その他

AI(ニューラルネットワーク、自己組織化マップ)による解析と内科クリニックにおけるその実用

■講師：高山哲朗先生（かなまち慈優クリニック　理事長）
  ＜略歴＞
平成14年　慶應義塾大学 卒業
慶應義塾大学病院
東京歯科大学市川総合病院
北里研究所病院
埼玉社会保険病院
わたクリニック副院長
＜資格＞
医学博士
日本内科学会認定医
日本消化器病学会専門医
日本消化器内視鏡学会専門医
日本医師会認定産業医
日本内科学会総合内科専門医
緩和ケア研修会修了者
＜活動＞
東海大学医学部客員准教授
NPO法人PDN（Patient Doctors Network）理事
PEG・在宅医療学会データ委員
予測医学研究所所長 http://www.yosokuiken.com/
葛飾区　内視鏡検査読影世話人

【セミナー概要】
AIという言葉を耳にすることは、もはや特別なことではなくなりました。日常生活においてもChatGPTをはじめとする生成AIを活用している方は少なくないでしょう。現在のAIブームは、一般に「第3次AIブーム」と呼ばれており、計算資源の飛躍的向上と大量データの利用を背景に、実用段階へと進んでいます。
一方、医学の臨床研究においては、これまで線形モデルに基づく統計解析と有意差検定が中心的な役割を果たしてきました。無作為化二重盲検前向き比較試験は、介入の有効性を検証するうえで最も高いエビデンスレベルを持つ手法であり、臨床医学の発展に多大な貢献をしてきました。これらの研究成果が極めて重要であることは、今後も変わることはありません。
しかし、線形モデルは説明変数とアウトカムの関係を線形構造として近似する手法であり、解析の過程では人間の状態や病態の多様性を一定程度単純化せざるを得ません。日常診療において「患者さん一人ひとりは異なる」と認識している一方で、研究の場ではその複雑さを十分に反映できていないという課題も存在します。
こうした背景の中で注目されているのが、非線形分析やAI・機械学習を用いた解析手法です。これらの手法には様々な課題も含まれていますが、複数の因子が相互に影響し合う複雑な構造を捉えることを得意とし、従来の統計解析では見えにくかったパターンや患者集団の違いを明らかにする可能性を秘めています。
本セミナーでは、統計解析に詳しくない演者が約20年前に大学での研究開始した頃の医局の先生方のとまどいと当時受けた批判も含め、従来の臨床研究手法の意義と限界を整理したうえで、非線形分析やAIが医学研究においてどのような役割を果たし得るのかを概説します。また、AIを「既存の手法に取って代わるもの」としてではなく、「臨床研究を補完し、より現実に即した医学的理解を深めるための道具」としてどのように活用すべきか、当院における実践例も含め、具体例を交えながら考察します。

臨床研究における解析
線形解析と非線形解析の比較：過去の筆者の論文データを交えて
線形モデルの優れている点と限界
非線形モデルの優れている点と限界
実際の活用方法

セミナー要綱

セミナーNO.	831
開催日	2026年3月8日（日）10:00〜12:00
セミナー会場	銀座ユニーク貸会議室7丁目店（東京都中央区銀座7丁目13-15　銀座菊地ビル4階N403）
講師	高山哲朗先生（かなまち慈優クリニック　理事長）
受講料	■医師会員 会場： 13,500 円／ライブ生中継：無料／動画：無料 ■コメディカル会員 会場： 5,000 円／ライブ生中継：無料／動画：無料 ■ビジター 会場： 20,000 円／ライブ生中継： 10,000 円／動画：無料(※) ■研修医・医学部生 会場： 2,000 円／ライブ生中継： 1,000 円／動画：無料(※) ※会場またはライブ中継を受講したセミナーに限り無料で受講可 会員に関する詳細は「会費・受講料」をご参照ください。

※料金には消費税を含みます