統計数理研究所
医療健康データ科学研究センターResearch Center for Medical and
Health Data Science

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。

江口　真透 特任准教授（統計数理研究所）