Team AI 医療データハッカソンを開催しました。
オーストラリア人、元製薬会社、医学部生、理工学部生、生命保険会社、IT会社、メーカー、商社、起業家、エンジニアの方交え、Kaggle上の医療データを分類・予測するAIモデルを一緒に構築しました。
トピック；
1)脳波のCSVデータ
波形の数値データから数学を解いている時とリラックスしている時それぞれの脳波トレンドを分類
SupportVectorMachineを使ったアプローチのKernel
整形前78%だったデータが、scikit-learnのPre-Processingを使って整形すると精度が89%に
フーリエ変換した後SVMにかけるとさらに精度が良くなる
https://www.kaggle.com/berke…/synchronized-brainwave-dataset
2)乳がんのCSVデータ
レントゲン画像からサイズ・面積・濃淡を分析し悪性か良性か分類
https://www.kaggle.com/uciml/breast-cancer-wisconsin-data
3)地域病院のCSVデータ
クラスタリングにかけて分析
https://www.kaggle.com/cms/hospital-general-information
多人数のデータ分析も良いが、1人の患者のデータを時系列で分析する事にも意味がある。石井にIoTを装着してバイオリズム等のデータを取ろうか検討中。
病院の支払い履歴など経済データとクロス分析したいという声も。
現場の医療データでは、500テラバイトのビッグデータをエンタープライズ用GPU20台回して分析にかけたりしている。通信キャリアのデータはペタバイトのものも。
土曜日は14:00より機械学習・深層学習の論文を読む会ですです。
まだ空席あります。お気軽に遊びに来てください。
https://www.meetup.com/Machine-Learning-Meetup-by-team-ai/
Team AIのスローガン；
100万人の機械学習コミュニティを東京に創る
DataHackathonEveryday
OpenInnovationMovement
Skillup Career