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各自が着手している医学AIに関する研究課題について、定期的に内容を発表し、他者の批評を受ける。これらの活動を通じて、手法の立案、科学的正当性の担保、研究の制約、計画の実現性、成果の価値について学ぶ。
Regularly present the research topics related to medical AI that each individual is working on, and receive feedback from others. Through these activities, learn about method planning, scientific validity ensuring, constraints in research, feasibility of plans, and the value of outcomes.
医学AIに関する文献を精読し、内容をまとめて発表する。また、他者の発表を評価する。これらの活動を通じて、論文読解・講演発表・質疑応答の能力を修得する。
Thoroughly read literature on medical AI, summarize its content, and make presentations. Additionally, evaluate presentations by others. Through these activities, aim to develop skills in paper comprehension, public speaking, and question-and-answer sessions.
課題解決へ向けたアプローチ手法であるデザイン思考の過程をワークショップを通じて理解する。デザイン思考を用いて臨床現場におけるニーズを見つめ直し、AI技術をどのように活かすことで真に求められるソリューションが得られるか見出す。
Understand the process of design thinking, an approach method for problem-solving, through workshops. Utilize design thinking to reevaluate needs in the clinical setting and explore how AI technology can be leveraged to discover truly sought-after solutions.
医学AIセミナーは、医学AI大学院コース在籍大学院生の教育について中心的役割を果たす。各自のテーマに関する発表・討議に加えて、理化学研究所革新知能統合研究センターや産総研人工知能研究センター等の外部専門機関、メディカルAI学会等の関連学会から、大学院生のテーマに関連する研究を行っている講師の講演を聞き、最先端の知見に触れる。
This course plays a central role in education of graduate students belong to Medical AI course.
In addition to the presentations and discussions on their own themes, students will attend the lectures from instructors, who conducts research related to the student’s own themes, from RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Artificial Intelligence Research Center, Japanese Association for Medical Artificial Intelligence, etc, and obtain latest knowledge.
本実習では東北メディカル・メガバンク機構(ToMMo)のスーパーコンピュータを用いてビッグデータ解析の手法を学習する。
近年の技術革新によってゲノムをはじめとする医学研究に用いられるデータはますます大規模となりつつあり、そのようなビッグデータの解析には専用のスーパーコンピュータが必要となってきている。ToMMoのスパコンはこのような個人レベルのビッグデータを安全に解析することのできる計算機環境である。参加者はスパコンへのアカウント作成、アクセス、データアップロード、データ解析、データダウンロードを行う。本実習ではToMMoのコホートデータは扱わないが、個人レベルの情報への注意点について学習する。データ解析についてはジョブスケジューリングシステムであるSLURMを用いた大規模実行を行う。この実習により、医学データやToMMoのコホートデータの解析の基礎を学ぶ。更に、応用例としては、医療データセットを用いて実際の臨床現場で使用されている課題の解決を図る。
This course aims to learn big data analysis by using the supercomputer system of the Tohoku Medical Megabank Organization (ToMMo).
Due to recent advancement of technologies, the size of data used in medical researches, e.g. genome data, has been increasing in size, and it is necessary to use specialized supercomputers to analyze such big data. The supercomputer system of ToMMo is suitable for analyzing individual-level big data in a secure environment. Students will learn to create an account of the supercomputer, access to it, upload data to it, analyze data with it and download data from it. Though the cohort data of ToMMo will not be used in this course, students will learn secure treatment of individual-level data in the supercomputer. To run a large-scale data analysis, job-scheduling system, SLURM, will be used. Students will learn the basics of large-scale medical data analysis through this course. Students can also use the supercomputer for addressing the problems in clinics by using their own medical data sets.
医学・生命科学の学際領域での研究の現状を理解する
This course provides lectures on advanced medicine and life science research in order to understand interdisciplinary research.
医学・生命科学の学際領域での研究の現状を理解する
This course provides lectures on advanced medicine and life science research in order to understand interdisciplinary research.
研究を推進する上で求められる姿勢・技術の涵養
To learn research ideas, procedures, and ethics
研究を推進する上で求められる姿勢・技術の涵養
To learn research ideas, procedures, and ethics
医療分野における人工知能の役割とその基盤技術である機械学習の基本概念・技術について学ぶ。機械学習の代表的な分析手法である回帰、分類などについて、手を動かしながらシステムを作成し、実データを処理する過程で医療分野における機械学習について理解を深める。プログラミング言語pythonの基礎と機械学習で重要な役割を持つ数値計算ライブラリの使い方を習得する。/ In this course, students will learn about the role of artificial intelligence in the medical fields and fundamental concepts and skills of machine learning.
To deepen own understanding of regression and classification, etc, which are the fundamental components of machine learning, by hands-on programming.
To learn about programming language Python and how to use a numerical calculation library which has the important role of machine learning.