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最先端の機械学習による行動予測 〜 ヘルスケア分野への活用法と有用性 The state of the Art in Behavioral Machine Learning for Healthcare 【逐次通訳】
2018/04/19  10:15 ~ 11:15

シリコンスタジオ
データサイエンスPJ チーフデータサイエンティスト
アフリカ・ペリアネーズ 氏

 
概要

今日のスマートデバイスやウェアラブル端末の普及により、患者を常に追跡し、膨大な量の健康関連データを入手できるようになりました。データを適切に分析すれば、病気になってから対処するのではなく、あらかじめ予防することができるのです。最先端の機械学習技術では、そうした解析が可能になり、各患者の今後や健康上の課題を予見します。例えば心臓病の早期発見など、重大な問題が含まれます。
さらにヘルスケア業界全体が現在過渡期にあり、豊富なデジタルデータがあれば、従来のやり方からデータを駆使した予防アプローチへの移行が容易です。
このセッションでは、健康の記録、ゲノムやウェアラブルデバイスのデータ、医療画像、オンラインでの医師による確認などの情報を使用した、早期診断や患者一人一人のリスク評価を実現する最先端のAIによるメソッドをご紹介いたします。特定の患者に影響する将来のイベントを予測し、ウェアラブルデバイスのデータ評価に役立つ方法です。また、一人ひとりの健康状態を改善し課題を解決していくために、機械学習に基づいたゲーミフィケーションのテクニックをどのように活かせるかについても取り上げます。

プロフィール

シリコンスタジオのYOKOZUNA dataプロジェクトのリーダーであり、チーフデータサイエンティスト。12年以上の経験を有する。英レディング大学にて数学博士、欧州原子核研究機構(CERN)にてひも理論物理学で上級修士(Master of Advanced Studies)、マドリード自治大学にて理論物理学で修士を取得。
リサーチサイエンティストとしては、マリ・クレール個人フェローシップ賞を受けて欧州原子核研究機構(CERN)に在籍したほか、日本では理研にて世界で4番目に速いスーパーコンピュータ京を活用。ドイツのDWD(ドイツの気象サービス)では衛星データを同化し、英レディング大学でも研究した。ピアレビュー論文の共著者数は15件を越え、国際学会での登壇数は20回を上回り、定期的なセミナーも複数。SPSS Inc.、IBMなど業界での経験も豊富で現在はシリコンスタジオ株式会社に籍を置く。
主な研究対象は、アンサンブル学習アルゴリズムをベースにした手法、ディープラーニングの時系列予測への応用、ベイジアン手法を用いたプレイヤーの反応予測など。高度な疫学的方法を用いてゲームのソーシャルバイラル性のモデル化も研究。