１４の研究成果を報告
登壇した豊谷教授
本学の医療と工学の研究者が一堂に会し、議論と交流を重ねる「医工連携シンポジウム２０２６」が２月７日、理工学部駿河台校舎タワー・スコラＳ１０１で開催された。理工・生産工・医など計５学部の学生や教授らによる８件の一般講演と６件のポスター発表が行われた。
４回目の開催となる同シンポジウムは本学ロボティクスソサエティや本学人工知能ソサエティなど５研究機関の主催で開催。今年の副題は「医療ＤＸを加速するＡＩ・ロボティクス技術」。
近年、医療分野におけるＤＸ（デジタルトランスフォーメーション）は急速に加速している。医療提供体制の最適化および労働環境の改善を実現するためには、現場の課題を深く理解し、工学的知見を融合させた医工連携の推進が不可欠となっている。
実行委員長を務めた生産工学部・豊谷純教授（経営工学）は、画像のクラス分類と医療画像への適用事例に関する共同研究などを報告。画像分類は、画像データを機械学習させることで、新たな画像を区別することができる。医療画像をＡＩが医師と同じ診断を出せるようになると、医療の多様な診断に適用させることが可能。発表後の質疑応答は活発に行われ、さらなる研究の進捗に拍車がかかった。
豊谷教授は「工学的な知識を活用しながら、医療現場のデータも集められるのは本学ならではの強み。同シンポジウムがリーダーシップをとって、問題解決に向けて進めていきたい」と今後の展望を語った。
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