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 Generative AI
[Medical Generative AI: G31] AIの「力」を「善」に導くために——医療AIの倫理・法規制・プライバシー入門
TL; DR (要約) AIは強力な医薬品や医療機器のようなもの。効果は絶大ですが、使い方を誤れば深刻な副作用をもたらします。 医療AIを安全に使うための倫理・法・社会(ELSI)の4つの重要チェックポイントです。 ① 臨床リスク AIは自信満々に誤情報 (ハルシ... -
Medical Generative AI
[Medical Generative AI: G24] AIが「自ら考え、行動する」未来——自律型エージェントが拓く、次世代の医学研究
TL; DR (要約) AIが「指示待ちの道具」から、ゴールを伝えると自ら計画・実行する「自律的なパートナー(もう一人の自分)」へ進化。 研究の面倒な作業を代行し、科学的発見を加速させる自律型AIエージェントの概要です。 ① 自律型エージェント AIの基本動... -
Medical Generative AI
[Medical Generative AI: G23] 「データがない」は、もう言い訳にできない——AIによるデータ拡張が希少疾患研究の壁を破る
TL; DR (要約) 希少疾患研究の「データがない!」という壁を、AI自身の力で乗り越える技術、それがデータ拡張です。 データを「水増し」する古典的な手法から、ゼロから「創造」する最先端の生成AIまで、その光と影をまとめました。 ① 伝統的な拡張(見た目... -
Medical Generative AI
[Medical Generative AI: G22] コンピュータの中に「もう一人のあなた」を創る——AIによる医療シミュレーションとデジタルツインの衝撃
TL; DR (要約) 生成AIは、医療に「安全な仮想空間(フライトシミュレーター)」を提供します。 仮想の患者や臓器を創り出し、医療トレーニング・研究・未来予測を革新する技術のまとめです。 ① 仮想患者・臓器(手術のデジタルリハーサル) AIが患者個人のCT... -
Medical Generative AI
[Medical Generative AI: G1] 【イントロダクション】生成AIが拓く医療の新たな地平
TL; DR (要約) AIが、データを「分類する鑑定士」から、新しい知識やコンテンツを「創造する芸術家」へ進化。 この生成AI (Generative AI) が、医療の未来をどう変えるのか、その全体像を掴みましょう。 ① AIの進化(識別から創造へ) 識別系AI: 画像を見て... -
Medical Generative AI
[Medical Generative AI: G5] AI界の「OS」?——医療を変える基盤モデルと、その全体像
TL; DR (要約) AI開発は、タスク毎の専用ツール作りから、まず超強力な「汎用エンジン」を創り、それを各分野の専門ツールに調整する時代へ。その革命の中心にあるのが基盤モデル (Foundation Model) です。 ① 革命のエンジン(Transformer) Attention機構... -
Medical Generative AI
[Medical Generative AI: G4] AIの性能は「データ」で決まる——医療データ概論と実践的ハンドリング入門
TL; DR (要約) 「ゴミを入れれば、ゴミしか出てこない」。良いAIは「良いデータ」から生まれます。 AI開発の成否を分ける、医療データの「下ごしらえ」の4つの要点です。 ① データを知る 電子カルテ、医用画像(DICOM)、生体信号、ゲノムなど、医療データは... -
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[Medical Generative AI: G21] 創薬の常識が変わる日——AIが拓くゲノム医療と「狙い撃ち」治療の最前線
TL; DR (要約) 創薬が、無数の「鍵」から正解を探す時代から、AIで「鍵穴」を理解し、最適な「鍵」を設計する時代へ。 AI創薬とゲノム医療の最前線を4つのステップでまとめます。 ① 新しい「鍵」の設計 生成AIが、薬の候補となる全く新しい化合物の構造(... -
Medical Generative AI
[Medical Generative AI: G14] AIは、患者と医療の「言葉」をどう繋ぐのか?
対話型AIは、医療コミュニケーションをどう変えるのか。本記事では、その基本機能から安全な対話の設計、音声連携、そして患者参加を促す未来像まで、AIが拓く新しい医療の可能性を4つの要点に凝縮して解説します。 基本機能 24時間働く医療アシスタント ... -
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[Medical Generative AI: G13] 聴診器の次に持つべきはAI? 生体信号・音響データの解析とモニタリング
TL; DR (要約) AIが医師の「五感」を拡張し、心電図や心音など「時間」の中に隠された病のサインを捉える技術のまとめです。 24時間休みなく働く、超人的なモニタリングパートナーの能力を概観します。 ① 時系列解析(時間の流れを読む) RNNやLSTM、Transfo...
