セッション名：「機械学習への招待（２）画像・自然言語・生体データの深層学習と医薬領域への応用」

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）

内容：本セッションは，2022年度日本計量生物学会年会において実施された特別セッション「機械学習への招待（１）統計的機械学習と深層学習」の続編である．（１）では松井がニューラルネットに基づく統計的機械学習の導入を行い，浜本隆二先生（国立がんセンター）から医療分野への深層学習応用に関するover view，原聡先生（大阪大）から機械学習の説明性についてそれぞれご講演頂いた．

第2回となる今回は，医薬領域において深層学習は「どのような問題に対して」「どのように利用されているのか」という点に焦点を当て，より専門的な内容に踏み込んでいく．特に，画像処理や自然言語処理という，最も深層学習が成功している分野で開発された技術がどのように医薬領域の問題に応用されているのか，またこれら以外にどのような応用可能性があるのかについて，アルゴリズムなどの具体的な方法論まで含めて3名の講師に解説していただく．

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.　清田純（理化学研究所）
  医療分野における深層学習のリアル
• 2.　橋本典明（理化学研究所）
  デジタル病理をはじめとした医用画像分野における深層学習
• 3.　西田典起（理化学研究所）
  機械学習による科学論文からの知識獲得

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。ポスター発表は，2022年3月7日時点では現地発表のみとする予定です．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。

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　　2022年3月7日（月）
• (３) 発表申し込み締め切り　　2022年4月8日（金）
• (４) 予稿原稿締切 　　2022年4月22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、2022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，2022年1月1日時点で40歳未満の方。2022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。