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第0回 医師に必要プログラミング能力とは

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医師のためのプログラミング教材の第0回目です

Published in: Health & Medicine
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第0回 医師に必要プログラミング能力とは

  1. 1. 医師に必要な プログラミング能力とは 中野哲平
  2. 2. 今後の目次(変更の恐れあり) ● 第0回: 医師に必要なプログラミング能力とは ● 第1回: 全てのソフトウェアをインストールできるようにする ● 第2回: データファイルを任意の形にプログラミングで変換できる ● 第3回: 統計とそのデータの可視化を理解できる ● 第4回: シークエンスの原理を学びソフトウェアで配列を整理できる ● 第5回: 今まで学んだことでNature, Science論文を実例で理解出来る ● 第6回: 数理モデルを学ぶことで研究の幅を広げる ● 第7回: 怪しい人工知能プロジェクトを嗅ぎ分けることができる
  3. 3. テーマ設定について ● 昨今の人工知能ブームに対して、医師が関連知識がないのはまずい ● 医師が多忙な日々の中で、確実にエッセンだけ学び、自分でプログラムを利用して 研究をできるレベルまでの教科書を作りたい ● こちらでは、スライドとYoutubeによる動画配信を予定しています ● 各回に練習問題があります。それができたら次に進めるという感じで行きたい ● このスライドの閲覧数やメーリスの登録数が一定数を超えたら、第1回目のスライド と動画を流します! 著書 中野哲平 => 2017年慶應義塾大学医学部卒です。 プログラマーです。論文や業績はこちらをご覧ください => https://nakano-intro.herokuapp.com/ 何か質問があれば、メールください。
  4. 4. プログラミングを医師が要するケース(結論) ● 最も必要になるケースは研究。プログラムできるだけで大きく違う ○ プログラミングが分かれば、研究の幅が広がる ○ 幅が広がれば、博士を取りやすい、留学しやすい、キャリアが広がる ● 話題の「医療と人工知能で何ができるか?」と頻繁に聞かれるが ○ 既に多岐にわたり、一概には語れない ■ 逆に言えば、意味ある取り組みと、意味ない取り組みが明確になってきた ○ 人工知能で医療のどの部分を改善するのか? ■ 人工知能に何ができて、何ができないか、知るべき ○ 人工知能は人間より、早く計算でき、 24時間働けるぐらいなイメージを持つべき ■ 万能ではない、ガンは治せない ○ 怪しげな研究やベンチャー企業に惑わされないためにも人工知能を学ぶべき
  5. 5. 医師が「プログラミングを使って研究できます」と 言うために必要な具体的なスキル ● Linux上で任意のソフトウェアをインストールすることができる ○ コンピューターに対する基礎的な知識が必要 ● ファイルを任意の形に変換できる(文字列処理) ○ 多くの研究用データは Excelでグチャグチャになっている。データを解析するために、それらのファイ ルは行列形式にする必要がある。そのためのコードを書く必要がある ○ それはRではできない。Rは整ったデータのみに対し統計処理として有効 ● 結果を理解するための統計力 ○ 因果関係, なぜ検定方法が毎回違うかの理解。 Rを自由に使えることが大事だが、研究で使う Rの 幅は相当限られてるので、ご安心を ● シークエンスの知識 ○ マイクロアレイよりシークエンスの時代 ○ 塩基配列が扱えれば、当然、研究の幅も広がる。チャンスが増える
  6. 6. 現時点で医療と人工知能(AI)との関わり ● 現段階では、医師にとってAIは「研究費を取るための便利な単語」 ○ 実際、本当に医療で役立ってる AIやそれらの研究は殆ど見たことがない ○ 患者さんのためになっているか、甚だ不思議なレベル ● 怪しい人工知能を見分けることが大事 ○ 「人工知能でガンを治す」みたいなプロジェクトに参加して、何もできなかったとき、そのメンバーの 一員にされてしまう ● AIでビジネスがしたいのか、研究がしたいのか、患者さんを救いたいのか ○ ここのブログを呼んでください => http://www.q-bind.com/
  7. 7. プログラミングはどこまで勉強すれば良いか ● 「プログラミングできます」と言える最低限の基礎は ○ Linuxの基礎コマンドがわかる ○ どのようなソフトウェアでも Linux上で動かせる ○ パラメトリック検定、ノンパラメトリック検定など、よく使う検定方法は理解できる ○ シークエンスの基礎は理解でき、自分で配列から遺伝子発現量や変異を検出できる ● 最低限の基礎 ができれば => 博士課程3年間でどんな研究室でも絶対に論文を出して博士を取れる => Bioinformatics系や医療情報系の論文の6割は理解でき、自分で動かせる ● この最低限の基礎を7回に分けて動画とスライドで説明して行く ○ ただし前述のように、閲覧数が少ない場合は、途中で打ち切る場合もある
  8. 8. 今後の目次(変更の恐れあり) ● 第0回: 医師に必要なプログラミング能力とは ● 第1回: 全てのソフトウェアをインストールできるようにする ● 第2回: データファイルを任意の形にプログラミングで変換できる ● 第3回: 統計とそのデータの可視化を理解できる ● 第4回: シークエンスの原理を学びソフトウェアで配列を整理できる ● 第5回: 今まで学んだことでNature, Science論文を実例で理解出来る ● 第6回: 数理モデルを学ぶことで研究の幅を広げる ● 第7回: 怪しい人工知能プロジェクトを嗅ぎ分けることができる
  9. 9. 動画とスライドを待ちきれない独習したい方へ ● Linux OSとパソコンに関するオススメサイトと本 ○ http://www.sejuku.net/blog/4948 ○ https://www.codecademy.com/learn/learn-the-command-line ● Python勉強本 ○ https://www.amazon.co.jp/dp/B01M29DK5W/ref=dp-kindle-redirect?_enc oding=UTF8&btkr=1 ● 統計オススメサイト ○ https://stats.biopapyrus.jp/probability/random-variable.html ● RNA-Seqについて ○ https://bi.biopapyrus.jp/rnaseq/

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