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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The Medical AI
[The Medical AI : A3] 未来の医療は、AI執事の力を借りて、患者さんの手を握れ!
みなさん、久しぶりに病院行って、「先生、腹痛いんですわ」ってドア開けた瞬間な。先生、こっち見もせんと、背中丸めてものすごい勢いでパソコン叩いてる時あるやろ。 「ッターン! カチャカチャカチャ……ッターン!!」 YOSHIKIか!その薄汚れたPCのキー... -
The Medical AI
[The Medical AI : A2] 学習って「ド根性」なん? 誤差逆伝播という名の千本ノック
えー、前回の話、覚えてますか?AIは「ドクターX」ちゃう。「効率的やから」いう理由だけで「マヨネーズ直飲み」を推奨してくる、偏差値5億のド天然や、いう話でしたね。 ほな、今日はその続きです。普通に考えて、怖くないですか? 「なんでそんな、味覚... -
The Medical AI
[The Medical AI : A1] 医療AIは「ドクターX」ちゃうねん!
えー、本題に入る前にね。最近、ちょっと世の中、浮かれすぎというか、ビビりすぎちゃいます? 猫も杓子も「AI!AI!チャットなんちゃら!きゃっきゃっ!」言うて。 本屋行ったら「AIに支配される未来」みたいな本が平積みになってて、テレビ点けたらコメ... -
The Medical AI
[The Medical AI : A0] いつか、この時代を振り返る未来の子供たちへ。
私たちは今、人類の歴史において、おそらく二度と訪れないであろう分水嶺に立っています。 かつて物語の中にしか存在しなかった「人を超える知性(AGI)」が、遠い夢物語ではなく、私たちの日常の隣人として、あるいは強力な相棒として、その産声を上げよ... -
Clinical AI Coding 100
[Clinical AI Coding 100 : C32] AIの心臓部を覗く:PyTorchでディープラーニングを動かそう
医療AI開発の要点まとめ 複雑な数式計算を自動化し、臨床データを「計算可能な形」に変換する3つの核心技術。PyTorchを使えば、医学的知見を直感的にAIモデルへ実装できます。 🧊 Tensor データの「器」 CT画像や検査値を、AIが計算可能な「多次元の数値」... -
Clinical AI Coding 100
[Clinical AI Coding 100 : C31.3] 正解のないデータから「患者像」を浮かび上がらせる:教師なし学習によるフェノタイピングと次元削減
学習のポイント:教師なし学習と医療AI 正解ラベルを持たないデータから、隠れた病態(フェノタイプ)や構造を発見する「教師なし学習」。 クラスタリングや次元削減といった手法を通じ、人間の先入観を超えた新しい医学的知見を導き出すアプローチとその... -
Clinical AI Coding 100
[Clinical AI Coding 100 : C31.2] 【予測モデル選択】「ホワイトボックス」か「精度」か?アルゴリズム選定の羅針盤
MEDICAL AI CODING 100 🧭 アルゴリズム選択の要点 医療AI開発において「万能なモデル」は存在しません。 「解釈性(なぜその答えか)」を重視するか、「予測精度(当たる確率)」を最優先するか。 目的とデータの性質に応じて、最適な道具を使い分ける視... -
Clinical AI Coding 100
[Clinical AI Coding 100 : C31.1] 【前処理戦略】RWDの「汚れ」を医学的に正しく処理する
学習のポイント:医療AIにおける前処理の科学 「Garbage In, Danger Out」を防ぐため、欠損メカニズム(MCAR/MAR/MNAR)の分類に基づいた適切な代入法(MICE)と、医学的妥当性を考慮した外れ値処理の手法を習得します。 欠損のメカニズム MCAR / MAR / MN... -
Clinical AI Coding 100
[Clinical AI Coding 100 : C31] データ冒険者の三種の神器:NumPy, Pandas, Matplotlib完全制覇
医療AI開発の「三種の神器」+1 スプレッドシートの限界を超え、再現性の高い医学研究とAI開発を実現するためのPythonデータ解析ツール群(NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn)の役割を解説します。 ⚡ NumPy 数値計算 行列・画像処理 🐼 Pandas 構... -
Clinical AI Coding 100
[Clinical AI Coding 100 : C30.7] GitとGitHubで「時を戻せる」解析環境を作る
医療AI開発のためのGit/GitHub要約 Gitはコードのための「電子カルテ」です。変更履歴の追跡(Git)、チームによる査読(GitHub)、そして再現性の担保(環境固定)を組み合わせることで、医療安全レベルのAI開発を実現します。 🩺 電子カルテ化 Gitの基本...
