婦人科疾患に関する内容はこちらをご覧ください。

日本メディカルAI学会 メディカルAI専門コース公認資格について【2019年度版】

日本メディカルAI学会 メディカルAI専門コース 公認資格 勉強法

この記事は日本メディカルAI学会の公認資格メディカルAI専門コースを受講希望の方や今後受講を予定している方に向けた記事になります。


日本メディカルAI学会の公認資格を取得する方法や、取得するために必要な学習内容について解説していきます。


私自身は2019年1月26日27日に受講し、公認資格を取得しました。
公認資格を得ると学会よりカードを送付して頂けます。
日本メディカルAI学会 メディカルAI専門コース 公認資格 資格証明書
専門コースの講義を受講し非常に勉強になりましたので、学会の概要についてまとめさせて頂きました。


それでは早速、解説していきます。

日本メディカルAI学会の概要

日本メディカルAI学会 メディカルAI専門コース 公認資格 勉強法

日本メディカルAI学会について

日本メディカルAI学会は2019年度に発足された比較的新しい学会です。


学会HPより学会概要を引用します。

日本メディカルAI学会は、学問の新しい流れに大胆且つ柔軟に取り組み、形式より実質を重んずる気風を特徴に、medical AIに関する研究・教育を推進し、我が国における現代医学の発展に寄与することを目的に活動しています。
» 一般社団法人 メディカルAI学会公式ホームページ


私が参加した第1回目の学術集会は学会理事長の浜本先生主催の下で、国立がん研究センターで行われました。


学会の講演内容は医療にAI・人工知能を用いた技術を取り入れたものの発表が多く、多くの知見を得る事ができ、非常に活気が溢れる内容も充実した学会でした。


一方で学会側が想定していたよりも余りにも人気で人手が溢れていたため、講演会場では立ち見で講演を聞かれている先生方が多かった程です。


そのため、次回の学会は多くの来場者を見込んで、東京ビッグサイトになるようです。

日本メディカルAI学会入会資格

日本メディカルAI学会に入会するためには、以下の学会のメンバー1名による推薦が必要となっています。
>> 日本メディカルAI学会メンバー


私自身は入会当時、推薦して頂ける方がいませんでした。それでもAIについての勉強をしたかったため、事情を学会事務局に問い合わせたところ、快く色々と手配して頂き、入会する事が出来ました。


学会公式ホームページにもこの様に記載されています。

近くに推薦者がいない場合は、「お問い合わせ」サイトから日本メディカルAI学会事務局へご相談ください。


学会HPにもこのように記載していましたので、推薦者がいない方でも心配されなくても大丈夫かと思います。


推薦者がいない方は学会に直接問い合わせてみてください。快く対応していただけるはずです。
>> 学会問い合わせ先

日本メディカルAI学会の公認資格について

日本メディカルAI学会 メディカルAI専門コース 公認資格 勉強法

日本メディカルAI学会には公認資格というものがあります。


2019/7/14時点では公式HPは作成中となっていますが、2019年度の公認資格の取得条件は「講義への参加」+「オンライン上での試験受験」でした。


2020年度の条件も同様の状況になると思います。

日本メディカルAI学会公認資格取得に必要な条件は以下の2つです。

  • オンライン試験
  • 丸1日の講義
この2つで取得が可能です。

日本メディカルAI学会のオンライン試験

2018年度メディカルAI学会 公認資格 試験問題概要

※ 2019/7/10時点では、前回の問題が未だ公開されており、解答も未公開です。2019年度の問題への影響も考え、問題の解説は今後の学会が出題する問題を見てから別途追加記事にて公開予定です


2019年度の公認資格取得(機械学習、深層学習基礎)の試験は以下のような問題でした。


今後はどうなるのかは分かりませんが、2019年度の試験ではオンライン上で何度も解答を提出出来る形成となっていました。

問題1:以下の計算をせよ。
\(\frac{\partial}{\partial w}\left(5 x w^{2}+4 x^{2}+3 w+5 x+2\right)\)

問題2:以下の計算をせよ。
\(\left[\begin{array}{ll}{3} & {2}\end{array}\right]\left[\begin{array}{ll}{1} & {3} \\ {4} & {5}\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}{1} \\ {4}\end{array}\right]\)

問題3:以下の計算をせよ。
\(\frac{\partial}{\partial \boldsymbol{w}}\left(c+\boldsymbol{b}^{T} \boldsymbol{w}+\boldsymbol{w}^{T} \boldsymbol{A} \boldsymbol{w}\right)\)

問題4
Scikit-learnの中に含まれている load_diabetes に対して,重回帰分析を使用して,検証データに対する決定係 数を求めよ.なお,条件として,test_size=0.2 で random_state=7 とせよ(小数点第3位で四捨五入せよ。

問題5
バッチサイズが32,学習データセット中のデータ数が1500のとき,1エポックは何イテレーションか。

問題6
Deep Learningフレームワーク Chainerで正しいことはどれか(選択肢は省略)

問題7
画像セグメンテーションで認識できないのはどれか(選択肢は省略)

問題8
Pixel AccuracyとmIoUについて正しいのはどれか(選択肢は省略)

問題9
物体検出で認識できないのはどれか(選択肢は省略)

問題10
Data augmentationとして適切ではないのはどれか。

問題11
系列データの解析にCNNを使った場合とRNNを使った場合において正しいことを述べているのはどれか(選択肢は省略)

問題12
ニューラルネットワークの畳み込み層でストライドを2以上にした場合に変わるのはどれか(選択肢は省略)

問題13
正常なデータと異常なデータを分類する問題で異常なデータが少ないクラス不均衡データを扱う場合、適切ではないアプローチはどれか(選択肢は省略)

問題14
心電図の外部ノイズを除去する方法として不適切なものはどれか(選択肢は省略)

これらの問題は、受講した講義のテキストや授業内容、また公式の公開資料を全て学習すると理解できる内容になっています。


数学に関しては偏微分以上の大学レベルの数学の知識を必要です。以下に学習する際に併用して有用であった参考書を載せておきます。

 

試験のために必要な勉強方法

2019年度の資格取得のためには「講義の受講」+「オンライン上で試験を解答する」のみで可能でしたが、今後はどうなるかは分かりません。


学会では「メディカルAI専門コース オンライン講義資料」が無料配布されています。


そのため、勉強法については「講義の内容の理解」+「オンライン上の試験問題の理解」+「学会公認の公式資料の理解」の3点にFocusして説明して行きます。


学会からの公式ホームページには、講義の受講前には少なくとも「メディカルAI専門コース オンライン講義資料」にはある程度目を通して、理解しておくべきとされていました。


しかし、オンライン講義資料を見ていただければわかるかと思いますが、講義資料を独学で学習するのみでは、一部の方をのぞいてAIについて十分に理解することは難しいです。


講義資料の想定読者として以下の様に記載されています。

受講想定者として大学生,大学院生,医療従事者を想定しています.
また,Python,Google Colaboratoryの基本的な使い方を知っていることを想定しています

要するに、基本的なPythonのプログラミング知識は必須とされているわけです。


元々Pythonでプログラミングを行なった事のある方や、機械学習の経験のある方であれば難なく理解はできるかと思いますが、初心者には少しレベルの高い内容になっています。


私自身は公開資料の理解を深めるため、公開資料を作成されたキカガクという会社の「AI・機械学習」に関する授業が
Udemy という動画配信サイトで公開されています。キカガクで作成しているオンラインで学習していました。


動画の講義内容は「メディカルAI専門コース オンライン講義資料」と連動しているので、非常に理解が深まりやすかったです。Udemyのキカガクの講座については以下の記事を参照にしてください。
» 【キカガク流】Udemyのキカガクを受講した感想

Udemyのキカガクの講座です。

日本メディカルAI学会の講義の内容と受講前にしておくべき事

日本メディカルAI学会の講義は1日漬けで終了します。


お尻が少し痛くなりますので、可能なら折りたたみの座布団を持ち込まれることをお勧めします。


講義内容のスピードは非常に早いです。そのためある程度公開資料を勉強し、読み込んでおく事が必要です。


先程紹介したUdemy のオンライン講座を受講するだけでも非常に理解が深まりましたが、さらにAIについて勉強したい方に向けて、メディカルAI学会の公開資料でも一部のオンライン講座が勧められています。


以下に学会からお勧めされているオンライン講座のうち口コミが良いスクールをまとめます。

  • PyQ:Python〜機械学習のオンライン学習サービス
  • Aidemy :無料ビデオカウンセリング授業あり
  • Udemy:オンライン講義のみ【キカガク流】が資料に連動

また、学会中の講義の内容としては、python~機械学習までは当然のように理解しておく必要があります。
独学で勉強される方はこちらの記事を参考にしてください。
>> 【独学用】Python初心者のための機械学習に向けたロードマップ

まとめ

日本メディカルAI学会 メディカルAI専門コース 公認資格 勉強法

メディカルAI学会のAI専門コースの公認資格は先着順です。そのため、受講希望の方は早めに申し込むことが吉です。→【2019/7/16時点】次回の申し込み締め切りは未定ですので、随時UPします。


前回の第1回目の学会は非常に盛り上がっており、AIに関する様々な知見が得られますし、今後の展開が非常に楽しみです。


AIに興味のある先生方は学会への参加と、一つの目安として公認資格の受験をされることをオススメします。


ただ公認資格を得他だけでは、大幅にAIに関するプログラミングスキルが上達するわけではなく、これを一つのステップとして今後プログラミングに関する知識を得ていくことが必要だと考えています。

次回の日本メディカルAI学会
日本メディカルAI学会 メディカルAI専門コース 公認資格 勉強法





 

日本メディカルAI学会へ入会希望されている方や、認定資格を取りたい方にはあらかじめpython、機械学習、AIについて予習しておくことをおすすめします。


今回紹介したUdemyのキカガクの講座です。

また、今回紹介した数学の参考書です。