高機密・頑健性スモールデータ連合学習の確立と医療AIでの実証（仮称）
| 体系的番号 |
JPMJKP25C5 |
研究代表者 |
鈴木 賢治 東京科学大学, 総合研究院, 教授
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| 研究期間 (年度) |
2025 – 2029 (予定)
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| 概要 | 本研究開発では、大量データと大規模計算資源を必要とする連合学習の課題解決に向け、100例以下の少数データで学習が可能でありモデル規模も極小の独自の「スモールデータ深層学習」と連合学習を融合した「スモールデータ連合学習」を確立します。また、プライバシー保護の観点から、病院外への症例データの持ち出しが難しい医療分野において、スモールデータ連合学習の利用により、患者データを持ち出すことなくデータ機密性を保ったまま、希少疾患や主要疾患を網羅する安全性と有効性が高い診断支援AIの構築を実証します。
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| 研究領域 | 「人工知能（AI）が浸透するデータ駆動型の経済社会に必要なAIセキュリティ技術の確立」に関する研究開発構想（個別研究型） |
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