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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Clinical AI Coding 100
[Clinical AI Coding 100 : C11] データの本質を見抜く「変換」の数学 ― 行列演算から主成分分析(PCA)まで
学習のポイント AIは「行列」という数学のレンズを使い、データを変換して本質を理解します。ここでは、データを自在に操る基本文法から、その変換の「魂」を見抜く固有値、そして複雑な情報を要約する主成分分析(PCA)までの核心を探ります。 📜 行列の演... -
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[Clinical AI Coding 100 : C10] AIの公用語、ベクトルと行列でデータを操ろう!
学習のポイント AIは医療データを魔法のように理解しているわけではありません。実は、多様な情報を「ベクトル」や「行列」といった統一された数学の言葉(線形代数)に翻訳することで、超高速な計算を可能にしています。その基本的な考え方を見ていきまし... -
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果物は「健康の味方」か、それとも「糖分の罠」か?科学が解き明かす実践的な答え
「果物は体に良い」— この言葉は、私たちが幼い頃から繰り返し耳にしてきた健康常識の代表格です。しかしその一方で、「果物に含まれる糖分(果糖)は太る原因になる」「血糖値を上げるので避けるべき」といった声も聞かれます。ビタミンや食物繊維の宝庫... -
Clinical AI Coding 100
[Clinical AI Coding 100 : C9] AI時代の医療倫理、心に刻むべきコンパス
医療AI倫理の羅針盤 AIは医療に革命をもたらす強力な道具ですが、その利用には倫理的な羅針盤が不可欠です。AIを賢く、そして正しく使いこなすために医療者が心に刻むべき4つの重要なテーマを解説します。 🤔 説明可能性 (XAI) 「なぜ?」を解き明かす AI... -
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[Clinical AI Coding 100 : C8] 研究室から臨床へ、AIを社会に届ける道のり
学習のポイント 優れたAIモデルも、研究室の「試作品」のままでは臨床現場で使えません。AIという強力なエンジンを、誰もが安全に使える「自動車」に仕上げ、社会の信頼を得るための4つの重要なステップを解説します。 🔄 MLOps AIの品質を保つ自動化の仕... -
Clinical AI Coding 100
[Clinical AI Coding 100 : C7] 「試行錯誤」から学ぶAI技術、強化学習による最強の意思決定術
強化学習のポイント 強化学習は、AIが「試行錯誤」を通じて最適な戦略を自ら学ぶ技術です。まるで新人医師のように経験から学習し、患者一人ひとりに合わせた動的な治療計画の実現が期待されています。 🧑⚕️ 強化学習とは? 試行錯誤で学ぶAI AI(エージェ... -
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[Clinical AI Coding 100 : C6] AIが「創造」する、生成モデルという名の画材
学習のポイント AIには、すでにあるものを見分ける「識別モデル」と、新しいデータを創り出す「生成モデル」があります。ここでは生成AIの基本と医療への応用を学びます。 🕵️♂️ vs 🎨 AIの役割分担 探偵か、芸術家か 識別モデル (探偵): データから正解を... -
Medical AI with Python
[Medical AI with Python : P11/G2.3] Python and Deep Learning for Beginners: Building a Neural Network
Difficulty: ★★☆☆☆ 💡In this third chapter, let's leverage the knowledge from Chapters 1 and 2 to actually build a neural network and classify the MNIST handwritten digit data. We will implement the entire basic cycle of deep learning, fr... -
Clinical AI Coding 100
[Clinical AI Coding 100 : C5] AIの「耳」で聴く、言葉と時間のメロディ
学習のポイント AIには、カルテの文章を理解する「言葉の耳」と、心電図などの波形を読む「時間の耳」があります。この2つの能力(自然言語処理と時系列解析)が、医療データを価値ある情報に変え、未来の診断や治療を支える仕組みを解説します。 📝言葉を... -
The Action Choice
【快眠戦略 実践編②:入眠編】寝つけない夜に終止符を。科学が解き明かす「入眠スイッチ」の押し方
多忙な一日を終え、ようやくたどりついたベッド。しかし、心身は休息を求めているはずなのに、なぜか意識は冴えわたり、思考がぐるぐると頭を駆け巡る──。このような「寝つけない」という経験は、高いパフォーマンスを維持しようと努める多くのプロフェシ...
