PROGRAM

2022/03/19(土)

時間タイトル登壇者
09:15ご挨拶野々宮 悠太 (大阪市立大学医学部)
09:20-
09:50		「AIで世界の健康を実装する」植田 大樹 (大阪市立大学 健康科学イノベーションセンター スマートライフサイエンスラボ)
09:50-
10:20		「インテリジェントな放射線画像システムの構築に向けた取り組み」小林 和馬 (国立がん研究センター研究所)
10:30-
11:00		「PubMedBERT: 医学・生命科学分野に特化した大規模言語モデルの活用」臼山 直人 (Microsoft Health)
11:00-
11:30		「臨床現場におけるAIモデルの有用性：予測された患者群は本当に介入対象なのか？」後藤 匡啓 (TXP Medical株式会社)
11:30-
12:00		「Kaggleから学んだ医療画像データ解析の取り組み方」井ノ上 雄一 (京都大学薬学研究科, TURING株式会社, Kaggle GrandMaster)
13:00-14:30Pythonプログラミングチュートリアル琴浦 陽南 (大阪市立大学医学部)
15:00-「医療データを用いたAIコンテストの課題とルール説明」秋山 理 (大阪大学医学部附属病院, Kaggle Master)

2022/03/20(日)

この日は特にプログラムは設けておりません。
是非コンテストに全力を注いでください！

2022/03/21(月・祝)

時間タイトル登壇者
12:00submission締め切り
15:00優秀成績者表彰・上位者解法の紹介上位者の皆様
16:00大学のAIサークル紹介と交流会各サークルの担当者様

登壇者紹介

「AIで世界の健康を実装する」
植田 大樹 先生
(大阪市立大学 健康科学イノベーションセンター スマートライフサイエンスラボ)

放射線科医として臨床の場に立ちながら、医療AI研究の第一人者として様々な研究・教育に携わっておられます。
2019年にはMRA画像から脳動脈瘤を自動検出するアルゴリズムを開発され、日本で初めてDeep Learning技術を用いた医療機器認証を取得されました。
現在、AIを用いた医学研究により世界に貢献されており、市大(公大)を語る上で欠かすことができない先生です。

「インテリジェントな放射線画像システムの構築に向けた取り組み」
小林 和馬 先生
(国立がん研究センター研究所)
放射線腫瘍医として国立がん研究センター中央病院で5年間臨床に従事した後、同研究所にて医療AIの研究開発に従事されています。特に放射線画像解析を専門とされています。

「PubMedBERT: 医学・生命科学分野に特化した大規模言語モデルの活用」
臼山 直人 先生
(Microsoft Research, Biomedical NLP, Senior Applied Researcher)
生物医学分野に特化した言語モデル PubMedBERTを2020年に公開。
現在も広く利用され、huggingface上で月間25万回以上のダウンロード。
膨大なカルテ / 論文の非構造データを活用し、Real World Evidence(RWE)を促進するための研究開発に従事されています。

「臨床現場におけるAIモデルの有用性: 予測された患者群は本当に介入対象なのか？」
後藤 匡啓 先生
(TXP Medical株式会社)
2015年からハーバード大学公衆衛生大学院修士課程に進学すると同時に、マサチューセッツ総合病院にて臨床研究を行われました。
帰国後、東京大学大学院を経て、TXP Medical株式会社 CEOとして、主に因果推論や機械学習を用いた救急集中治療領域に関する臨床研究・研究指導を行なっておられます。

「Kaggleから学んだ医療画像データ解析の取り組み方」
井ノ上 雄一 先生
(京都大学薬学研究科, TURING株式会社, Kaggle Grandmaster)
Kaggleにて、数々のコンペで優秀な成績を収められています。
京都大学薬学部博士課程にて、体内時計について研究されています。
同時に、TURING株式会社にて、LV5完全自動運転EVの開発に取り組んでおられます。

コンテストの参加につきまして

コンテストの参加は中学生・高校生・大学生・大学院生・前後期研修医・医師に限定させていただきます。大学生 ・大学院生の学部は問いません、文系の方でもご参加いただけます。何卒ご了承くださいますようお願いします。

コンテスト課題につきまして（3月12日公開）

コンテストの課題について一部情報を公開します。

・入力は画像
・分類課題
・チュートリアルではMNIST(手書き数字分類)を使用

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