履修生の声
MATLABハンズオン実習
- ・私はプログラミング素人であり、 とても難しかった。
- ・受講者のエラー対応で授業が進まなくなるところがあったが、 エラ－ヘの対応の仕方を見ることからも学びがあったのでプラスでもあった。
- ・データの基礎の考え方、機械学習構築までの概要について分かりやすく、実践的に行うことで、自分の研究にも応用できると感じました。
メディカルAIコース 講義
- ・今回の講義を受講しCT画像やレントゲン画像における基礎的な機構や背景を理解することができた。今まで画像を用いて診断や治療などを行なってきたが、イメージングの解析や利用法などを始めて学ぶことができ大変有益であった。
- ・初学者にとっても非常にわかりやすく勉強になりました。今後のAIと医師との協力の方向性についてもとても印象的でした。私もAIが発展していく中でどのように診断や予測を行ったかということを医師が学び新たな知見を得ていくということが必要と感じております。
- ・顕微鏡でプレパラートを実際に見るのと、デジタル化したものを見る場合の差異がわかりやすく学べました。デジタル化する場合に他のモダリティのデータとまとめて共有しやすくデータベースが作りやすいと思いました。また、AIで応用した場合にどんなことが新しくできるようになるかを学べて有意義な講義でした。
- ・今回の講義を通して、分類問題や異常検出問題の基礎的な部分を理解できたと感じている。また、不均衡データの解析についてはこれまで学んだことがなかったため非常に勉強になった。特に、データ解析を行う際に扱うデータが不均衡データであるかどうかを判断する必要性について理解することができ、今後の研究においても非常に役立つのではないかと感じている。
- ・リハビリテーション専攻でも、MEGや脳波、骨伝導音などを用いて研究している研究室があるので、そういったデータが機械学習を用いてどのように研究されているか知ることができ、興味深かったです。
- ・機械学習やAIについて興味深い話が聞けました。Pythonなどのプログラミング言語とAI、医療への話を聞き、基礎的なプログラミングへの理解の必要性を感じました。
- ・深層学習により、人間の脳の機能の仕方についてアプローチしていることと理解をした。 スーパーコンピューターを用いた応用について知ることができた。 脳解剖学的知識と生理学的知識などを用いて、人の脳の機能を再現するために、機械に何を情報として学ばせて、何を学ばせないのかといった研究の側面を知れた。
- ・画像処理に関する様々な手法を紹介していただき大変興味深かった。具体的な研究内容も紹介していただき、勉強になった。自身の研究にも活かしていきたいと思う。
- ・画像を正確に認識する上で、考え方次第で色々なアプローチがあることを学んだ。 臨床でも病理画像やCT画像などの正確な判定に応用できるものがあるかもしれないと感じた。
- ・DXは国策ということもあり、以前より言葉ではよく耳にしてきました。 ただ企業がITを活用するイメージでしかなく、具体的に病院に当てはめるとどのような変化が求められているのかがとてもわかる講義でした。
- ・講義を受け、産学連携での共同研究の概要をつかむことができたと感じている。特に、共同研究の進め方などについては知らない点が多く非常に参考になった。また、現在、どのような共同研究が進められているかを具体的に知ることができた点についても非常に参考になったと感じている。
- ・初学者の注意点については心当たりがあるところばかりで勉強になりました。先生の研究内容やAIと医療に関する展望は大変刺激になりました。
- ・機械学習とその基礎となっているハードウェア（CPU/GPU）やコンピューター言語についてのわかりやすい講義であった．また，AIがどのように実際に医療研究に使用されているのかについて間質性肺炎・IPFを用いて説明してくださり，実用の仕方を把握しやすく，今後の自身の研究に生かせる内容であると感じた．
