菱沼 秀和 (Hidekazu Hishinuma)
研究員 (Researcher)
- EMAIL: hishinuma.hidekazu@@tmd.ac.jp (copy/pasteable, please delete one @)
【自己紹介・ひとこと】
博士課程では胚発生における自己組織化について、数理生物学と機械学習を組み合わせた研究を行ってきました。医学・生命科学の課題をコンピュータサイエンスの知見を用いて解決する際には、データの少なさや解釈のしやすさなど分野特有の問題が発生します。解くべき課題から逆算し、既存技術の応用だけでなく必要に応じて理論やアーキテクチャの構築も柔軟に開発できるような研究者となれるよう励みたいと思います。
- 福岡県出身、久留米大学附設高等学校卒
- 2017-2021 九州大学医学部医学科 (休学)
- 2021-現在 九州大学大学院 医学系学府医学専攻 博士課程 MD-PhDコース 在学中 (2025年3月修了予定、三浦岳 教授)
- 2024-現在 東京科学大学 総合研究院 M&Dデータ科学センター 研究員
- 生物のパターン形成を支配する数理モデルの機械学習による識別
- 生体の空間コンテキスト情報を網羅解析する新規オミクス技術の開発と医工学応用
直近の代表研究 (数編)
- Hishinuma et al. under revision.
- 菱沼 秀和, 今村 寿子, 三浦 岳. 生物のパターン形成を支配する数理モデルの機械学習による識別. 日本数理生物学会, 2023
近年、医学・生命科学の研究や実臨床へAIをいかに活用するかというテーマを様々な場面で目にします。最近参加した医学系の学会では「数理モデルとAIの融合」という表現が好まれているようでした。しかし、私のこれまでの実体験から、研究経験の浅い学生が学際的研究を進めることはそう簡単ではないと感じます。なぜなら、生命科学と機械学習の両方について議論できる人やコミュニティが実際にはあまりにも少ないからです。それは、自分の研究内容や関心のある研究について具体的に対話する機会があれば会話のテンポなどですぐに分かると思います。清水研には着任以前に訪問する機会を何度かいただきましたが、そのような議論の土壌が整っていることはすぐに確信できました。研究は着想から論文化まで決して一人だけで行うものではなくその分野に熟達した研究者らとの繋がりを要しますから、良い環境に早いうちに出会えるかということが大変重要になります。その点において、基礎から徹底した教育を受けつつ一人前の研究者を目指したいという学生にとって清水研は良い選択肢になるのではないかと思います。ただし、様々な展開を望めるフロンティアであるこの領域で成果を出すためには当然、学習や実践に多くの努力を要することは言うまでもありません。私自身、未熟な知識や技術だらけで苦闘している最中ですのでいっそう励みたいと思います。
- 日本メディカルAI学会 所属
受賞 (一部のみ)
- エクサウィザーズ 2023年度画像解析プロダクトハッカソン優勝
課外活動
- PFN(Preferred Networks) 2023年度夏季研究インターン『医用画像セグメンテーションに向けた基盤モデルの fine-tuning 手法の検討』
- エルピクセル アルゴリズムエンジニア 長期インターン(2023年12月-2024年2月)
趣味・特技
- 読書
- 映画鑑賞
- 怪談蒐集
- バンド活動(Vocal)
- コーヒーとビール