短期集中研修『医療健康データ科学のための機械学習コース』

短期集中研修
医療健康データ科学のための機械学習コース

概要

機械学習は、医療健康データ科学の分野で多くの応用の可能性があり、この分野の現在の展開のみならず、将来の方向性を検討することもできます。生物、医学におけるビッグデータの利用可能性が高まる一方で、機械学習アルゴリズムは、複雑なデータセットから疾患や予後に関係するパターンや洞察を抽出し、臨床での診断に役立つ予測モデルを構築するために使用することができます。機械学習が有用なもう一つの分野は、個別化医療です。個々の患者に関するデータに機械学習アルゴリズムを適用することで、個別化された治療計画を策定し、どの患者がさまざまな治療介入から利益を得る可能性が高いかを予測することができます。さらに、疾患の根底にあるメカニズムを説明できるモデルを開発し、治療介入のための新しいターゲットを特定するために、深層強化学習を使用することへの関心が高まっています。また、生物学的システムの複雑さや異質性を説明できるモデルの開発や、複数のソースからのデータを統合するために、深層強化学習を使用する研究が開始されています。このように展望の下で、機械学習の基本的な考え方を医療健康データ科学の観点から学ぶことは，これからの医療健康データ科学や生物統計の研究者にとって重要なキーとなると思われます。

オーガナイザー・講師

江口真透特任教授（統計数理研究所）

開催要項

日程	【全４日間（２クール）の研修】第1クール：2024年8月29日（木）-30日（金） 10：00-17：00 （対面）　　　　　第2クール：2024年9月19日（木）-20日（金） 10：00-17：00 （オンライン・ライブ）
会場	第1クール：2024年8月29日（木）-30日（金）のみ統計数理研究所　セミナー室2【D304】東京都立川市緑町10-3 (アクセス・地図）
参加費	無料　旅費・宿泊費の補助あり
募集人数	10名程度
募集条件	・統計的推測、一般化線形モデルに関する基礎を有している方　　　　　・全日程出席できる方を優先します・研修終了時にレポートまたはテストを行い、合格の場合は受講証を発行します
応募方法	Peatixで募集します。 Peatixでの募集開始：2024年6月14日（金）正午　　　　　応募締切：2024年7月16日（火）23:55 ※定員に達したため、お申込を締め切らせていただきました。 ◇後日応募された方にはご案内をメールを送らせていただきます。 ◇本研修の申込受付は、Peatix Japan(株)のシステム上で行います。取得した情報は、当該研修への登録及び受講に関する連絡や、企業や個人を特定できない形で弊所講座・教材等の企画立案等のために利用することがあります。 Peatix Japan(株)のシステムにアカウントを作成する際に入力する情報については同社のポリシーに従うものとします。

コースの構成

[1] 確率的フレイムワーク，統計モデル，ランダムサンプル
[2] 線形回帰モデル（線形代数の復習，回帰パラメータの不偏推定，ガウス・マルコフ定理）
[3] 一般化線形モデル(指数モデル，連結関数，尤度関数）
[4] ロジステック回帰，ポアソン回帰モデル（AIC, 逸脱度）
[5] 一般化線形混合モデル（ランダム効果）(R, Pythonのコード）
[6] 分類問題（誤判別確率，偽陽性確率，偽陰性確率，ROC, AUC，F値）
[7] Fisher線形判別とロジステック回帰の関係
[8] アンサンブル学習（ランダムフォレスト，勾配ブースティング）
[9] クラスタリング（階層クラスタリング，K平均，C平均，モデルベイズド）
[10] サポートベクターマシン（カーネル空間，リプレゼンター定理）
[11] スパース学習（L1正則化，Lassoの変化形）
[12] 制限ボルツマン・マシンと平均場近似
[13] 多層ニューラルネットワーク
[14] 深層学習（畳み込み・再帰ニューラルネット,LSTM）
[15] 巨大言語モデル(言語空間，トランスフォーマー）
[16] 強化学習（最適ポリシー，Q学習）
[17] 動的治療計画（G推定，ダブルロバスト）