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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Medical Generative AI
[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 ... -
Medical Generative AI
[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... -
Medical Generative AI
[Medical Generative AI: G12] 臨床文書の海から「知」を掘り起こす — AIによる要約・構造化入門
TL; DR (要約) AIが、論文やカルテといった膨大な「文字の海」を読み解く、超有能な「知のパートナー」に。 医療文書を扱うAIの核心的な能力と、その評価方法の要点です。 ① 要約と構造化(情報の整理整頓) Transformerの力で論文の要点を瞬時に把握。さら... -
Medical Generative AI
[Medical Generative AI: G11] 医用画像診断支援AIの開発入門
TL; DR (要約) AIは、医用画像を「見る」だけでなく、文脈を「理解」し、所見を「言葉にする」ことで、 医師の負担を軽減し、診断を支援する「第二の目」となります。その核心技術の概要です。 ① 画像を「見る」AI(CNN) CNNというAIの「目」が、画像から線... -
Medical AI with Python
[Medical AI with Python: P31] AIの「眼」を作る:PyTorchとCNNによる画像認識の世界へ
TL; DR (要約) AIは、どうやって画像を「見る」のか?その答えが、人間の視覚を模倣したCNNです。 画像からパターンを階層的に学習する「AIの眼」の仕組みと、医療応用における最強のテクニックの要点です。 ① AIの「視覚」の仕組み(CNNの基本) 畳み込み層... -
Medical AI with Python
[Medical AI with Python: P75] 大規模言語・視覚モデルの活用法 — GPT-4VやMedPaLMなど最先端の基盤モデルをAPI経由で利用する方法を学ぶ
TL; DR (要約) AI開発は、モデルを「自家発電」する時代から、巨大な「中央発電所」の知能を借りる時代へ。 基盤モデルという超高性能AIを、APIという「コンセント」経由で誰でも利用する方法のまとめです。 ① 基盤モデルとAPI(中央発電所とコンセント) 巨... -
Medical AI with Python
[Medical AI with Python: P74] Zero-shot / Few-shot学習 — プロンプトと文脈理解により、事前の追加学習なしでタスクを解くAIの能力を学ぶ
TL; DR (要約) AIの「再教育」が不要に? モデルを訓練する代わりに「プロンプト(指示)」で対話する新時代。 AIに未知のタスクをその場で解かせる、魔法のようなテクニックの要点です。 ① プロンプトエンジニアリング(AIへの「的確な指示術」) AIを「超... -
Medical AI with Python
[Medical AI with Python: P68] パラメータ効率的ファインチューニング(PEFT) — LoRAを用いて巨大モデルを低コストで特定タスクに適応させる手法を学ぶ
LoRA: 巨大AIの低コスト再教育法 巨大AIを自分専用にする「ファインチューニング」は、莫大なコストが課題でした。LoRAは、元のモデルを凍結し、ごく僅かな「差分」だけを学習する画期的な手法です。これにより、計算コストと保存容量を劇的に削減し、誰で... -
Medical AI with Python
[Medical AI with Python: P61.1] ResNetとDenseNet — スキップ接続を用いて勾配消失を克服し、深層学習を可能にした革新的構造を学ぶ
TL; DR (要約) AIを深くすると学習が止まる「深さの壁」を、シンプルな「バイパス(スキップ接続)」で打ち破った革命。 現代の深層学習の礎となったResNetとDenseNetの賢い発想の要点です。 ① 課題(深さの壁) ネットワークを深くしすぎると、学習信号が届...
