バイオインフォマティクスと機械学習を用いた心筋症研究の洞察
インペリアル・カレッジ・ロンドンのYoutube動画「バイオインフォマティクスと機械学習を用いた心筋症研究の洞察」について要点と要約をまとめました
3つの要点
- 要点1
バイオインフォマティクスと機械学習を用いた心筋症の理解と診断の向上について学びました! - 要点2
バイオインフォマティクスの分野では、生物学、コンピュータサイエンス、統計学が交差しており、異なるタイプの心筋症の診断と分類に役立つ特徴を特定することができます! - 要点3
バイオインフォマティクスのPhD学生の一日について学びました!
要約
バイオインフォマティクスと機械学習の組み合わせによる心筋症の理解と診断の向上
私は、バイオインフォマティクスと機械学習の手法を用いて心筋症を研究しているPhD学生、Mel P Kasafiさんとのトークを楽しむ機会がありました。心筋症は、遺伝性の心筋疾患であり、心臓の血液を送り出すことがより困難になります。Melさんは、異なるデータソースの組み合わせを用いて、これらの疾患をより良く理解し、診断するための機械学習手法を開発しています。
バイオインフォマティクスにおける生物学、コンピュータサイエンス、統計学の交差点
バイオインフォマティクスは、生物学、コンピュータサイエンス、統計学、データサイエンスを組み合わせた比較的新しい分野です。これは、堅牢なモデリング、統計的手法、プログラミングを通じて、バイオメディカルおよび生物学的な問いに答えることを目的としています。Melさんのバイオインフォマティクスの研究では、ゲノムおよび画像データの分析を行い、異なるタイプの心筋症の診断と分類に役立つ特徴を特定することが可能です。
バイオインフォマティクスのPhD学生の一日
Melさんの典型的な一日は、学位論文の研究課題に取り組むこと、指導教員との会議で結果や課題について話し合うこと、最新の文献を追いかけることなどが含まれます。PhD学生として、教える助手としての機会やスキルをさらに開発するための授業を受ける機会もあります。COVID-19パンデミックの影響で、彼らの仕事はオンラインに移行しましたが、基本的な活動は変わりません。
バイオインフォマティクスのPhDへの道と医療におけるAIの未来
MelさんのバイオインフォマティクスのPhDへの道は、学士号から始まり、修士号を取得することで進んできました。彼らはシームレスにPhDに進むことができる統合プログラムに応募しました。彼らは必ずしも学術的なキャリアを追求する予定はありませんが、学ぶことや研究を行う機会を楽しんでいます。医療におけるAIの未来については、Melさんはデータのプライバシーと安全性のチェックポイントの重要性を強調しています。彼らはAIが診断に役立つことを信じていますが、医師や診断士を置き換えることはないと考えています。バイオインフォマティクスやSTEM分野でキャリアを追求する人にとって、プログラミングスキルとデータ解析の理解は重要です。
▼今回の動画
編集後記
▼ライターの学び
バイオインフォマティクスと機械学習を用いた心筋症の理解と診断の向上について学びました!バイオインフォマティクスの分野では、生物学、コンピュータサイエンス、統計学が交差しており、異なるタイプの心筋症の診断と分類に役立つ特徴を特定することができます!バイオインフォマティクスのPhD学生の一日について学びました!
▼今日からやってみよう
今日からバイオインフォマティクスと機械学習を用いて心筋症の理解と診断の向上に取り組んでみましょう!また、生物学、コンピュータサイエンス、統計学の知識を組み合わせて異なるタイプの心筋症の特徴を特定する方法を学んでみましょう!さらに、バイオインフォマティクスのPhD学生の一日のスケジュールを参考に、自身の研究や学習のスケジュールを立ててみましょう!