私は理工学研究科、人工知能研究室の隋清雅です。私の研究は継続学習技術を用いた医学画像分割と分類に焦点を当てています。医学影像の正確な分割は病変領域の特定や評価に不可欠で、病気の早期発見や治療計画に重要な役割を果たします。しかし、異なる患者や撮影条件による画像のバリエーションや病変の多様性が課題です。この問題を解決するため、継続学習技術を活用しています。この技術により、モデルは新しいデータやタスクから学習を続け、既存の知識を保持しつつ様々な医学影像分割タスクに適応・改善できます。

私の研究の目的は、継続学習技術を用いて日本社会が直面する少子化や人口老齢化といった重要な問題に対処することです。人工知能を利用して医療資源を最適化し、高齢者の健康管理を改善し、医療の効率と正確性を向上させることを目指しています。私の研究が、医療資源の最適化と高齢者の健康管理の向上に貢献することを期待しています。