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東京都 2020/09/16開催

【会場受講】AI時代の個別化予防医療と保険

~新しい科学が拓くイノベーションの地平~

概要

【概要】
医療の高度化や社会の高齢化に伴い、保険金・年金・給付金の支払いが増大し、保険料を抑えるのが難しくなってきている。これまで保険サービスの役割は病気になったときの金銭的な支援であったが、これからは高精度の個別化予測に基づく予防ソリューションを提供することで疾患の発症を防ぎ保険料を抑制する仕組みを構築する必要がある。これまでの医療や医学の知識体系は患者を治療する行為のなかで発展してきたために、病気の発症を予防するための知識は十分に蓄積していない。一方で健康に関連するビッグデータと人工知能の支援を受けた新たな「推論」により、個別化した病気の予測と予防が実現できるめどが立ってきた。本講演ではどのようにしたら個別化予測手順が開発でき、この手順を使うとどんなサービスが提供できるかを紹介する。

【セミナー詳細】
1.理化学研究所医科学イノベーションハブ推進プログラムの取り組み
(1)新しい科学からイノベーションを生み出す先駆的な研究構想
(2)現在の生命科学の推論の限界とオープン・システム・サイエンス
(3)ディープ・フェノタイピングに基づく分類と推論
        
2.医療イノベーションの類型とビジネス動向
(1)パイプライン型イノベーション(製薬企業・バイテック主導)
 (a)仮説構築
 (b)仮説検証(POC)
 (c)根拠に基づく医療 (Evidence based medicine)
(2)プラットフォーム型イノベーション(テック企業主導)
 (a)ネットを通して取得される個人情報プラットフォーム
 (b)コンピュータパワー
 (c)AI技術
(3)日本から発信する第3のイノベーション(Society 5.0)
 (a)デジタルトランスフォーメーション
 (b)サイバー・フィジカル融合
 (c)人間の知性とAIの融合
        
3.海外の医療制度と保険の役割
(1)英国、ドイツ、フランス、米国、日本の医療制度
(2)各国での公的保険と民間保険の役割
(3)人口減少と高齢化が進む日本の課題
        
4.予測と予防の個別化医療の研究動向
(1)現在の予防医療は医療コストを減らさない
(2)ゲノム情報を中心とした個別化医療の進展と限界
(3)ディープ・フェノタイピングによる予測と予防の個別化医療
(4)保険業界への影響
        
5.データ主導型ヘルスケアの現状と未来に向けた挑戦課題
(1)アップルのヘルスケア事業は2027年には34兆円規模
(2)膨大な人口を抱える中国の国家主導イノベーション
(3)日本とヨーロッパによる「第三の道」と金融機関・保険会社の役割
        
6.質疑応答 ※ 講義中の録音、ビデオ・写真撮影はご遠慮ください。会場受講の場合はPCはお使いいただけません。

【補足事項】
4/14(火)から日程変更になりました。
※こちらは会場参加のお申し込みページです。オンライン受講をご希望の方は該当のページよりお申し込みください。

開催日

2020/09/16 (水) 09:30〜12:30

エリア

東京都

主催

セミナーインフォ

定員

48名

種別

有料セミナー

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