当研究室では、医療とAIの両方を深く理解できる人材を育成しつつ、研究を行います。実感としてまだまだ医療とITの両方を理解できる人材が不足しており、そのような人材の確保はいずれの研究機関及び企業においても喫緊の課題となっています。大阪市立大学として、大阪ひいては日本の研究や技術の向上を目的に、世界トップレベルの研究を通じて、医療者に対してはAI研究をマネジメントできるレベルになるまで、また技術者に対しては医療の現場のニーズを理解したり、さらなる高い技術の習得のための教育を提供します。
大阪公立大学大学院医学研究科 人工知能学の代表で、准教授に就任した植田大樹です。放射線科医でありながら、AIエンジニアとして様々な研究・教育に携わらせていただいてきた経験を認められました。医学という確たる学術的土台を再確認し、研究者として放射線医学のさらなる発展の一助となるべく、この研究室を前進させていきたいと思います。
大阪市立大学大学院医学研究科 放射線診断学・IVR学 教授
AIは研究テーマの宝庫。医療の発展に貢献できる
三木教授は、当研究室の代表である植田の「AI研究をしたい！」と提案に許可を出してくださりました。そこが端緒となり様々なAI研究が生まれています。そんな三木教授に、研究を許可した経緯や同研究の実績、可能性についてうかがいました。
2016/04 人工知能研究会発足
2018/10 Radiology掲載 Deep Learning for MR Angiography: Automated Detection of Cerebral Aneurysms
2018/10 NeuroImaging Summit 2018 (台湾) 登壇
2018/10 医学の歩み267巻4号 AIは画像診断を変えるか？
2018/11 放射線科関西地方会 教育講演
2018/12 Japanese Journal of Radiology (JJR)掲載 Technical and clinical overview of deep learning in radiology.
2018/12 LPixel社講演 RSNAから見えた今後の画像診断AIの未来
2019/01 京都大学講演 人工知能の医療画像診断への応用
2019/03 大阪市立大学医学部長賞 優秀賞受賞
2019/04 第78回日本医学放射線学会総会2演題、第74回日本放射線技術学会総会学術大会1演題発表
2019/07 インナービジョン執筆
2019/7 JCRニュース 人工知能 (AI) と人間の認知の差異から読み解く未来
2019/07 京都大学画像診断セミナー講演 AI時代の医師の役割
2019/07 日本放射線技術学会中部部会講演 人工知能の基礎から研究応用まで
2019/09 ディープラーニングによるMRAからの脳動脈瘤検出 医療機器認証取得
2019/11 第29回日本乳癌検診学会学術総会講演
2019/12 RSNA The Best of Radiology
2020/3 日本医学放射線学会 最優秀論文賞
2020/8 IVR総会 Featured Abstract受賞
2019/9 胸部レントゲンからの肺癌検出 医療機器認証取得
2020/11 JJR掲載 Visualizing “featureless” regions on mammograms classified as invasive ductal carcinomas by a deep learning algorithm: the promise of AI support in radiology
2021/3 JCO PO掲載 Training, Validation, and Test of Deep Learning Models for Classification of Receptor Expressions in Breast Cancers From Mammograms
2021/3 Radiology掲載 Deep Learning–based Angiogram Generation Model for Cerebral Angiography without Misregistration Artifacts
部門 医学部人工知能学
設立 2024年4月1日
メンバー
植田大樹 部門長
栗元聡太 AIエンジニア
久岡史明 AIエンジニア
サポーター
Shannon Walston リサーチアシスタント
堤真一 放射線治療医
猪俣充央 AIエンジニア
橋本祥一 AIエンジニア
天王寺駅から徒歩10分
所在地は天王寺です。
勤務については、コロナなどの状況に応じてオンラインなど柔軟に対応します。
