[dbjapan] 【リマインダ】 シンポジウム開催案内

[Haruo Yokota <yokota [at] cs.titech.ac.jp>]

日本データベース学会の皆様，

東京工業大学の横田です。

先般お知らせしました下記のシンポジウムのリマインダを流させて頂きます。
http://dsai.c.titech.ac.jp/notice-of-dsai-symposium/

明日９月４日（金）を申込締め切りとさせて頂いております。

お蔭様で既に１３０名を越えるお申し込みを頂いておりますが、
まだ大丈夫ですので、下記よりお申し込みください。
https://ws.formzu.net/fgen/S90050827/

よろしくお願い致します。


−− 横田

At Wed, 19 Aug 2020 16:02:41 +0900 (JST) [<20200819.160241.66832487.yokota [at] cs.titech.ac.jp>]
	 Haruo Yokota <yokota [at] cs.titech.ac.jp> wrote:
> 
> 日本データベース学会の皆様，
> 
> 東京工業大学の横田です。
> 
> 東京工業大学の「社会的課題解決型データサイエンス・ＡＩ研究推進体」では、
> ９月１１日（金）１３：３０から、下記のシンポジウムを開催することにしま
> した。以下のＷｅｂページにも同様の情報を載せています。
> 
> http://dsai.c.titech.ac.jp/notice-of-dsai-symposium/
> 
> 奮ってご参加頂きます様、よろしくお願い致します。
> 
> 
> −− 横田
> 
> −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
> 社会的課題解決型データサイエンス・ＡＩ研究推進体シンポジウム
> ～千年カルテを活用した診療ベストプラクティス分析を中心に～
> 
> 開催日時：2020年9月11日（金）　13時30分−17時15分
> 
> 開催方式；Zoom ウェビナーによるオンライン開催
> （参加申込をされた方に9月10日正午にZoom情報をお知らせいたします）
> 
> 主催：東京工業大学　社会的課題解決型データサイエンス・ＡＩ研究推進体
> 後援：特定非営利活動法人日本医療ネットワーク協会
> 
> * 「千年カルテプロジェクト」は、2015年に国立研究開発法人日本医療研究開
>   発機構(AMED) 研究公募事業に採択された全国共同利用型国際標準化健康・
>   医療情報の収集及び利活用に関する研究です。
> 
> 
> プログラム
> 
> 13:30-13:45 主催者挨拶
> 	    ・渡辺治氏（東京工業大学 理事・副学長（研究担当））
> 	    ・横田治夫氏（東京工業大学 情報理工学院長、
> 	      社会的課題解決型データサイエンス・ＡＩ研究推進体研究代表者）
> 
> 第１部
> 13:45-14:15 「診療ベストプラクティスの概要説明」
> 	      荒木賢二氏（宮崎大学 医学部附属病院IR部 教授）
> 
> 14:15-14:45 「実電子カルテを用いた医療指示シーケンス解析とそれに基づく
> 	    医療指示推薦」
> 	      横田治夫氏（東京工業大学 情報理工学院）
> 
> 14:45-15:15 「実電子カルテのリレーショナルデータマイニングおよび患者の
> 	     リスク予測モデルの開発」
> 	       住谷有規氏（東京工業大学 工学院）
> 
> 15:15-15:30 休憩
> 
> 15:30-16:00 「入院後合併症に対する予測モデルの開発と説明可能なAIの適用」
> 	      松田敦義氏（株式会社ログビー CEO）
> 
> 16:00-16:30 「医療エキスパートによるベストプラクティス分析とクリニカル
> 	     パス開発」
> 	     山崎友義氏（宮崎大学 医学部附属病院IR部）
> 
> 第２部
> 16:30-17:10 パネルディスカッション「千年カルテの分析により得られるもの」
> 	    パネリスト：
> 	      酒巻哲夫氏（群馬大学 名誉教授）
> 	      荒木賢二氏（宮崎大学 医学部附属病院IR部 教授）
> 	      中田和秀氏（東京工業大学 工学院 准教授）
> 	      松田敦義氏（株式会社ログビー CEO）
> 	      山崎友義氏（宮崎大学 医学部附属病院IR部）
> 	    モデレータ：横田治夫
> 
> 17:10-17:15	クロージング
> 
> 参加費：無料（事前登録制）
> 
> 参加申し込み 
>   登録締切：2020年9月4日（金）
>   登録方法：以下の URL から必要な情報をご入力ください。
>             https://ws.formzu.net/fgen/S90050827/ 
> 
> 開催方式等変更がございましたら参加申込をされた方にメールにてご案内いた
> します。
> −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−