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大野です。
先日4月9日、東京大学先端科学科学技術研究センターで開催された大規模データ分析に関する勉強会において、「大規模・多種多様なデータを扱うための検索・機械学習」というタイトルで、ライフサイエンスへの検索・機械学習の応用に関して講演を行いました。
主催の油谷先生を始め、関係者・参加者の皆様、この場を借りてお礼を申し上げたいと思います。
資料は弊社のslideshareにアップロードしております。
講演内容の要旨はスライドの最後にまとめていますが、再掲すると以下の通りです。
- データを深く解析する技術として、検索・自然言語処理・機械学習技術が研究レベルだけでなく、産業レベルでも注目されています
- アカデミアでも、PheWAS・ディープラーニングなどの新しい技術が生まれ、応用に期待が持たれています
- 疾患解析を行うには個々人から得られる様々なデータや環境情報を統合的に解析する必要があります
- 爆発的に増加するデータに対処する新しい方法として、エッジヘビーコンピューティングとその上での分散インテリジェンスの考え方があります
このような勉強会が開催される事や、講演後に資料公開の問い合わせを頂いた事などを見ると、大規模なライフサイエンス・医療・ヘルスケアデータの解析は多くの人の関心事項であると実感します。一方で、現場でデータを扱っている方々のお話を聞くと、その具体的な方法は模索段階であるようです。今回の講演ではエッジヘビー環境上での分散インテリジェンスなど概念的な話に加えて、PheWASなど具体的な要素技術も取り上げて、両者のバランスを取ることを意識しました。それぞれのトピックについて詳しい紹介ができなかったのは残念ですが、「こういう技術もあるんだ」と興味を持ちましたら、論文などの一次資料をあたっていただければと思います。また、感想・コメントなどがありましたら、是非いただけると幸いです。
参考リンク
- 東京大学 先端科学技術研究センター ゲノムサイエンス部門
- 今回の主催の油谷先生の研究室のHPです
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