特別セッション： 5月13日（木）午後

セッション名：「機械学習への招待（１）統計的機械学習と深層学習」
オーガナイザー：川口淳（佐賀大学）・二宮嘉行（統計数理研究所）・松井孝太（名古屋大学）

趣旨：近年、AI診断を始めとして様々な人工知能技術が生物・医療の分野へ導入されてきています。例えば、V. Gulshan et al., JAMA, 2016.ではAIによる糖尿病性網膜症の診断や重要度の判断が専門家と同等の精度を示すことが報告されました。また、B. Bejnordi et al., JAMA, 2017.ではAIが乳がん患者の病理画像から転移部位を正確に予測可能であることが示唆されました。これらの結果は、従来上記のような問題を専門的に扱ってきた生物統計の専門家にとっても、もはや人工知能技術が無視できないレベルに達しつつあることを示していると考えられます。

ところで、現在人工知能と呼ばれているものの多くは、深層学習に代表される機械学習の諸技術, すなわち大量のデータから有用な知識を抽出し, それを用いて精度の良い予測を行う統計的機械学習のアプローチに基づいて研究開発が行われています。この観点から、現在の人工知能技術は（生物）統計学と非常に親和性の高いものであると言えるでしょう。また最近では、機械学習の専門家の間でドメイン知識（例えば医療分野に独特の先験的な知見）を積極的に取り入れたモデリングの重要性が指摘されており、各分野との連携を模索する動きも活発になっています。

　本セミナーでは、特に深層学習にフォーカスした機械学習の導入を行い、会員の皆様の技術習得および専門家との連携を検討するための一助とすることを目指します。

演者・演題（予定）

• 座長：川口淳（佐賀大学）・二宮嘉行（統計数理研究所）・松井孝太（名古屋大学）
• 1.　基調講演：浜本隆二（国立がん研究センター研究所）
  「深層学習の医療分野への応用事例について（仮）」
  基調講演座長：松井茂之（名古屋大学）
• 2.　松井孝太（名古屋大学）
  「ニューラルネットによる統計的機械学習入門」
• 3.　原聡（大阪大学）
  「機械学習モデルの説明可能性について（仮）」

一般講演の申し込み

以下の分野毎に演題を募集します.
A．臨床試験・臨床研究, B．臨床診断学, C．疫学, D．ゲノム・バイオインフォマティクス, E．資源・環境・農業, F．事例研究, G．その他

応募の際には、ご希望される分野名を必ずご指定下さい。分野毎の演題募集には、学会の独自性・特色をより打ち出し、専門性を深めるというねらいがあります。分野毎に、より踏み込んだ活発な議論を期待しております。会員の皆様の積極的なご発表をお願いいたします。

口頭での発表を希望するかポスターでの発表を希望するかを、申し込み時にお申し出ください。希望を最大限尊重いたしますが、プログラム編成の都合上、発表形式の変更をお願いする場合がございますことをご了承ください。

今年度より、口頭での発表をされる40歳未満の若手・学生会員の方を対象に、「若手優秀発表賞」（Young Investigator Presentation Award）を創設します。以下の（５）をご参照ください。

• (１) 申し込み方法　特設ポータルサイトよりお申し込みください。
• (２) 発表申し込み受付開始　　2021年3月8日（月）
• (３) 発表申し込み締め切り　　2021年4月9日（金）
• (４) 予稿原稿締切 　　2021年4月23日（金）
• (５) 若手優秀発表賞について
  年会の筆頭演者で、40 歳未満の口頭発表を行う方を対象に「若手優秀発表賞」を企画委員会による選考の上、受賞者には賞状と賞金3万円を授与する予定です。正会員部門と学生会員部門それぞれで表彰を行います。
  • 〇応募資格（正会員部門）：演題応募時に日本計量生物学会の正会員で、2021年1月1日時点で40歳未満の方。
  • 〇応募資格（学生会員部門）：演題応募開始時に学生会員要件を満たす本学会の学生会員であり，2021年1月1日時点で40歳未満の方。2021年3月に大学院を修了予定の方も含まれます。
  • 〇申込条件：本人が講演者となって一般講演セッションで口頭発表を行うこと
  • 〇申込方法：希望する方は年会の講演申込の際にあわせて「若手優秀発表賞への登録を希望する」欄にチェックをお願いします。なお、本賞への登録は講演申込にあわせて日本計量生物学会に入会申込した方にも適用されます。特に学生会員の年会費は無料となりますので、周囲で日本計量生物学会に入会していない学生の方にもこの機会に是非入会と発表を勧めてください。