Biomedical Data Science Club (BDSC) の立ち上げからオンライン研究チャレンジに並行して1年間参加させていただきました。このページを見ている皆さんは何かしらの形で生命医科学とデータサイエンスの融合に興味があると思います。深層学習も機械学習も一定のレベルまではカリキュラム通り (E資格や統計検定など) にやれば学ぶことができますが、実社会の課題にどう応用していくのか？を学ぶのは一人では非常に困難です。論文では課題の設定の仕方、解き方、次に解くべき課題が明示されています。BDSCのメンバーがそれぞれの背景や興味に基づいて調べた応用例とそれぞれの知識を定期的に共有してもらうことで、自分一人では辿り着けなかった分野や知識を得ることができます。"You see what you know"という言葉がありますが、人間は自分の認知限界の範囲でしか知識を深めることはできません。異なる人と出会い、触発されることで自分の知識や発想の殻を破ることができます。かくいう私も勉強会のたびに基礎医学の手法を学び直すことで大学病院の先生とディスカッションを深める機会が増えました。自分の興味の外だった最適輸送やGAN (Generative Adversarial Network) についての知識も深まりました。単に論文を読んで何となく「凄いね」と言い合うことが目的ではなく、互いの興味に感化され触発し合う環境です。

医学の面でもデータサイエンスの面でも高度な内容を扱うので理解に苦しむこともあると思います、データサイエンスの知識が不安な人は清水先生が開講してくださる入門編の勉強会から始めても良いと思います。しかし、ある程度の知識があればこの環境に飛び込む方が早いです。今はインターネットで調べればいくらでもわかりやすい記事が出てくるので、とにかくひたすら調べる力と、恥ずかしがらずに質問するメンタルを養うことの方が遥かに重要だと思っています。筋トレと同じで負荷をかけないと伸びませんし、こういったところで何となく聞いた言葉に後で遭遇した時に加速度的に理解が深まることも多いです。

最後にこの勉強会の最大の特徴は清水教授がいることです。学生だけでも勉強会はできますが、基礎医学/臨床医学/データサイエンスに精通したsupervisorが最先端の話や歴史を踏まえてコメントをしてくれるのは何よりものBDSCの財産です。発表者としても学ぶことが多いというのは何よりも刺激的でした。
是非恐れずに、我々の仲間になってください！みなさんの興味や疑問が周りの糧になるのがBDSCです。