健康・生活系ビッグデータを活用するAI技術開発の取り組みと課題 |
受講区分 | 会場 |
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開催日時 | 2017-10-16(月) 10:00~12:30 |
講師 |
国立研究開発法人産業技術総合研究所 人工知能研究センター 首席研究員/確率モデリング研究チーム長 本村 陽一 氏 産業技術総合研究所 人工知能研究センター首席研究員/確率モテリンク研究チーム長 東京工業大学特定教授、統計数理研究所客員教授兼務 1993年通産省工技院電子技術総合研究所、産業技術総合研究所サービス工学研究センター副センター長、情報処理技術研究部門副部門長、人工知能研究センター副センター長を経て2016年4月より現職 産総研人工知能技術コンソーシアム会長 これまで200社を越える企業との共同研究、経産省、厚労省プロジェクトなどに従事 現在、NEDOプロジェクト次世代人工知能技術研究開発と社会応用を推進 人工知能学会、サーヒス学会、行動計量学会理事なども歴任 |
概要 | 第三次人工知能ブームを迎え、人工知能に関する議論は日々熱を帯びている。とりわけ保健医療分野のAI活用においては厚生労働省主導でAI活用懇親会が開催され、また民間企業においては医療データの蓄積・解析をおこなうスタートアップ企業が登場するなど産官学で重点分野として注目されている。そうした流れを受けて、本セミナーでは医療・生活・健康におけるAI・ビッグデータ活用方法から、具体的事例・課題まで解説する。また、周辺サービスとの連携や地域での取り組み等についても検討する。 |
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セミナー詳細 |
1.次世代人工知能技術研究開発の課題と取り組み (1)第三次人工知能ブームの俯瞰 (2)AI・ビッグデータ活用のポイント (a)データの集積 (b)価値の創出 (c)データと価値を循環する体制 (3)人と相互理解できる次世代人工知能技術の課題と取り組み 2.医療・生活・健康サービス分野におけるAI・ビッグデータ活用 (1)医療支援の取り組み (a)糖尿病重症化予防 (b)病棟看護支援 (c)病理医支援 (2)生活・健康系ビッグデータの活用 (a)食品購買データ(ID-POS)の活用 (b)健康イベントでの活用 (c)介護記録データの活用 (3)データの収集・蓄積の課題 (a)医療とヘルスケアデータをどうつなげるか (b)民間サービスで収集されるデータの活用 3.ビッグデータを活用するAI技術 (1)人工知能によるデータ活用 (2)確率的モデリング技術 (a)購買履歴データからの生活者理解 (b)IoTデバイスの操作履歴データ活用 (3)AI活用にあたっての課題 4.ビッグデータ×AIで変わる今後の取り組みと課題 (1)異業種連携の取り組み (a)産総研人工知能技術コンソーシアム (b)データ共有の取り組み (c)ヘルスケアサービス連携 (2)地域の取り組み (a)千葉大学との連携 (b)人工知能技術コンソーシアム地方支部での連携 5.質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCの使用等はご遠慮ください |
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