＜１＞医療・ヘルスケア分野での、人工知能およびビッグデータの活用動向
13:30～14:55
医療・ヘルスケア分野においても、人工知能とビッグデータの活用が進んでいます。しかし、この分野特有の課題や障害も多くあり、必ずしも期待通りとは言えないようです。国内外、特に海外での医療・ヘルスケア分野での人工知能/ビッグデータの活用動向を整理し、普及に向けての課題や今後の取り組み方について、これまでの関連プロジェクトでの経験に基づいてお話します。
1．医療・ヘルスケア分野でのAI/BDの活用領域
2．日本国内での動向
3．海外での動向
4．医療・健康分野での活用における課題
5．AI／BDが医療・健康業界にもたらす変化
【講師から】
医療・ヘルスケアでの人工知能、ビッグデータの活用で、日本は世界に遅れているといわれています。今後の事業展開に向けては幅広い視点が必要で、出来るだけ現場に即したお話をしたいと思います。
人工知能を活用した医療画像診断支援システムと製薬研究
15:05～16:30
エルピクセルは、ライフサイエンス領域における画像解析・人工知能に強みをもつ東大発ベンチャー企業です。物理・化学・生物（ライフサイエンス）の中で機械化が最も遅れている生物・ライフサイエンス（医療・製薬・農業など）分野で増え続けるデータを解析することで、新しい産業が生まれようとしています。同社の研究開発、製品を例に挙げつつ、医療診断、製薬研究に与えるインパクトをご紹介します。
1．会社概要
2．人工知能概要
何故、急に人工知能がトレンドになったか
・人工知能の医療応用について
・日本、世界での取り組み
技術概要
・機械学習
・ニューラルネット
・ディープラーニング
3．人工知能を活用した医療画像診断支援システム
能動学習を活用した国立がん研究センターとの取り組み
未破裂脳動脈瘤検知ソフトウェア
病理画像診断支援ソフトウェア
医療機器申請への取り組み
事業化にあたって必要なこと
・臨床研究等のとりくみ
・各種規制対応
4．人工知能を活用した再生医療への取り組み
国家プロジェクトの取り組み
東レエンジニアリング社との提携
人工知能を活用した製薬研究支援
画像処理教育の重要性
システムの重要性
ライフサイエンス画像解析クラウド”IMACEL”について
【講師から】
一般の方にわかりやすく説明いたします。ライフサイエンス、人工知能、画像解析などに知見がなくとも、ご興味がある方は是非御参加ください。
