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 -

概要

AI/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。

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。

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。

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。

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。

※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。

タイムスケジュール

※ 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。

登壇者

伊藤 康太郎

DeNA 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

2005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。

青木 智広

DeSC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

2007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）

佐々木 桃太

DeSC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

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DeNA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。

参加対象

• 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
• データ活用・分析に興味のある方
• 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

注意事項

※ 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。