髙﨑 洋介(医師・医学博士・MBA) | Dr. TAKASAKI Yohsuke, MD, PhD, ScM, MPA, MBA, FRSM– Author –
髙﨑 洋介(医師・医学博士・MBA) | Dr. TAKASAKI Yohsuke, MD, PhD, ScM, MPA, MBA, FRSM
AI医師科学者芸人・医学博士・連続起業家・元厚生労働省医系技官
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
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、医療者向けAIラボ「Medical AI Nexus」、医療メディア「The Health Choice | 健康の選択」、美・医・食ポータル「Food Connoisseur」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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AI開発戦略の進化:3つのパラダイムシフト AIの性能向上は、闇雲な試行錯誤ではなく「スケーリング則」という戦略的な指針に基づいて進められてきました。その開発思想は、リソース配分の最適化を巡り、この数年で劇的に変化しています。ここでは、その進... -
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Temporal AI
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Math for Medical AI
[Math for Medical AI: M30] 確率とSoftmax関数 — AIはどのくらい「自信」があるのか?
学習のポイント:Softmax関数 AIの生の出力「スコア」は直感的ではありません。Softmax関数は、このスコアを合計100%の「確率(信頼度)」に変換する重要な役割を担います。これにより、AIの予測を誰もが理解し、比較・活用できるようになります。ここでは... -
Math for Medical AI
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学習のポイント:AIの最適化アルゴリズム AIの学習は、ただ損失関数の坂道を下るだけでは成功しません。非効率な「ジグザグ移動」や偽のゴール「局所最適解」といった罠が待ち受けています。この課題を克服するため、慣性を利用する「モーメンタム」や、両... -
From Model to Bedside
[From Model to Bedside: E12.4] 医療AI開発の必須スキル!Git・GitHub入門【バージョン管理で共同研究を効率化】
Git & GitHub 学習のポイント 煩雑なファイル管理から脱却し、研究開発の再現性と効率を劇的に向上させる「バージョン管理」の基本です。Gitはコードの歴史を記録するタイムマシン、GitHubはその歴史をチームで共有し、共同作業を加速させるためのプラット... -
Medical AI with Python
[Medical AI with Python: P9] 医療AI研究開発のための、Git・GitHub完全ガイド! — 再現性を生む「タイムマシン」を使いこなす
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