tag:peatix.com,2011:1 2024-04-21T15:13:45+09:00 Peatix MCPC 委員会Group1 tag:peatix.com,2024:event-3857753 2024-03-22T13:00:00JST 2024-03-22T13:00:00JST

「MCPC 第5回未来塾セミナー『未来医療の世界2』～AI医療画像解析と認知症対策～」　平素は MCPC AI&ロボット委員会、医療・ヘルスケアWG、量子コンピュータ・デジタルツイン推進WG活動について多大なご協力を賜り、厚く御礼申し上げます。早速ですが、この度3月22日（金）に、「MCPC第5回未来塾セミナー『未来医療の世界2』」をオンライン形式で実施する運びとなりました。　新型コロナ対応に追われてきた国際社会も一段落を迎え、今後新たな展開を目指す動きとなる一方、世界的な経済・政情不安に対してはあらためて対策を求められ、特に日本をはじめとする先進諸国における少子高齢化問題は今後も引き続き大きな課題であり、それらに対し未来志向で立ち向かう事が望まれております。その様な環境下、第5回目を迎えた「MCPC未来塾」は、昨年度に引き続き『未来医療の世界2』と題しまして「医療・ヘルスケア」の領域に特化した形で開催致します。　今回は「AI医療画像解析と認知症対策」と題しまして、最先端のデータサイエンスの社会実装と医療DXの重要性と課題を背景に、「認知症」という医療・社会課題に対するAI画像技術による対策・挑戦などのキーワードを交えて各分野のご専門の先生方からご講話を頂く事としました。　　ご多忙中のところ恐れ入りますが、多数のご参加をお待ちしております。また、これを機にMCPCへのご加入、当委員会への参加もご検討頂けたら幸甚です。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 【開催概要】1.開催日時：　2024年3月22日（金）　13:00～　　（開場、受付　　12:50～）2.開催方法：　ZOOMによるオンライン配信　　　　　　　（peatixイベント視聴ページより参加ください）3. アジェンダ　　　　司会　　　AI&ロボット委員会医療＆ヘルスケアWG主査　伊集院　明宏1) セミナー開催にあたって　 　　AI&ロボット委員会　委員長　森山　浩幹　2) 基調講演：米国ジョンズホプキンス大学医学部　教授　　　森　進　氏　　「画像AIの社会実装からみた医療DXの可能性と課題」3) 東京慈恵会医科大学　総合医科学研究センター人工知能医学研究部　部長／教授　　附属病院超音波診断センター所属　情報通信技術(ICT)戦略室　室長　中田　典生　氏　　　　「内科 vs AI：2023年３月時点でのAIの能力と限界」4) 国立研究開発法人　量子科学技術研究開発機構　量子生命・医学部門　量子医科学研究所　　　脳機能イメージング研究部　主任研究員　　　　　遠藤　浩信　氏　　　　「脳画像による認知症AI自動診断への試み」　　　5) 株式会社エム 取締役COO　　　　　　 　　谷口　善洋　氏　　　　「AI医療画像解析の力で実現する人々と社会のウェルビーイングのための事業構想」　　　4.定員　500名　　（定員になり次第締め切り）【登壇者プロフィールと◆講演概要】 森　進（もり　すすむ）氏米国ジョンズホプキンス大学医学部教授株式会社エム創業者、代表取締役CEO1991年より米国ジョンズホプキンス大学医学部博士課程で生物物理学を専攻。以降米国にて30年以上MRI画像収集技術、画像解析技術の開発に従事し、それらの技術を用いて脳構造の解明と医学への応用を行ってきた。2006年に同大学放射線科教授となり現在に至る。現在、医療アーカイブに眠る医療画像の大量解析・ビックデータプロジェクトを推進中。2021年に株式会社エムを設立し、今まで築いてきた技術と知見の社会実装を試みている。趣味はアメリカならではのバイク競技（レースとエンデューロ）にはまっていたが、日本では子供の時からの趣味だった磯釣りを再開中。◆最先端のデータサイエンスの社会実装と医療DXの重要性が以前から指摘されているが、現実には多くのボトルネックがある。脳のMRI画像情報の社会還元という医療画像DXの実例を基礎技術から社会実装まで一気通貫で行ってきた演者の経験を踏まえ、医療DXの意義、難しさ、そしてその可能性について考察する。中田　典生 (なかた　のりお)氏東京慈恵会医科大学　総合医科学研究センター人工知能医学研究部　部長／教授附属病院超音波診断センター所属、情報通信技術（ICT）戦略室　室長1988年東京慈恵会医科大学医学部卒業、1993年日本医学放射線学会放射線科専門医（診断）取得、2001年医学博士取得、同年から東京慈恵会医科大学高次元医用画像工学研究所にて鈴木直樹教授（現　早稲田大学 理工学術院　教授）に師事。2001-2002年 NTT DocomoとFOMA（3G）の医用画像転送に関する共同研究、2004年に同大放射線医学講座講師を経て、2011年から東京慈恵会医科大学医学部准教授。2012年スマートフォンを用いた医用三次元画像のAR（拡張現実）の研究結果を発表。（Nakata N, Suzuki N, Hattori A, Hirai N, Miyamoto Y, Fukuda K. Informatics in radiology: Intuitive user interface for 3D image manipulation using augmented reality and a smartphone as a remote control. Radiographics. 2012 Jul-Aug;32(4):E169-74. doi: 10.1148/rg.324115086. Epub 2012 May 3. PMID: 22556316.）2015年 北米放射線学会（RSNA2015）にてDeep Learningの放射線科での重要性について教育展示を発表、2017年厚生労働省　保健医療分野におけるAI活用推進懇談会 構成員、2017年北米放射線学会（RSNA2017）にて医用画像におけるAIとディープラーニングについてキーノート講演、2018-2019年 Google傘下DeepMind Healthと乳癌AIについて共同研究。2020年4月から現職（東京慈恵会医科大学　総合医科学研究センター人工知能医学研究部　部長）、2023年4月から現職（東京慈恵会医科大学　教授）専門：放射線科（画像診断、日本専門医機構認定　放射線科専門医）、超音波医学（日本超音波医学会認定専門医・指導医）、人工知能医学所属学会：日本医学放射線学会、日本超音波医学会、日本メディカルAI学会　顧問、日本医用画像工学会　常任幹事RSNA（北米放射線学会） RadioGraphics誌（Informatics担当）Reviewer、RSNA Radiology: Artificial Intelligence誌（～2019年）　編集委員(Associate Editor)、RSNA2017～2019年　 RSNA Scientific Session(口頭発表) Program Committee委員◆近年、大規模言語モデル（LLM）を活用した生成系AIの技術が医療分野を含む社会全体に大きな変革をもたらしている。特に注目されているのは、OpenAIのChatGPT4が米国および日本の医師国家試験の合格水準に達している点である。これにより、LLMの活用範囲は医療文書の作成支援や要約から、将来的には臨床検査データや電子カルテの分析による医師の診療支援・補助業務をまで拡大することが推測される。デスクトップコンピュータにインストールした医療特化型LLM「Med42-70b」（700億パラメータ）を量子化したモデルによる日本の医師国家試験解答結果をChatGPTと比較・分析してみた。このような好事例とともに、障害となる課題についてお話させて頂きます。遠藤　浩信（えんどう　ひろのぶ）氏国立研究開発法人　量子科学技術研究開発機構　量子生命・医学部門　量子医科学研究所　脳機能イメージング研究部　主任研究員。2003年北里大学　医療衛生部　衛生技術学科卒業、2008年大分大学医学部医学科へ学士編入学し卒業、卒後、神戸大学研修医・神経内科専攻医として大学病院、関連病院に勤務。2018年神戸大学大学院医学研究科神経内科学博士課程修了、この間、量子科学技術研究開発機構（旧　放射線医学総合研究所）の実習生として脳画像研究に従事。2019年ジョンズホプキンス大学　放射線科MR研究部門　博士研究員。2020年量子科学技術研究開発機構　量子生命・医学部門　量子医科学研究所　脳機能イメージング研究部　研究員。2023年　同　主任研究員認定資格：神経内科専門医、認知症専門医、総合内科専門医、PET核医学認定医◆様々な認知症の死後脳検討では異常タウタンパクの沈着が示され、タウ病変が蓄積する疾患ごとに、特徴的な沈着パターンを呈する。我々は生前から認知症のタウ病変を検出する陽電子放出断層撮影（PET）プローブである［18F］PM-PBB3 (florzolotau)を開発した。この診断技術を広く普及させるには、PET画像における疾患特異的なタウ蓄積パターンを明らかにする必要がある。これには正確な画像定量とパターン認識という2つの技術が不可欠であり、まずタウPET画像の定量化法と機械学習手法を用いたパターン認識について触れ、認知症を特徴づけるタウPET病理指標を示すアプローチを紹介する。このAI解析技術は、認知症の全自動診断に向けた基幹技術であり、様々なタイプの認知症のデータを追加学習させることで、幅広い疾患の鑑別が実現することが期待される。谷口　善洋（たにぐち　よしひろ）氏株式会社エム 取締役COOPwCコンサルティング合同会社 Strategy&で戦略コンサルタントとして、テクノロジー企業のビジネスデューデリジェンスや新規事業開発など、中核技術／プロダクトを活用した新規事業開発に関わるプロジェクト経験を有する。三菱重工業原子力事業部においては、新型炉開発・設計のエンジニアとして、中核機器の設計、日仏共同の国際プロジェクトのリード経験を有する。2009年 東京大学大学院工学系研究科 原子力国際専攻修了（工学修士）。医学物理、放射線の利活用等をテーマに取り組む上坂充研究室にて医療用X線源のための線形電子加速器の研究に従事。2021年秋に森進と出会い、30年の研究成果・技術の社会実装を目指す森の志に共感し、2022年4月に株式会社エムに参画。戦略策定、事業開発、プロダクトマネジメント、マーケティング等の事業運営全般を所掌する。大学時代のアメリカンフットボール部での活動で頭部への物理的衝撃を受け続けてきた経験から漠然と脳の健康については不安があったが、MVisionにて脳を可視化することで安心感を得た。若いうちからの脳の可視化・健康管理を自ら推進している。◆現在の医療では、医療画像の主な用途は病気の診断であるため、健診や人間ドックで撮影された医療画像は大半が「異常なし」以上の情報を提示せぬまま死蔵されている。これらの医療画像をAI画像解析により数値化できれば、画像の持つ膨大な情報をウェルビーイングに活用できるようになる。すなわち、未病段階からの健康状態評価や予防行動の動機付け、重要臓器の状態ログの蓄積による万一の疾患発症時の早期発見／適切な診断・処置といった医療上のアウトカムの向上といった価値提供が可能になる。これらを普及させるには、関連産業とも連携して画像解析で得た情報を利活用する事業モデルの構築が大切である。その構想・取組みについてご紹介する以上