清水 秀幸 (Hideyuki shimizu, M.D., Ph.D.)
教授 (Professor), 医師 (Physician), JST次世代AI人材育成プログラムBOOST副統括 (医歯学系担当)
- EMAIL: h_shimizu.dsc@@tmd.ac.jp (copy/pasteable, please delete one @)
現在進行系の主な政府系プロジェクト・民間財団大型プロジェクト
- JSTさきがけ研究者 (兼務)
- 内閣府ムーンショット目標2 分担研究者 (兼務)
- 日本学術振興会 基盤B/挑戦的研究「応用情報学およびその関連分野」研究者 (兼務)
- 日本学術振興会 学術変革領域A「潜在空間分子設計」研究者 (兼務)
- 中谷生体空間オミクス医療解析拠点 主たる分担研究者 (兼務)
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【自己紹介・ひとこと】
AIや数理モデリングを武器に、トランスレーショナル研究に取り組んでいます。また学生教育をとても重視しており、データサイエンスマインドを持つ独立した研究者を育てることを第一に考えています。ラボポリシーは、科学者にとって最高のパラダイスであり次世代を担う研究者のインキュベーターをつくること。特に「個人もチームも共に大きく成長する」ことを志向しています。一緒に新興・融合分野へ飛び込み、研究の面白さを体感してくれる熱意ある同志を募集中!
- 茨城県出身、茨城県立土浦第一高等学校卒
- 2006-2012 東北大学医学部医学科
- 2012-2014 岩手県立中部病院 初期研修医
- 2014-2018 九州大学医学系学府博士課程 (中山敬一 教授)
- 2015-2018 日本学術振興会特別研究員 (DC1)
- 2018-2020 九州大学・生体防御医学研究所・学術研究員 (中山敬一 教授)
- 2020-2021 九州大学・生体防御医学研究所・特任助教 (中山敬一 教授)
- 2021-2022.1 Harvard Medical School・ Department of Systems Biology・Research Fellow (Prof. Pamela Silver)
- 2021-2022.1 Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering at Harvard/MIT (Massachusetts Institute of Technology)・Research Fellow (Prof. Pamela Silver)
を経て2022年2月1日 (34才) より東京医科歯科大学 教授 (M&Dデータ科学センターおよび医歯学総合研究科 所属)
- 2022-2024 東京医科歯科大学 重点領域研究者
- 2022- 東京医科歯科大学 核酸・ペプチド医薬創薬開発 (TIDE) センター (兼務)
- 2022- 科学技術振興機構さきがけ研究者 (兼務)
- 2024- JST次世代AI人材育成プログラム 医歯学系担当 事業統括 (兼務)
2024年10月、大学統合により東京科学大学 (Science Tokyo) 教授。所属は総合研究院M&Dデータ科学センター、および大学院医歯学総合研究科 (医学系)。兼務でScience Tokyo データサイエンス・AI全学教育機構。
清水の修行~独立まではエッセイConnecting the dotsにもまとめています。
著書
- 実験医学別冊 Pythonで実践 生命科学データの機械学習. 羊土社、2023年 (編著)
- 人と共生するAI革命―活用事例からみる生活・産業・社会の未来展望、エヌ・ティー・エス、2019年 (分担執筆)
特許 (一部のみ)
- 特願2021-091667 相互作用推定方法、相互作用推定装置および相互作用推定プログラム
- 特願2018-157870 被検体に生じるイベントを予測するための判別器の生成方法、及び前記判別器を用いた被検体の層別化方法
メディア報道 (一部のみ, 全件はこちら)
- 九大 人工知能で治療薬, KBC朝日放送 2021
- 薬の候補予測 AIで速さ数千倍, 朝日新聞 2021
- 乳がん手術後の生存率“23遺伝子が深く関係”, NHK 2018
- がん生存率 AIで予測, 日経新聞 2018
自主勉強会
- 2018-2020: バイオインフォマティクス (九州大学生体防御医学研究所)
- 2020-2021: Biomathematical Seminar (九州大学生体防御医学研究所)
- 2022-現在: Biomedical Data Science Club (全国の学部生・修士課程学生)
- 2024-現在: バイオメディカルAI夏の学校 (社会人の方も含む全ての方)
学部授業
- 2022-現在: 医療とAI・ビッグデータ入門 (東京医科歯科大学全学部1年生)
- 2022-現在: 医学導入 (東京医科歯科大学医学科1年生)
- 2022-現在: 医療とAI・ビッグデータ応用 (東京医科歯科大学医学科・歯学科2年生)
- 2022-現在: 公衆衛生学 (東京医科歯科大学医学科3年生)
修士課程授業
- 2022-現在: 医療データ科学概論 (東京医科歯科大学修士課程)
- 2023-現在: 生物統計学応用II (東京医科歯科大学修士課程)
- 2024: 医科学研究の最先端 (順天堂大学医学系研究科)
博士課程授業
- 2022-現在: AIシステム医科学特論 (東京医科歯科大学博士課程)
- 2022-現在: AI システム医科学演習(東京医科歯科大学博士課程)
- 2022-現在: AI システム医科学研究実習(東京医科歯科大学博士課程)
- 2022-現在: 医療デバイス・システム機器特論 (東京医科歯科大学博士課程)
- 2022: データサイエンス特別講義 (奈良先端科学技術大学院, Lecture in English)
- 2023: 医学AIコース (東北大学大学院医学系研究科)
- 2023: オミクス解析学 (名古屋大学医学系研究科)
- 2024: 名医に学ぶセミナー (熊本大学医学系研究科)
所属学会
- 日本分子生物学会
- 日本生物工学会
- 日本バイオインフォマティクス学会
- 日本人工知能学会
委員会活動 (学内)
- 2024~: データサイエンス・AI全学教育機構
- 2024~: グローバル感染症征圧プラットフォーム運営会議
- 2023~: Harvard Buisiness School D^3 project coremember (Harvardと本学の間のワークショップに関する運営委員)
- 2023~: トータル・ヘルスケア戦略推進会議 (学長直轄の諮問機関)
- 2023~2024: 新大学ブランディングプロジェクト (新大学の戦略策定に関わるチーム)
- 2023~2024: 自然科学教育検討タスクフォース (大学統合後の理系基礎教育について医科歯科側代表メンバーとして東工大代表の先生方と協議)
- 2023~2024: 統計・データサイエンスワーキンググループ (数理・データサイエンス・AIの学部教育に関する検討会)
- 2022~: M&Dデータ科学センター運営会議 (部局教授会)
- 2022~: 医学系研究科運営委員会 (大学院教授会)
- 2022~: 学位論文審査委員会
- 2022~2024: 研究推進協議会 (研究・研究環境に関わる全学的事項を審議する会)
- 2022~: 不正防止計画・推進委員会 (副コンプライアンス責任者)
- 2022~2023: グローバル感染症征圧プラットフォーム運営委員会
- 2022~: デジタル変革推進タスクフォース
- 2022: デジタル推進本部会
受賞 (一部のみ)
- 第27回丸文研究奨励賞 , 2023
- 持田記念医学薬学振興財団・研究助成, 2023
- 福田記念医療技術振興財団・研究助成, 2022
- 海外研究留学助成, 武田科学振興財団, 2020
- 第21回リトリート 最優秀口演賞, 九州大学 生体防御医学研究所, 2018
- 優秀学生顕彰 優秀賞 (学術部門), 日本学生支援機構, 2011
- 学生奨学賞, 東北大学医学部, 2010
資格・免許 (研究業務に関するもののみ)
- 医師免許 (2012年, 厚生労働省)
- 応用情報処理技術者 (2009年, 経済産業省)
- バイオインフォマティクス認定技術者 (2013年, 日本バイオインフォマティクス学会)
- HGCスパコンA級ライセンス保持者 (2022年, 東京大学医科学研究所)
趣味・特技
- 読書 (主にノンフィクション) が好きです。
- 元・Kaggle Master (2018年以降活動していない)
- TOEFL-ITP 605 (2007年)、TOEFL-iBT 96 (2009年)、英検1級 (2010年)、TOEIC 910 (2011年)。2021年に米国へ研究留学したので英語力はもう少しアップしていてほしいです。
- ドイツ語技能検定3級 (2008年)。医学用語はドイツ語由来なので2年ほど勉強していました。
- AI研究では中国がアメリカを抜いて世界トップになったので中国語勉強中。現在HSK3級相当。
- 元・日本医師会認定産業医 (更新に必要な単位を揃えていないため現在は失効中)
- がん治療認定医試験合格 (2013年の試験には合格したが、臨床経験が2年しかなく規定の年数に足りないため「がん治療認定医」ではない)
- 実用数学技能検定1級 (2015年)
- 統計検定準1級 (2016年)
- 国家資格・知的財産管理技能検定3級 (2017年)。特許関連の基礎知識は持っています。
- そろばんと将棋は昔長いことやっていました。
- 元・茨城県珠算名人 (2002, 2003年)
- 元・高校将棋選手権茨城県大会3位 (2004年)
- 元・大学将棋選手権東北大会ベスト8 (2007年)
- スポーツは卓球がちょっとできます (2000年, 中学生の市大会で優勝)。水泳も習っていました。
【当サイトについて & 免責事項】
【ご挨拶】
- 2022年2月、新設研究室「AIシステム医科学」分野始動にあたってのご挨拶
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【ポリシー】
【私見: あくまで個人の意見であり所属組織を代表するものではありません】
- 選んではいけないラボの特徴9つ
- 大学院研究室のおすすめの探し方・選び方【 医学・バイオ・生命科学領域の研究者になる5つの秘訣】
- 研究者を目指す方のキャリアガイド: 研究者になるには?
- アカデミア研究者のキャリア形成の鉄則【学部〜博士まで同じはNG】
- 研究するならアカデミア? それとも企業?
- 戦略的大学院生活のすゝめ
- 基礎医学研究のすゝめ
- 医学生・研修医へのメッセージ: キャリアパスについて(パスワード付きですがmedical_studentsです)
- 大学生にバイトやサークルより「研究部」をオススメする理由
- ウェットかドライか?【結論: 最初こそ両方学ぼう】
- これからの時代を生き抜く「レアカード」思想
- 機械学習の生命医科学 (バイオ・医療)への活用 / 学び方
- 研究者に向く人向かない人【7つの違い】
【清水の師匠の先生方】