2026/10/26~27 シンポジウム「エビデンス統合における統計科学・機械学習の最前線」
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「エビデンス統合における統計科学・機械学習の最前線」
| - 主催：東北大学情報科学研究科統計科学研究センター - 共催：東北大学総合知インフォマティクス研究センター |
| 日時 | 2026年10月26日（月）14:00～ 27日（火）12:00 |
| 会場 | 〒980-8579 仙台市青葉区荒巻字青葉6-3-09 東北大学青葉山キャンパス 情報科学研究科棟 北館2階 201講義室 |
| アクセス | 地下鉄東西線八木山動物公園方面「青葉山駅」降車、 北1番・南1番出口から徒歩1分 |
| 形式 | オンライン(Zoom)と対面のハイブリッド開催 |
| お問い合せ | E-mail: statlab.is@grp.tohoku.ac.jp |
参加申込
オンライン参加および研究交流会への参加には、事前登録が必要です。対面参加のみの方も、準備のため事前登録にご協力ください。
申込締切：10月23日（金）17:00
参加登録フォームのリンク
内容・目的
近年、AI 技術の急速な発展に伴い、医療・経済・環境科学をはじめとする様々な分野において、多様なデータや知識を活用し、信頼性の高いエビデンスを創出・統合・活用することの重要性がますます高まっている。統計科学におけるメタアナリシスや因果推論に加え、転移学習、連合学習、大規模言語モデル(LLM)などの機械学習技術は、異なるデータソースや知識を有効に活用するための新たな方法論として急速に発展している。
本シンポジウムでは、メタアナリシス、転移学習、連合学習、大規模言語モデル(LLM)など、統計科学および機械学習の代表的な手法について紹介する。さらに、それらの理論的背景や最新の研究動向、ならびに多様な分野への応用事例を通じて、各手法の特徴や利点、適用上の課題について議論する。最後に、AI 時代における統計科学と機械学習の融合、ならびにエビデンス統合の今後の展望について総合討論を行う。
プログラム
10月26日（月）
| 14:00~14:05 | オープニング 張山 昌論 研究科長（東北大学大学院情報科学研究科長） |
| 14:05~14:15 | 趣旨説明 荒木 由布子、Ao Huang（東北大学大学院情報科学研究科） |
| ・セッション1 医学におけるエビデンス統合とメタアナリシス | |
| 14:15~14:55 | 医学研究における統計的メタアナリシス：基礎と最近の発展 服部 聡（大阪大学大学院医学系研究科） |
| 14:55~15:25 | 臨床試験登録システムを利用した公表バイアスの評価法 Ao Huang（東北大学大学院情報科学研究科） |
| 15:25~15:55 | 要約ROC曲線に対する公表バイアスを評価するための感度解析法 Yi Zhou（神戸大学大学院人間発達環境学研究科） |
| 15:55～16:15 | Coffee break |
| ・セッション2 医療AIを支えるデータ利活用と統計学習 | |
| 16:15~16:45 | 医療AIセンターと医療データ利活用センターの取組 園部 真也（東北大学病院医療 AI センター / 医療情報利活用センター） |
| 16:45~17:15 | 完全にランダムに欠測するデータに対するk-meansの統計的性質 Xin Guan（東北大学大学院情報科学研究科） |
| 17:15~17:45 | 医療連合学習における異質性を転移学習の観点から考察する 松井 孝太（京都大学大学院医学研究科） |
| 18:00~20:00 | 研究交流会（北館1階） |
10月27日（火）
| ・セッション3 | 分野横断データ統合とAI |
| 9:20~9:50 | 言語モデルの進化と対話型文生成のこれから 赤間 怜奈（東北大学言語 AI 研究センター） |
| 9:50~10:20 | 政策決定のためのエビデンス統合 石原 卓弥（東北大学大学院経済学研究科） |
| 10:20~10:40 | Coffee break |
| 10:40~11:10 | 複雑な時空間データを統合する関数データ解析 荒木 由布子（東北大学大学院情報科学研究科） |
| 11:10~11:40 | 場所に結びついた非構造化情報の空間疫学解析―AIによる環境曝露測定と統計学的推論 中谷 友樹（東北大学大学院環境科学研究科） |
| 11:40~11:50 | 総合討論 |
| 11:50~12:00 | 総括・閉会挨拶 荒木 由布子、Xin Guan（東北大学大学院情報科学研究科） |