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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Medical AI with Python
[Medical AI with Python: P9.1] 医療AI開発の効率を劇的改善!Pythonデコレーターの基本と実践をわかりやすく解説
学習のポイント:Pythonデコレーター Pythonのデコレーターは、既存の関数コードを変更せずに、ログ出力や実行時間計測などの共通機能を追加できる強力な仕組みです。コードの再利用性を高め、医療AI開発における研究の再現性や保守性を向上させます。 🎁 ... -
Medical Data Science 100
[Medical Data Science 100 : S20] 疫学とは何か?疾病の「頻度」を測るモノサシたち
「疫学」という言葉、あなたもニュースなどで一度は耳にしたことがあるかもしれませんね。特に新しい感染症が世界で広がると、専門家が「疫学的な観点から見ると…」と解説する場面をよく見かけるように思います。でも、この「疫学」が一体何をしている学問... -
Math for Medical AI
[Math for Medical AI: M31] 固有値と次元削減 — 主成分分析(PCA)でデータの本質を見抜く方法
日々の診療、本当にお疲れ様です。臨床現場は、まさに情報の洪水ですよね。例えば、敗血症が疑われる一人の患者さんを前にしたとき、私たちの頭には膨大なデータが流れ込んできます。数十項目に及ぶ血液検査データ、時系列で変動するバイタルサイン、画像... -
Medical Data Science 100
[Medical Data Science 100 : S9] p値は「万能薬」じゃない!統計的仮説検定の正しい使い方とよくある誤解
統計的仮説検定の学習ポイント 「統計的仮説検定」は、データから客観的な結論を導くための「法廷」のような手続きです。p値は判断材料の一つに過ぎません。この検定の仕組み、避けられないエラー、そしてp値の先にある「本当に意味のある差」を見抜くため... -
Medical Data Science 100
[Medical Data Science 100 : S8] 推定値は「点」より「幅」で語れ!95%信頼区間の本当の意味
95%信頼区間 学習のポイント 平均値という「点」の情報だけでは不十分です。95%信頼区間は、結果の不確かさを「ゾーン」で示すことで、研究データがどれだけ信頼できるかを教えてくれる強力なツールです。 💡 概念の核心 「手法」への信頼度 「真の値が95%... -
Medical Data Science 100
[Medical Data Science 100 : S7] 「どんなデータも平均すると正規分布?」中心極限定理という美しい魔法
データの海から真実を探す羅針盤 臨床現場にあふれるデータの「ばらつき」の奥には、統計学の美しい秩序が隠されています。この要約では、「大数の法則」から始まり、魔法のような「中心極限定理」を経て、推定の精度を示す「標準誤差」に至るまで、一つの... -
Medical Data Science 100
[Medical Data Science 100 : S6] 世の中の現象をモデル化する!正規分布・二項分布・ポアソン分布という3人のヒーロー
毎日、私たちはたくさんのデータに囲まれていますよね。患者さんの身長や体重、血圧、検査値…。一つとして同じ値はなく、必ず「ばらつき」があります。この一見するとバラバラで、カオスにも思えるデータの中に、実はある美しい「法則」が隠れているとした... -
Medical Data Science 100
[Medical Data Science 100 : S5] 「検査で陽性=病気」は本当?ベイズの定理で確率を更新する技術
学習のポイント 精度の高い検査で陽性でも、本当に病気である確率は直感より低いことがあります。その謎を解く「ベイズの定理」は、新しい情報で確率を更新する強力な思考ツールです。なぜそうなるのか、直感的な方法で理解しましょう。 🕵️♂️ ベイズの定... -
Medical Data Science 100
[Medical Data Science 100 : S4] 「偶然」を科学する:不確実性と賢く付き合うための確率論
学習のポイント 医療現場の不確実性と向き合うため、ギャンブルから生まれた「確率論」の基本を学びます。未来を予測する3つの神器「確率変数」「確率分布」「期待値」の概念を理解し、偶然を科学的に扱う第一歩を踏み出しましょう。 📦 確率変数 未来の結... -
Medical Data Science 100
[Medical Data Science 100 : S3] 一目で伝わるグラフの魔法:MatplotlibとSeabornでデータを可視化しよう
学習のポイント 数字の羅列に隠されたパターンや物語を読み解く魔法、それが「データの可視化」です。Pythonの強力なライブラリMatplotlibとSeabornを使いこなし、データと対話しながら洞察を得る「探索的データ分析(EDA)」の第一歩を踏み出しましょう。...
