第39回医療情報学連合大会で共同研究の結果を発表予定です

一般口演17　11月24日（日）9:00-10:00 A会場
入院後合併症の予測モデルの開発と説明可能なAI(Explainable AI)を活用したリスク要因分析
https://jcmi39.org/program_academic.html?fbclid=IwAR3MMtRa9mK09vJV7lWbcOswiOLVm_KEnfJUmvSQSe4R42oj0q51GVxrqIQ

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松田敦義

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Logbii（ログビー）のミッションは、AIのノウハウを活かし、ライフサイエンスを支援していくことです。現在、製薬企業やバイオ企業をAIで効率化するサービス群（SaaS）を開発中です。その一つとして、オープンイノベーション、R&Dの業務効率化を支援するLogbii Researchをリリースしました。 https://logbii.co.jp/research また、特徴として、各エンジニアが自社プロダクト開発以外に、外の技術も学ぶため、様々なAIの案件を業務の半分程度（副業ではなく、本業として）行なっています。例として、ディープラーニングを用いた画像認識、自然言語処理を用いた文章の自動分類、時系列データに対する異常予測などのAI案件に取り組んでいます。働き方としては、週の半分を自社プロダクト開発（Django、React、深層学習、自然言語処理、AWS）、半分をAI案件（Jupyter、機械学習、深層学習、データサイエンス）といったやり方をしています。AIの研究経験も活かしつつ、プロダクト開発もしたい、という方に合っている環境です。 R&Dとして、宮崎大学附属病院、東京工業大学などと、診断支援AIの研究開発を継続して行なっており、学会発表も定期的に行っています。 https://jglobal.jst.go.jp/search/anythings#%7B%22category%22%3A%220%22%2C%22keyword%22%3A%22%5C%22201851000126978349%5C%22%22%7D