AI（人工知能）時代を迎えるにあたり医療の特殊性を理解した上でないと実効性の高いシステム導入は難しいと日頃から感じていました。しかしAIやコンピュータという学問は、臨床工学や放射線技師の分野には、ある程度の知識の項目がありますが、医学部や関連学部に本格的に取り組む体制はほとんどないのが現状です。

そこでG検定 の取得を目指すカリキュラムをつくり、医療とAI技術者の間の橋渡し、あるいは通訳できる人材を育てようというのが発想の原点です。まず、最初の試みとして、ディープラーニングをカリキュラムの中に入れ、G検定を取得させ、医療とAIの知識を持った人たちを世の中に送り出したいと考えています。

はい、組み込まれています。もともとある情報科学で一定レベルまで達した人で、なおかつ、成績がある一定以上の人が対象です。希望者の中から選抜する形でで始めました。情報科学は必須で、そこから先にG検定コースというか、「人工知能学」を始めました。学習が進んだ段階で、G検定を取りに行ってもらう科目です。この科目は、４学科すべての希望者が受けられます。

そうです。またしばらくは大学院修士課程も希望者は受けられます。医療系大学ですから診療放射線技師や臨床工学技士といった資格はほぼ皆が取得しますが、工学系の人たちに対抗するために、人工知能学を学んでG検定を取得すれば、医学のことが分かるということも一つの強みなので、工学系の人たちと勝負できるという気がしますし、社会人コースもあると思います。

学部からの希望者40名から選抜した15名です。ことし初めてのことですが、受講者みんなにG検定を取得してもらいたいと考えています。

もちろん、やぶさかではありません。ただ、設けるとしても、純粋な工学部で学ぶようなディープラーニング・AI講座というよりも、医療に対して適応したAIを学ぶということです。例えば、AIを活用した事務的処理や、病気の診断、画像処理、診断基準の作成、AI診断、登録システムなど多岐に渡ります。いわゆる普通の工学科のAIとは違う分野になります。そのような学問を教えるところは、今まで、ほとんどないので、そういう講座にしたいと考えています。

さらに発展的に後期大学院も視野に入れています。その場合はE-検定取得を目指すことになると思います。将来的には医療工学界で企業体との共同研究などがどんどんできて、開発まで結び付いていけばいいなと思っています。

実務的にAIについて論文をたくさん書いていてG検定ももっている経験豊かな教員達と純粋な工学博士の混成チームです。

少ないですね。何故かというと、そういう人を育てる仕組みがないからです。AI関連の論文を書いたり、機器開発に携わっている人間はいますが、個人で勉強した人たちです。放射線科医あるいは診療放射線技師の中にはAIを好きな人たちが結構います。提携機関である国立病院機構九州医療センターの放射線科医のトップも、G-検定を持ってますしAI関連の論文も多いです。ですが、やはりシステム的に（AIを学ぶ環境が）なく系統だった知識という点では多少問題があります。