【20卒】 とめ研究所 SEの通過ES(エントリーシート) No.29723（京都大学大学院/男性）（2019/7/26公開）

現在日本では少子高齢化が急速に進行している。一方で、医師数の不足や医師の偏在による医療の格差、医師の過労などが問題となっている。こうした社会環境の変化を見据えて、AIを用いた医療支援を行い医師の負担を軽減することが必要だと考えられている。私はその中でも、AIによる画像診断システムを構築し、医師の診断支援を行いたい。現在、脳卒中の分野では既に脳画像や神経症状がデータ化されているので、このようなデータを利用して、熟練医師による判断が必要な病気をAI診断で代替したいと考えている。 続きを読む

画像認識による診断支援に加えて、心電図や神経電位データの時系列データ処理にも挑戦したい。今後の超高齢化社会を見据えて、高齢者の生体情報データをクラウド化し、家庭で生体情報に異変が見つかった場合、即座に救急車が駆けつけるといった次世代型ヘルスケアが構想されている。このような社会ではますます各種センサから得られる生体情報をAIによって代替処理することが求められると考える。特に生体の場合、神経電位など時系列データの中から異常値を求める技術が必要とされるので、そのような仕事を行い、社会に貢献したい。 続きを読む

現在日本では農業従事者の高齢化が急速に進み、IoTやAI、ロボティクスを活用したスマート農業による労働力の代替が期待されている。これまでにディープラーニングを用いた収穫対象トマトの画像認識が行われており、ロボットによる収穫作業の自動化が期待されている。そこで、私は様々な果実が収穫対象であるかを判定するシステムを構築したい。また、これらの画像認識技術と各種センサから取得したデータを合わせ、熟練技術者がこれまで勘によって判断していた作業を自動化し、ポテンシャルの高い作物の育成支援を行いたい。 続きを読む