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2026年度版』
- 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2026年度版
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，複雑で高次元，かつ欠測・打ち切り・介入を伴うデータから，信頼できる予測・推論・意思決定を行うことが求められています． 機械学習アルゴリズムによって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ことに加え，近年では，生存解析・欠測データ解析・因果推論といった統計的推論， さらには深層学習，生成モデル，強化学習といった現代AIの手法が急速に発展し，個別化医療や動的治療計画（個々の患者に最適な治療をいつどのように行うかを逐次的に決定する枠組み）の実現に向けた研究が大きく進展しています． 特に生成モデルは，単に「もっともらしいデータを作る道具」ではなく，「高次元分布の推定器」として捉え直すことで，反事実分布の生成，因果的最適輸送に基づく ATE/CATE 推定，多重代入，生存解析への応用など，多様な統計的操作の基盤となりつつあります． 本コースでは，統計モデルから機械学習，そして現代AI・生成モデルへと至る流れを一貫した視点のもとに学び，「正しく予測する」だけでなく，「いつ起こるか」「介入するとどう変わるか」「次に何を選ぶか」に答える力を養うことを目指します． このような展望の下で，統計的学習と生成AI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
開催要項
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| 会場 | 第1クール：2026年8月27日（木）-28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～15名程度 |
| 募集条件 |
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| 応募方法 |
Peatixで募集する予定です。詳しくは近日中にお知らせします。 ◇後日応募された方にはご案内メールを送らせていただきます。 |
コースの構成
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