イントロダクション
20分	機械学習に関する基礎知識	・AI・機械学習・ディープラーニング・機械学習のトピック(教師あり学習）・医療現場での機械学習導入事例
50分	Azure Machine Learning Studio Classic ハンズオン	・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
30分	画像分類	・Custom Vision APIとは・肺炎の画像分類をタグ付け作業を共に行い実装
10分	まとめ	・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

※ ハンズオンの時間配分を変更（2020.01.23）

事前準備のお願い

▼必要な事前準備 - Microsoftアカウントの作成（※すでにお持ちの方は大丈夫です。）

・ Microsoftアカウントはこちらから取得ください

Azure アカウントの取得
・無償アカウントはこちらから取得ください。
・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。
・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。
機械学習、Pythonの基礎知識 (事前予習:機械学習概論, Python入門)