CLAP – 活動実績一覧
令和3年度 医療AI特別セミナー
（全７回実施、延べ642名が参加）
| 講義名 | 形式 | 講師 | 配信日 |
| （第1回） ①北大における医療 AI 教育プログラム CLAP ②医用画像・撮影技術への AI 技術応用の実際 ポスター | ライブ(Zoom) | ①工藤 與亮 先生/ 北海道大学大学大学院 医学研究院 画像診断学教室 ②杉森 博行 先生/ 北海道大学大学院保健科学研究院 医用生体理工学分野 | 2021年6月18日17:30～18:30 |
| （第2回） 医療と AI ‒医療における AI の歴史と未来‒ ポスター | ライブ(Zoom) | 中谷 純 先生/ 北海道大学大学院 医学研究院 先端画像診断開発学分野 | 2021年7月26日17:30～18:30 |
| （第3回） DX 時代の医用 AI を法と倫理の面から考える ポスター | ライブ(Zoom) | 中谷 純 先生/ 北海道大学大学院 医学研究院 先端画像診断開発学分野 | 2021年9月2日17:30～18:30 |
| （第4回） AI と機械学習のメカニズムの基本の基本 ポスター | ライブ(Zoom) | 平田 健司 先生/ 北海道大学大学院 医学研究院 画像診断学教室 | 2021年10月22日17:30～18:30 |
| （第5回） AI との協創医療社会 ポスター | ライブ(Zoom) | 島井 健一郎 先生/ 厚生労働省 医政局 研究開発振興課 医療情報技術推進室 | 2021年12月16日17:30～18:30 |
| （第6回） ①MRI における AI の利用： 画像診断支援、撮影補助、MR 安全性、高速撮像への応用 ② Radiomics( レディオミクス ) とは ?ー 個別化医療に向けた画像バイオマーカー解析 ー ポスター | ライブ(Zoom) | ①唐 明輝 先生/ 北海道大学大学院医学研究院 画像診断学教室 ②仲本 宗泰 先生/ 北海道大学大学院保健科学研究院 医用生体理工学分野 | 2022年1月28日17:30～18:30 |
| （第7回） 医師の目から～深層学習の臨床応用と大潮流～ ポスター | ライブ(Zoom) | 花岡 昇 先生/ 東京大学 医学部附属病院放射線科 | 2022年3月3日17:30～18:30 |
令和4年度 医療AI特別セミナー
（全７回実施、延べ914名が参加）
| 講義名 | 形式 | 講師 | 配信日 |
| （第8回） 放射線医学におけるAIの現状と今後 ポスター | ライブ(Zoom) | 伊藤 倫太郎 先生/ University of California, Los Angeles | 2022年6月23日17:30～18:30 |
| （第9回） ①Artificial Intelligence in Surgery ②Computer Vision/ Machine learning in Surgeryー国内先進施設での取り組みー ポスター | ライブ(Zoom) | ①渡邊 祐介 先生/ 北海道大学病院 医療・ヘルスサイエンス研究開発機構 ②北口 大地 先生/ 国立がん研究センター東病院 大腸外科、AI・デジタル機器開発推進室 | 2022年7月19日17:30～18:30 |
| （第10回） ①AI 医療、オンライン診療の未来について ②医療AI 研究開発と産学のサポート体制について ポスター | ライブ(Zoom) | ①近澤 徹 先生/ 株式会社Medi Face ②天野 斉 先生/ 北海道大学 産学・地域協働推進機構 産学連携推進本部 | 2022年10月20日17:30～18:30 |
| （第11回） 医療 AI・データのELSI（Ethical, Legal and Social Issues） ポスター | ライブ(Zoom) | 藤田 卓仙 先生/ 慶應義塾大学 医学部 医療政策・管理学教室 | 2022年10月28日17:30～18:30 |
| （第12回） 日本医用画像データベース(J-MID)の開発研究と運用における現実的課題 ポスター | ライブ(Zoom) | 明石 敏昭 先生/ 順天堂大学 放射線診断学講座 | 2022年11月14日17:30～18:30 |
| （第13回） 大規模ゲノムコホート・バイオバンクデータの機械学習・人工知能解析 ポスター | ライブ(Zoom) | 田宮 元 先生/ 東北大学大学院医学系研究科AI フロンティア新医療創生分野 | 2023年2月28日17:30～18:30 |
| （第14回） NLP-DX：読影レポート，退院サマリ，患者自主記録など様々な医療テキストの自然言語処理 ポスター | ライブ(Zoom) | 荒牧 英治 先生/ 奈良先端科学技術大学院大学・先端科学技術研究科 | 2023年3月7日17:30～18:30 |
令和5年度 医療AI特別セミナー
（全8回実施、延べ1,137名が参加）
| 講義名 | 形式 | 講師 | 配信日 |
| （第15回） ①生成系AIの急速な発展から医療AIを考える ②医療DX時代の医療情報の動向 ポスター | ライブ(Zoom) | ①工藤 與亮 先生/北海道大学大学院 医学研究院 画像診断学教室②小笠原 克彦 先生/北海道大学大学院保健科学研究院 健康科学分野/デジタルヘルスイノベーション分野 | 2023年5月29日17:30～18:30 |
| （第16回） 臨床ニーズから考える『道産医療AI』開発研究のかたち ポスター | ライブ(Zoom) | 真里谷 奨 先生/札幌医科大学産婦人科学講座 | 2023年8月14日17:30～18:30 |
| （第17回） 大腸3D-CTにおける深層生成モデルの利用 ポスター | ライブ(Zoom) | 橘 理恵 先生/大島商船高等専門学校 情報工学科 | 2023年8月31日17:30～18:30 |
| （第18回） 人工知能の未来 ChatGPTを超えて ポスター | ライブ(Zoom) | 川村 秀憲 先生/北海道大学大学院情報科学研究院 情報理工学部門複合情報工学分野 調和系工学研究室 | 2023年9月7日17:30～18:30 |
| （第19回） AIによるタンパク質立体構造予測がもたらす医療への影響 ポスター | ライブ(Zoom) | 城田 松之 先生/東北大学大学院医学系研究科AIフロンティア新医療創生分野 | 2023年9月19日17:30～18:30 |
| （第20回） ①データ駆動型予測・予防医学 : AIの力を活用する ②医学生が見るChatGPT革命 ポスター | ライブ(Zoom) | ①我妻 叶梧 先生/千葉大学大学院医学研究院/理化学研究所②金田 侑大 先生/北海道大学医学部医学科<座長>平田 健司先生/北海道大学大学院医学研究院 画像診断学教室 | 2023年11月15日17:30～18:30 |
| （第21回） ①看護に貢献する口腔アセスメントとAI ②看護DXおよびAIの導入を進める口腔介護シミュレータ ポスター | ライブ(Zoom) | ①村松 真澄 先生/公立大学法人札幌市立大学 看護学部②三谷 篤史 先生/公立大学法人札幌市立大学 デザイン学部 | 2023年11月16日17:30～18:30 |
| （第22回） ゲームAI分野の私が強化学習及びChatGPTの活用に取り組んできた軌跡 ポスター | ライブ(Zoom) | 會田 翔 先生/株式会社バンダイナムコ研究所 先端技術開発部 先端技術課 | 2023年12月12日17:30～18:30 |
令和6年度 医療AI特別セミナー
（全10回実施、延べ1,229名が参加）
| 講義名 | 形式 | 講師 | 配信日 |
|---|---|---|---|
| （第23回） ①医療AIスタートアップの作り方 ②北海道大学における医療AI開発者養成プログラム（CLAP）の３年間の実績と今後の展開 ポスター | ライブ(Zoom) | ①小笠原 克彦 先生/ 北海道大学大学院保健科学研究院 健康科学分野 教授/ (株）ここたす 取締役副社長 ②工藤 與亮 先生/ 北海道大学大学院 医学研究院 画像診断学教室 教授 | 2024年4月22日17:30～18:30 |
| （第24回） 保健医療福祉情報の安全な利活用に向けて～個人情報保護法から次世代医療基盤法へ～ ポスター | ライブ(Zoom) | 工藤 憲一 先生/ 一般財団法人 日本医師会医療情報管理機構 副事業統括部長ICI 株式会社 代表取締役副社長 | 2024年5月23日17:30～18:30 |
| （第25回） 次世代医療基盤法の意義 ポスター | ライブ(Zoom) | 田中 謙一 先生/ 北海道大学公共政策大学院 教授 | 2024年6月24日17:30～18:30 |
| （第26回） 講演① 研究と共に、人の新たな可能性を開拓する：起動した北海道大学のリカレント教育の現状と将来 講演② CLAPとリカレント教育 講演③ 受講者の立場からCLAPに期待すること ポスター | ライブ(Zoom) | ①川本 思心 先生/ 北海道大学大学院理学研究院 准教授/大学院教育推進機構 リカレント教育推進部 部長 ②平田 健司 先生/ 北海道大学大学院医学研究院 画像診断学教室 准教授 ③喜澤 史弥 さん/ 北海道大学病院 リハビリテーション部 | 2024年7月4日17:30～18:30 |
| （第27回） 腹部超音波検査の肝腫瘤診断を支援する人工知能の開発と社会実装 ポスター | ライブ(Zoom) | 西田 直生志 先生/ 近畿大学医学部消化器内科 教授 | 2024年8月26日17:30～18:30 |
| （第28回） 講演① MRIにおけるAI研究動向 講演② 神経放射線領域における深層学習下画像再構成の臨床的有用性 ポスター | ライブ(Zoom) | ①尾藤 良孝 先生/ 北海道大学大学院医学研究院 画像診断学教室 特任助教 ②マジグスレン ムングンホヤグ 先生/ 北海道大学大学院医学研究院 画像診断学教室 特任助教 | 2024年8月29日17:30～18:30 |
| （第29回） 講演① AI-Driven Evolution in Abdominal MRI : Enhancing Quality and Acquisition 講演② MRIの撮像と解析をAIがどのように変えるか ポスター | ライブ(Zoom) | ①玉田 大輝 先生/ ウィスコンシン大学マディソン校 医学部 放射線科 ②権 池勲 先生/ （株）フィリップス・ジャパンMRクリニカルサイエンス | 2024年10月3日17:30～18:30 |
| （第30回） 放射線科領域における人工知能の応用：画質改善と大規模言語モデルを中心に ポスター | ライブ(Zoom) | 中浦 猛 先生/ 熊本大学 大学院生命科学研究部 放射線診断学講座 | 2024年11月14日17:30～18:30 |
| （第31回） 講演① AIの社会的インパクト ますますAIが身近になる世界で人間はどう生きるか 講演② 認知メカニズムのAI探求 ポスター | ライブ(Zoom) | ①田口 茂 先生/ 北海道大学 人間知・脳・AI研究教育センター（CHAIN）センター長 北海道大学大学院 文学研究院 教授 ②飯塚 博幸 先生/ 北海道大学 人間知・脳・AI研究教育センター（CHAIN）センター 准教授 | 2025年1月20日17:30～18:30 |
| （第32回） タンパク質研究における構造予測AI ~AlphaFold®を中心に~ ポスター | ライブ(Zoom) | 金原 雅晃 先生/ 中外製薬株式会社 研究本部 タンパク質科学研究部 | 2025年2月26日17:30～18:30 |
令和7年度 医療AI特別セミナー
（全10回ほど実施予定）
| 講義名 | 形式 | 講師 | 配信日 |
|---|---|---|---|
| （第33回） ①医療AIの最近の話題とCLAPの将来展望 ②最近の医療AI論文から；AIオーケストレータ/AIバイアス ポスター | ライブ(Zoom) | ➀工藤 與亮 先生/ 北海道大学大学院 医学研究院 画像診断学教室 教授 ②小笠原 克彦 先生/ 北海道大学大学院保健科学研究院 教授 | 2025年5月26日17:30～18:30 |
| （第34回） 軌跡解析と AI による仮説推論発展の可能性 ポスター | ライブ(Zoom) | 中岡 慎冶 先生/ 北海道大学大学院 先端生命科学研究院 先端融合科学研究部門 教授 | 2025年7月14日17:30～18:30 |
シンポジウムの開催
| タイトル | 形式 | 参加人数 | 開催日 |
|---|---|---|---|
| 第2回 Clinical AI アニュアルシンポジウム | オンライン開催 | 306名 | 2022年2月15日 |
| The 9th GCB Biomedical Science and Engineering Symposium （主催：Global Center for Biomedical Science and Engineering, Faculty for Medicine） ポスター プログラム | ハイブリッド開催 | 延べ286名 （現地：81名、 オンライン：205名） | 2022年8月20-21日 |
| 第1回 北海道大学医療AIシンポジウム HPリンク ポスター | ハイブリッド開催 | 156名 （現地：50名、 オンライン：106名） | 2022年11月5日 |
| 第2回 北海道大学医療AIシンポジウム HPリンク ポスター | ハイブリッド開催 | 204名 （現地：37名、 オンライン：167名） | 2023年8月5日 |
| The 10th GCB Biomedical Science and Engineering Symposium （主催：Global Center for Biomedical Science and Engineering, Faculty for Medicine） ポスター プログラム | ハイブリッド開催 | 207名 （現地：65名、 オンライン：142名） | 2023年8月20日 |
| The 26th Hokkaido University – Seoul National University Joint Symposium Breakout Session ポスター プログラム | オンライン開催 | 36名 | 2023年11月1日 |
| 医療AIワークショップ 大学生・大学院生による座談会～医療AIの可能性を考える～ ポスター | 現地開催 （北海道大学医学部中研究棟 3-1） | 10名 | 2023年12月3日 |
| 第4回 Clinical AI アニュアルシンポジウム ポスター プログラム | ハイブリッド開催 | 244名 （現地：28名、 オンライン：216名） | 2024年2月15日 |
| 第3回 北海道大学医療AIシンポジウム ポスター プログラム | ハイブリッド開催 | 198名 （現地：55名、 オンライン：143名） | 2024年8月17日 |
| The 27th Seoul National University – Hokkaido University Joint Symposium Breakout Session ポスター | ハイブリッド開催 | – | 2024年11月28日 |
| 令和6年度 北海道大学CLAP受講者による成果発表会 ポスター | ハイブリッド開催 | 104名 （現地：31名、 オンライン：73名） | 2025年3月10日 |
| 北海道大学 医療AI特別講演およびリカレント教育コース説明会 詳細な情報はこちらから | ハイブリッド開催 | 187名 （現地：55名、 オンライン：132名） | 2025年5月24日 |
| The 1st AI Joint Symposium between MSR and Hokkaido University “MIRAI project with HU” (Mongolian Excellence in Innovative Radiology and AI with Hokkaido University) | 現地開催 “Concert Hall”, Corporate Hotel and Convention Center | – | 2025年6月20日 |
CLAP大学院生による研究業績
| 業績の種別/件数 | 詳細 | |
| 論文 (計 29 件) | 1. Nakagawa J. et al: Utility of the deep learning technique for the diagnosis of orbital invasion on CT in patients with a nasal or sinonasal tumor. Cancer Imaging. 2022, 22, 52. doi: 10.1186/s40644-022-00492-0 2. Han F. et al: Weibo users perception of the COVID-19 pandemic on Chinese social networking service (Weibo): sentiment analysis and fuzzy-c-means model. J Med Artif Intell 2022, 5. doi: 10.21203/rs.3.rs-592889/v1 3. Han F. et al: Extraction and Quantification of Words Representing Degrees of Diseases: Combining the Fuzzy C-Means Method and Gaussian Membership. JMIR Form Res 2022, 6, e38677. doi: 10.2196/38677 4. Takenaka J. et al: Prognostic value of [18F]FDG-PET prior to [131I]MIBG treatment for pheochromocytoma and paraganglioma (PPGL). Ann Nucl Med. 2023 Jan;37(1):10-17. doi: 10.1007/s12149-022-01798-6. Epub 2022 Oct 27. 5. Nishioka N. et al: Clinical utility of single-shot echo-planar diffusion-weighted imaging using L1-regularized iterative sensitivity encoding in prostate MRI. Medicine (Baltimore). 2023 Apr 25;102(17):e33639. doi: 10.1097/MD.0000000000033639. 6. Takenaka J. et al: Predictive factors of early FDG-PET response to [131I] MIBG treatment for unresectable or metastatic pheochromocytomas and paragangliomas (PPGLs). Neuroendocrinology. 2023 Sep 19. doi: 10.1159/000534175. Online ahead of print. 7. Sakaida, M. et al: Development of a Mammography Calcification Detection Algorithm Using Deep Learning with Resolution-Preserved Image Patch Division. Algorithms 2023, 16, 483. https://doi.org/10.3390/a16100483 8. Nakagawa, J. et al: Diagnosis of skull-base invasion by nasopharyngeal tumors on CT with a deep-learning approach. Jpn J Radiol. 2024 Jan 27. doi: 10.1007/s11604-023-01527-7. Epub ahead of print. PMID: 38280100. 9. Nishioka N. et al: Automated Detection of Cerebral Microbleeds on Two-dimensional Gradient-recalled Echo T2* Weighted Images Using a Morphology Filter Bank and Convolutional Neural Network. Magn Reson Med Sci. 2024 Mar 15. doi:10.2463/mrms.mp.2023-0146 Online ahead of print. PMID:38494702 10. Nishioka N. et al: Enhancing the image quality of prostate diffusion-weighted imaging in patients with prostate cancer through model-based deep learning reconstruction. Eur J Radiol Open. 2024 Jul 5;13: 100588. doi:10.1016/j. ejro. 2024.100588. eCollection 2024 Dec. PMID:39070063 11. Nishioka N. et al: Accelerating FLAIR imaging via deep learning reconstruction: potential for evaluating white matter hyperintensities. Jpn J Radiol. 2024 Sep 24. doi:10.1007/s11604-024-01666-5. Online ahead of print. PMID:39316286 12. Wakabayashi N.et al: Safety and efficacy of multiple-dose versus single-dose MIBG therapy in patients with refractory pheochromocytoma and paraganglioma: a single-center retrospective analysis. Ann Nucl Med. 2024 Jul;38(7):553-562. doi:10.1007/s12149-024-01928-2. Epub 2024 Apr 24. PMID:38656630 13. Takenaka J. et al: Urinary Dopamine Levels Can Predict the Avidity of Post-Therapy [131I] MIBG Scintigraphy in Unresectable or Metastatic Pheochromocytomas and Paragangliomas: A Preliminary Clinical Study. Pharmaceuticals 2025, 18(2), 165; https:// doi.org/10.3390/ph18020165 14. Kinota N. et al: Blockage of CSF Outflow in Rats after Deep Cervical Lymph Node Ligation Observed Using Gd-based MR Imaging. Magn Reson Med Sci. 2024 Oct 1;23(4):449-459. doi:10.2463/mrms.mp.2023-0023. Epub 2023 May 30. PMID:37258125 15. Kinota N. et al: Improvement of Hypoalbuminemia and Hepatic Reserve after Stent Placement for Post-Surgical Portal Vein Stenosis. J Vasc Interv Radiol. 2024 Dec 10: S1051-0443(24)00759-0. doi: 10.1016/j.jvir.2024.12.005. Online ahead of print. PMID:39667618 16. Oshino, T. et al: Artificial intelligence can extract important features for diagnosing axillary lymph node metastasis in early breast cancer using contrast-enhanced ultrasonography. Scientific Reports, 15(1), 5648. 17. Inomata S. et al: Automatic Aortic Valve Extraction Using Deep Learning with Contrast-Enhanced Cardiac CT Images. J Cardiovasc Dev Dis 12:3-3, 2024. 18. Nakamura M. et al: Development of Nipple Trauma Evaluation System With Deep Learning. J Hum Lact 8903344241303867-8903344241303867, 2024. 19. Sakaida M. et al: The Effectiveness of Semi-Supervised Learning Techniques in Identifying Calcifications in X-ray Mammography and the Impact of Different Classification Probabilities. Appl Sci 14:5968-5968, 2024. 20. Ichikawa S. et al: Deep learning-based correction for time truncation in cerebral computed tomography perfusion. Radiol Phys Technol 2024. 21. Mao Y. et al: Artificial Intelligence Quantification of Enhanced Synovium Throughout the Entire Hand in Rheumatoid Arthritis on Dynamic Contrast-Enhanced MRI. J Magn Reson Imaging 2024. 22. Fang W. et al: Fully automatic quantification for hand synovitis in rheumatoid arthritis using pixel-classification-based segmentation network in DCE-MRI. Jpn J Radiol 2024. 23. Moriya R. et al: Development of a Method for Estimating the Angle of Lumbar Spine X-ray Images Using Deep Learning with Pseudo X-ray Images Generated from Computed Tomography. Appl Sci 14:3794-3794, 2024. 24. Han F, Tang M, Zhang Z, Hirata K, Okugawa Y, Matsuda Y, Nakaya J, Ogasawara K, Kudo K. Prediction of Post-Bath Body Temperature Using Fuzzy Inference Systems with Hydrotherapy Data. Healthcare (Basel). 2025 Apr 23;13(9):972. doi: 10.3390/healthcare13090972. PMID: 40361749; PMCID: PMC12071936. 25. Nishioka N, Shimizu Y, Shirai T, Ochi H, Bito Y, Watanabe K, Kameda H, Harada T, Kudo K. Automated Detection of Cerebral Microbleeds on Two-dimensional Gradient-recalled Echo T2* Weighted Images Using a Morphology Filter Bank and Convolutional Neural Network. Magn Reson Med Sci. 2025 Apr 1;24(2):220-228. doi: 10.2463/mrms.mp.2023-0146. Epub 2024 Mar 15. PMID: 38494702; PMCID: PMC11996243. 26. Wakabayashi N, Watanabe S, Takeuchi S, Tsuchikawa T, Munakata Y, Hirata K, Kimura R, Takenaka J, Ishii H, Kudo K. Factors and predictors affecting late external dose rates and isolation period in patients after lutetium-177-labeled DOTA-Tyr3-octreotate treatment for neuroendocrine tumors. Ann Nucl Med. 2025 Apr 5. doi: 10.1007/s12149-025-02044-5. Epub ahead of print. PMID: 40186742. 27. Kashiwa W, Hirata K, Endo H, Kudo K, Katoh C, Kawakami T, Kanno H, Takahashi K, Miyazaki T, Ikeda E, Oharaseki T, Ogawa Y, Onimaru M, Kurata M, Nakazawa D, Muso E, Nishibata Y, Masuda S, Tomaru U, Matsuno Y, Furuta S, Abe Y, Tamura N, Harigai M, Ishizu A. Artificial intelligence challenge of discriminating cutaneous arteritis and polyarteritis nodosa based on hematoxylin-and-eosin images of skin biopsy specimens. Pathol Res Pract. 2025 May;269:155915. doi: 10.1016/j.prp.2025.155915. Epub 2025 Mar 15. PMID: 40112595. 28. Anzai T, Hirata K, Kato K, Kudo K. Machine learning for cardio-oncology: predicting global longitudinal strain from conventional echocardiographic measurements in cancer patients. Cardiooncology. 2025 May 22;11(1):49. doi: 10.1186/s40959-025-00348-z. PMID: 40405236; PMCID: PMC12096611. 29. Yasuko Fukataki, Wakako Hayashi, Naoki Nishimoto, Yoichi M Ito. Developing artificial intelligence tools for institutional review board pre-review: A pilot study on ChatGPT’s accuracy and reproducibility. medRxiv 2024.11.19.24317555; doi: https://doi.org/10.1101/2024.11.19.24317555 | |
| 受賞 (計 2 件) | 1. 第124回日本医学物理学会 奨励賞 （遠藤大輝/医学研究院 画像診断学教室 博士課程2年） 2. 第12回核医学画像解析研究会 菅野賞 （遠藤大輝/医学研究院 画像診断学教室 博士課程2年） | |
| 研究費獲得 (計 4 件) | 【2023年度】 北海道大学アンビシャス博士人材フェローシップ （遠藤大輝/医学研究院 画像診断学教室 博士課程2年） 【2024年度】 EXEX博士人材フェローシップ/EXEX Doctoral Fellowship 遠藤 大輝 韓 豊 張 孜恒 | |
| 特許出願 (計 1 件) | 判定装置およびプログラム 特願2022-187189号、2022年11月24日 発明者：吉村高明, 杉森博行, 遠藤大輝, 平田健司, 工藤與亮 出願人：国立大学法人北海道大学 | |
