髙﨑 洋介(医師・医学博士・MBA) | Prof. TAKASAKI Yohsuke, MD, PhD, ScM, MPA, MBA, FRSM– Author –
髙﨑 洋介(医師・医学博士・MBA) | Prof. TAKASAKI Yohsuke, MD, PhD, ScM, MPA, MBA, FRSM
医師・医学博士・AI研究者・連続起業家
元厚生労働省幹部・ハーバード大学理学修士・ケンブリッジ大学MBA・コロンビア大学行政修士(経済)
岡山大学医学部卒業後、内科・地域医療に従事。厚生労働省で複数室長(医療情報・救急災害・国際展開等)を歴任し、内閣官房・内閣府・文部科学省でも医療政策に携わる。
退官後は、日本大手IT企業や英国VCで新規事業開発・投資を担当し、複数の医療スタートアップを創業。現在は医療AI・デジタル医療機器の開発に取り組むとともに、東京都港区で内科クリニックを開業。
複数大学で教授として教育・研究活動に従事し、医療関係者向け医療AIラボ「Medical AI Nexus」、医療メディア「The Health Choice | 健康の選択」を主宰。
ケンブリッジ大学Associate・社会医学系指導医・専門医・The Royal Society of Medicine Fellow
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The Food Choice
豆腐という『身体資本』への賢い投資:科学が解き明かす、豆腐の真価と戦略的活用法
日常の食材を「投資ポートフォリオ」の視点で再評価する 多忙な日々を送る私たちにとって、食事は時にタスクのように感じられるかもしれません。しかし、もし日々の食卓に並ぶ一品一品が、未来の自分自身の健康、すなわち「身体資本」に対する投資であると... -
Medical Data Science 100
[Medical Data Science 100 : S37] 生存時間分析の「落とし穴」に挑む:競合リスクと多状態モデルで、もっと現実に近い未来を予測しよう
学習のポイント:競合リスク分析 生存時間分析でよく見るKaplan-Meier曲線は、複数のイベントが起こりうる状況(競合リスク)では結果を誤解させる危険があります。ここでは、その問題点と、より現実に即した分析手法の要点を解説します。 ⚠️ K-M法の「死... -
The Recipe Choice
【科学的視点で考える「理想の朝食」】多忙なあなたのために、医師が提案する科学的「時短和食」レシピ3選① | 和朝食①
理想と現実の架け橋としての「戦略的」時短術 以前の記事では、日本の伝統的な食文化である「和朝食」が、時間栄養学、血糖値コントロール、そして腸内環境という3つの科学的観点から、いかに私たちの心身のパフォーマンスにとって理想的なシステムである... -
Medical Data Science 100
[Medical Data Science 100 : S36] 未来を予測する「育てゲー」? 医療データサイエンスの新常識、ベイズ統計学へようこそ!
学習のポイント:ベイズ統計学の全体像 この記事では、不確実な現実世界でより良い判断を下すための強力なツール、ベイズ統計学の核心に迫ります。医師の思考プロセスのように「最初の知識」を「新しいデータ」で更新していく考え方と、そのための技術を学... -
Medical Data Science 100
[Medical Data Science 100 : S35] 「いつ、何が起こるか」を科学する:生存時間分析への招待状
生存時間分析の学習ポイント 生存時間分析は、病気の再発や生存期間など「イベントが発生するまでの時間」を分析する統計手法です。研究途中で情報が途切れてしまう「打ち切り」データを適切に扱うことで、より正確な治療評価を可能にします。 🎯 分析の目... -
Execution / Actionable Choice
【科学的視点で考える「理想の朝食」】なぜ伝統的な和食は、現代人のパフォーマンスを高めるのか?
多忙な朝、あなたはどのような選択をされているでしょうか。コーヒーとエナジードリンクで覚醒を促す、デスクで手軽な菓子パンを頬張る、あるいは、時間がないからと朝食そのものをスキップしてしまう。こうした光景は、現代を生きる私たちにとって、決し... -
Medical Data Science 100
[Medical Data Science 100 : S34] AIドクターの成績表?〜ロジスティック回帰の評価、オッズ比からROC曲線まで〜
AIドクターの成績表:性能評価の2大要素 開発したAIドクターが本当に信頼できるかを確認するには、客観的な「成績表」が必要です。その性能は、主に「正しく見分ける能力」と「予測確率の信頼性」という2つの重要な柱で評価されます。 🎯 判別能 (Discrimi... -
Medical Data Science 100
[Medical Data Science 100 : S33] 「発症するか否か」を予測する標準的なツール:ロジスティック回帰分析へようこそ
ロジスティック回帰の学習ポイント 「はい/いいえ」を予測するロジスティック回帰の仕組みを解説します。確率を線形モデルで扱えるように変身させる方法と、その結果の解釈、モデル性能の評価が鍵となります。 🤔 課題と解決策 なぜ線形回帰ではダメ? 「... -
Execution / Actionable Choice
脂質異常症の食事を再考する:コレステロール管理は「減らす」から「賢く選ぶ」時代へ
「健康診断で、コレステロール値の高さを指摘された」「脂質異常症と診断されたが、具体的に何から手をつければ良いのかわからない」 多忙な日々を送る中で、このような通知を受け取り、漠然とした不安を抱えている方は少なくないでしょう。脂質異常症は、... -
Knowledge / Informed Choice
沈黙の警告「脂質異常症」:あなたの健康ポートフォリオを蝕む静かなるリスクとは
はじめに:症状なき課題に、なぜ今向き合うべきか? もし、あなたの会社の財務諸表に、今はまだ表面化していないものの、10年後、20年後に経営を揺るがしかねない「潜在的な負債」が計上されていたとしたら、あなたはどう向き合うでしょうか。おそらく、そ...
