AIP講座 ヘルスケア編体験記：プロジェクト推進未経験者がヘルステックソリューションの提案ができる人材になるまでの5時間

こんにちは、スキルアップAIの広報です。
この度、AIプランニング・プロジェクト推進実践講座 ヘルスケア編が5月にリリースいたしました。講座の雰囲気を少しでも感じていただけるように、講座に参加していた弊社スタッフの受講体験レポートをご紹介いたします！

1.はじめに

こんにちは。スキルアップAI西川です。
私は現在、眼科の医療データを使って病態解明や病態の評価指標を確立する研究を行っています。

突然ですが、皆さんはヘルスケアとAI技術に関してどの程度ご存知でしょうか。
近年、医療とAIを組み合わせた研究が国内外問わず盛んに行われています。眼科領域に関しては研究だけにとどまらず、AIを搭載した網膜診断を行う医療機器がアメリカのFDA認証を得て実用化されています。
また今後、ヘルスケア全体の市場規模は大きく拡大すると言われていますので、皆さんの周りでも新規ビジネスに携わる機会や社内で新規プロジェクトを立ち上げる機会があるのではないでしょうか。

そこで今回は、現在注目されているヘルスケア領域をターゲットにしたAIプランニング・プロジェクト推進実践講座 ヘルスケア編について、実際に受講した感想を交えて、内容の一部をお伝えいたします。

 

2.前提知識

この講座は、前提知識が必要ありません。講座はヘルスケアの基礎知識から開発の一連の流れまで幅広く学べる内容となっておりますので、事前知識の有無に関して不安になることはありません。
あえて前提知識を挙げるとすれば、ディープラーニング検定G検定のテキストを一読しておくとより理解が深まるかと思います。
参考までに私はディープラーニング検定E資格を最近取得し、Python開発歴2年程度の状態でこの講座を受講しました。

 

3.カリキュラム

講座の所要時間は5時間で、オンライン（e-learning形式）で1日完結型の講座です。短時間でヘルスケアとAI技術に関する知見を身につけることができます。
カリキュラムは以下の通りです。

• 第1章 ヘルスケアとは
• 第2章 ヘルステックとAIの関わり
• 第3章 ヘルステックにおける重要な技術
• 第4章 事例紹介
• 第5章 デバイス
• 第6章 ヘルステック関連プロジェクト推進時に注意すべき点
• 第7章 グループワーク

第1章ではヘルスケアの定義、市場規模、国内外の動向を中心とした基礎知識を学びます。
第2章ではヘルステックとAIの歴史に触れながら、深層学習を後押しする昨今の時代背景について学びます。
第3章ではヘルステックにおいて使われているAI技術について学びます。
第4、5章ではヘルステックにAIを用いた事例について学びます。
第6章では講師の開発経験から、ヘルステックプロジェクト立ち上げの一連の流れについて学びます。
第7章ではグループワークを通してヘルステックソリューションの提案を行います。

 

4.活用事例と共にヘルステックに関して理解を深めることができる

• AIに関してはある程度わかったけれど、実際にプロジェクトを立ち上げるイメージが湧かない
• 近年の国内外のヘルステック活用事例について短時間で包括的に知りたい
• 会社や個人でヘルステック関連プロジェクトを立ち上げたい

という方は多いのではないでしょうか？

第4、5章では国内外35個以上のヘルステック関連プロジェクトおよび研究開発事例を取り上げ、製品概要および使用データ・AI技術に焦点を当てて解説してくれます。事例の量もさる事ながら技術的な話を初心者でも分かりやすく解説してくれるため、私も含め皆さんのプロジェクト立案の足掛かりとなると思います。

解説は大きく分けてソフトウェアとデバイスの2種類についてまとめられていています。

ソフトウェア

ソフトウェア関連プロジェクトといっても漠然としているのですが講座内では以下について知ることができます。

1. AIアプリケーションの構築を支援するプラットフォームを使用したプロジェクト
2. スマホアプリやクラウドサービスを使用したプロジェクト
3. 企業や大学で研究されているプロジェクト

プロジェクトの事例は国内外問わず多岐にわたります。解説は使用データやAI技術を中心に解説されていくため、ヘルステック勉強中の方から開発者の方までたくさんの方が参考になると思います。

デバイス

実際に日本で販売されているものから日本未発売のもまで様々な種類のヘルステック(orヘルスケア）デバイスについて学ぶことができます。
デバイスに関しては、AI技術中心ではなくどのような種類のデータをどのように取得するのかに焦点を当てて紹介しています。

AIの性能はデータの量と質に依存します。このようなデータをいかに取得するかが課題となっていますが、最新の技術により数年前と比べて格段に正確なデータの取得が容易となりました。
このような背景からさまざまなデバイスが開発されており、現在も市場が拡大しています。こういった事例を包括的に知るためには1つ1つ調査する必要があり、多くの時間を費やしますが、本講座ではそういった時間を要する必要がないかつヘルステックプロジェクトの開発経験があるAIエンジニアが講師をされているため広く深くを知ることができます。

 

5.講座を通してヘルステックソリューションを提案できる人材へ

本講座の最終目標は、ヘルステックソリューションを提案できる人材になることです。
第6章ではヘルステック関連プロジェクトを推進していくための知っておくべき手順と注意点について学ぶことができます。学習目標は以下の通りです。

1. AI活用の3パターンについて説明できる
2. 医療専門家に”好まれる”AIプロダクトを理解する
3. 医療業界特有の規制や認証について説明できる
4. 個人情報の取り扱い（特に匿名加工情報）について説明できる
5. ヘルステックプロジェクトPoCの一連の流れを理解する

書籍にも載っていない実務的な開発手順について知ることができたので、初めてプロジェクトを立ち上げる方には打って付けではないでしょうか？また今回、ヘルステックの開発において最大の課題である個人情報の取り扱いや医療業界特有の規制や認証についてだけでなく、プロジェクト始動時に必要なツールや実務経験に基づく注意点など、開発の全貌を知ることができます。

 

6.受講を終えて

今回の講座は、AIエンジニアとしてレベルアップするために大変有意義なものとなりました。
特に、ヘルステックプロジェクトPoCの一連の流れに関して、具体例を通じて開発行程の全貌を理解できたことは大きな収穫でした。
最近、書店などで医療データとAIに関する書籍がたくさん出ていますが、本講座は書籍化されていない実務面に焦点を当てて作られているため、短時間でプロジェクト推進のコツや実務で必要になる知識体系をキャッチアップされたい方は、まずは講座ページをご確認ください！

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