Machine Learning in Small Data
for Human and Process Systems

  

MISSION

スモールデータを駆使して,ビッグデータでは得られない価値を創造する

安価に収集できるビッグデータを高速な計算機で処理して機械を学習させればヒトよりも賢い機械を創造できる…第3次人工知能ブームはそんなナイーブな思い込みを拠り所に,深層学習を中心に発展してきました.その一方で,ヒトの経験,少数のエキスパートのみが有する暗黙的な知識,発生自体が稀であったり収集が高コストなデータは,忘れ去られています.

我々は,あえてスモールなデータに着目し,ヒトの経験や暗黙的な知識も積極的に取り込む解析を行うことで,ビッグデータでは得られない新たな価値の創造を目指します.具体的には,スモールデータと専門家の有する知識やノウハウを融合させて,新たな国産医療AIや医療機器の開発,革新的な生産システムの実現につなげます.また,スモールデータを解析するための方法論や新規の機械学習アルゴリズム,数理モデル,そしてデータを通じた基礎医学・神経科学,革新的な生産システム開発への貢献を目指しています.

お知らせ

NEWS

2024.6.12

NHK「ハートネットTV・フクチッチ(46)てんかん」にて,てんかんという病気と,てんかん発作予知AIシステムが紹介されました.NHK+で見逃し配信されています.

2024.6.11

計測自動制御学会会誌「計測と制御」2024年6月号に,藤原准教授と中西特任助教との共著記事が掲載されました.

2024.6.8

中日新聞にて,てんかん発作予知AIシステムの実用化向けた取り組みについての記事が掲載されました.

2024.6.3

片山くん(M2)がフィレンツェで開催されているPSE-ESCAPE34にてオーラルで発表しました.

2024.6.1

7月に開催されるIEEE EMBC2024(オーランド)にて,小枝くん(D2),田橋さん(M1)がオーラルで,鈴井特任助教でポスター(フルペーパー)で発表します.また,Connie(フルブライト留学生)と谷口さん(M1)は,1 pageのポスター発表をします.

2024.5.29

人工知能学会にて企画セッション「医療AIにおける薬事と倫理」を開催しました.現地とオンラインを合わせて,約100名の方にご参加いただき,活発な議論がなされました.

2024.5.22

計測自動制御学会会誌「計測と制御」にて生体信号処理を活用した医療AIに係る特集号の企画が採択されました.実際の出版は25年秋の予定です.

2024.5.10

中西特任助教のICU入院患者の急性低血圧予測モデルについての論文がJournal of Clinical Medicine(IF = 3.9)に掲載されました.

研究室

Laboratory


 
我々は,スモールデータをキーワードに,新規の数理モデル・機械学習を活用したアルゴリズム開発を行っています.応用面として生体信号処理を活用した医療AIと,製造業による生産性向上に資するDXシステムに注力しています.学生には常に最新スペックのデスクトップPC / Macbookを配布,クラウドの計算機環境の提供,国際会議への参加など,最高の研究環境の構築を目指しています.
 

研究テーマ

Research Topics


 

睡眠障害

睡眠負債ということばがNHKで紹介されるなど,睡眠は国民の重大な関心事ですが,自身の睡眠障害について自覚している人は多くありません.我々は睡眠ポリグラフデータを解析することで,簡易に睡眠障害をスクリーニングできるアルゴリズムを開発しています.
 

てんかん

てんかんとは,けいれん,意識障害などの発作をきたす疾患で,発作による事故や怪我が問題になります.我々は臨床で収集したデータに基づいて,てんかん発作を予知するシステムや,非専門医のてんかん診療をサポートするAIの開発をすすめています.
 

医療ビッグデータ解析

健康診断や日常の診療,疾患レジストリなど,日々,膨大な医療データが蓄積されていますが,現状では有効に活用されているとはいえません.我々は,これら活用されていない医療データを掘り起こし解析することで,疾患の要因を探索する研究をおこなっています.
 

エンタテインメント

スマートフォンの普及やセンサの小型化に伴い,日常生活でも簡便に心拍や皮膚抵抗などの生体信号が測定できるようになりました.我々はこのような生体計測技術を活用して,ビデオゲームなどエンタテイメントにおけるユーザー体験(UX)を変化させる仕組みを開発しています.
 

医療AI人材育成

医療へのAI活用が叫ばれて久しいですが,医療現場へのAIの導入は進んでいません.これは医療者側に機械学習に詳しい人材がいないこと,エンジニア側も医療への理解が困難であることが原因です.我々は,医療者・エンジニア双方を結びつけられる人材の育成を目指しています.
 

ソフトセンサ

生産プロセスでは,測定が高コストな変数が数多く存在しますが,品質管理や安全のためには,このような変数のオンライン測定が求められます.我々はオンライン測定が容易な変数から,測定の困難な変数を推定するソフトセンサの方法論について研究しています.

メンバ紹介

MEMBER

准教授

藤原 幸一

 

アクセス

ACCESS

郵便宛先 464-8601
名古屋市千種区不老町
名古屋大学大学院工学研究科物質プロセス工学専攻

オフィス
名古屋大学東山キャンパス 工学部1号館401号室


 
キャンパスマップはこちら(建物:B2-5)

お問い合わせ

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