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
| 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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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 |
201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 Satellite |
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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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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