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 | |
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（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 |
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 |
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（第2回） 医療と AI ‒医療における AI の歴史と未来‒ |
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 |
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（第3回） DX 時代の医用 AI を法と倫理の面から考える |
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 |
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（第4回） AI と機械学習のメカニズムの基本の基本 |
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 |
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（第5回） AI との協創医療社会 |
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 |
2021年12月16日 17:30～18:30 |
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（第6回） ①MRI における AI の利用： 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 |
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 |
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（第7回） 医師の目から～深層学習の臨床応用と大潮流～ |
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 |
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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 | |
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（第8回） 放射線医学におけるAIの現状と今後 |
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 |
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（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 |
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 |
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（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 |
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 |
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（第11回） 医療 AI・データのELSI（Ethical, Legal and Social Issues） |
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 |
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（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 |
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 |
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（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 |
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 |
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（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 |
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 |
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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 | |
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（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 |
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 |
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（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 |
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 |
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（第17回） 大腸3D-CTにおける深層生成モデルの利用 |
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 |
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（第18回） 人工知能の未来 ChatGPTを超えて |
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 |
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（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 |
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 |
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（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 |
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 |
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（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 |
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 |
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（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 |
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 |
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令和6年度 医療AI特別セミナー
| 講義名 | 形式 | 講師 | 配信日 | |
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（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 |
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/ 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 |
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（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～ |
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 |
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（第25回） 次世代医療基盤法の意義 |
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 |
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（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 |
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 |
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（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 |
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 |
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（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 |
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 |
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（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 |
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 17:30～18:3 |
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（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 |
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 17:30～18:3 |
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（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 |
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 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 17:30～18:3 |
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シンポジウムの開催
| タイトル | 形式 | 参加人数 | 開催日 | |
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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 |
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The 9th GCB Biomedical Science and Engineering Symposium （主催：Global Center for Biomedical Science and Engineering, Faculty for Medicine） |
ハイブリッド開催 |
延べ286名 （現地：81名、 |
2022年 8月20-21日 |
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第1回 北海道大学医療AIシンポジウム |
ハイブリッド開催 |
156名 （現地：50名、 |
2022年 11月5日 |
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第2回 北海道大学医療AIシンポジウム |
ハイブリッド開催 |
204名 （現地：37名、 |
2023年 8月5日 |
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The 10th GCB Biomedical Science and Engineering Symposium （主催：Global Center for Biomedical Science and Engineering, Faculty for Medicine） |
ハイブリッド開催 |
207名 （現地：65名、 |
2023年 8月20日 |
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The 26th Hokkaido University – Seoul National University Joint Symposium Breakout Session |
オンライン開催 |
36名 |
2023年 11月1日 |
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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～ |
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 |
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第4回 Clinical AI アニュアルシンポジウム |
ハイブリッド開催 |
244名 （現地：28名、 |
2024年 2月15日 |
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第3回 北海道大学医療AIシンポジウム |
ハイブリッド開催 |
198名 （現地：55名、 |
2024年 8月17日 |
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The 27th Hokkaido University – Seoul National University Joint Symposium Breakout Session |
ハイブリッド開催 |
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2024年 11月28日 |
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CLAP大学院生による研究業績
| 業績の種別/件数 | 詳細 | |
| 論文 (計 9 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. 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. 3. Han F. et al: Extraction and Quantification of Words Representing Degrees of Diseases: Combining the Fuzzy C-Means Method and Gaussian Membership. 4. Takenaka J. et al: Prognostic value of [18F]FDG-PET prior to [131I]MIBG treatment for pheochromocytoma and paraganglioma (PPGL). 5. Nishioka N. et al: Clinical utility of single-shot echo-planar diffusion-weighted imaging using L1-regularized iterative sensitivity encoding in prostate MRI. 6. Takenaka J. et al: Predictive factors of early FDG-PET response to [131I] MIBG treatment for unresectable or metastatic pheochromocytomas and paragangliomas (PPGLs). 7. Sakaida, M. et al: Development of a Mammography Calcification Detection Algorithm Using Deep Learning with Resolution-Preserved Image Patch Division. 8. Nakagawa, J. et al: Diagnosis of skull-base invasion by nasopharyngeal tumors on CT with a deep-learning approach. 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 |
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| 受賞 (計 2 件) |
1. 第124回日本医学物理学会 奨励賞 2. 第12回核医学画像解析研究会 菅野賞 |
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| 研究費獲得 (計 1 件) |
北海道大学アンビシャス博士人材フェローシップ |
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| 特許出願 (計 1 件) |
判定装置およびプログラム |
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