近年、計測技術の発展と人工知能技術の普及により、医学・生物学研究にデータサイエンスの導入が急速に進んでいます。医学・生物学データ解析において、タイムスケールや階層性の違いにより、単一のモデルを当てはめることは困難であることが多く、特定のモデルや仮説に依存せず生命現象・疾患の観察とデータ取得を行い、データに基づいて個別化モデルをつくるデータ駆動型アプローチが重要となります。本ワークショップでは、人工知能・機械学習、数理科学、システム生物学といった、データに基づいた生命現象・疾患のモデル化、予測、層別化を研究テーマとする幅広い分野の研究者に講演いただきます。これらの分野は発展途上であり、それぞれの分野で最先端の研究をされている研究者がお互いの知識、技術を持ち寄り、活発に議論することで、新たな研究の萌芽となることが期待されます。
Program【共催】公益財団法人 セコム科学技術振興財団 特定領域研究助成代表：川上 英良（理化学研究所 医科学イノベーションハブ推進プログラム） 研究課題名：予防・個別医療に向けた時系列マルチモーダルデータに基づく状態遷移予測モデル構築
北海道大学 理学部２号館 408 号室
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