世界有数の研究機関であるスイス・チューリッヒ大学とスイス連邦工科大学（ETH）のジョイントプログラムにて、2018年より特別講義を担当しています。植物学、医学、進化学、微生物学など、多岐にわたるライフサイエンス分野を専攻する大学院生・研究員に対し、AI・機械学習の基礎から、実際の生物学データ

食品摂取による生活影響を探索するウェアラブルデバイスデータを活用した生活習慣改善の効果検証に向け、データ取得と解析基盤の構築を担当

温湿度・VOCなどの環境センサー信号を用いた、排尿/排便の識別性能を高める仮説設計・データ観察・特徴量設計・モデル評価を支援

医用画像を用いた術後予後予測をおこなうAI解析の支援を実施しました。

従来は医師の経験に依存していた大腸拡張の判定補助の仕組みづくりを、実際の医療画像を用いたAI開発で支援しました。

内視鏡手術の映像から、深層学習モデルと後処理の工夫を組み合わせ、認識の安定化と高速化を実現しました。

加速度脈波を用いた心拍間隔推定モデルが抱える課題を整理し、より頑健なモデルを構築するための改善アプローチをご提案しました。

高齢者が自らの健康と向き合うシステムの構築に向け、生活データの計測および解析を共同実施しています。高齢者のさまざまな日常生活データから高齢者の体調変化を予測するAIを開発することで、高齢者が適切なタイミングで受診・検査できる環境の提供を目指します。