The 84th Annual Meeting of Japanese Society of Public Health

座長：内田 満夫（群馬大学大学院医学系研究科数理データ科学講座）
　　　桑原 恵介（横浜市立大学医学部公衆衛生学講座）

近年，わが国において人工知能（AI）や機械学習をはじめとするデータサイエンス技術が，産業界のみならず教育，医療，行政など多様な分野において急速に普及しつつある。文部科学省はデータサイエンス教育を段階的に導入し，2020年度からは小学校でのプログラミング教育が必修化され，また2022年度からは高校で情報Iが必修化された。その成果として，情報リテラシーや論理的思考を身につけた若年世代が次々と大学・高等教育機関に進学し，各分野で活躍し始めている。また，厚生労働省においてもAIの保健医療分野への活用を推進しており，「保健医療分野AI開発加速コンソーシアム」などを通じて診療報酬データや全国がん登録などの公的データベースをAI解析に活用する動きが本格化している。これらの国策的な取り組みは，今後ますます医療・福祉領域における意思決定やサービス提供のあり方を変えていくことが予想される。
しかしながら，これらの技術の進展に対して，社会医学—公衆衛生学，疫学，医療政策学，産業保健などを含む分野—においては，依然としてAIや機械学習の活用は限定的であり，研究手法や実務への導入が遅れている印象が否めない。この背景には，倫理的・社会的な課題や，データ整備の難しさなど，乗り越えるべきハードルが多数存在していることがうかがえる。
そのような中でも，社会医学の分野においてデータサイエンス技術を積極的に取り入れ，新たな知見の創出に挑戦する研究者たちが現れはじめている。これらの研究は，伝統的な研究手法を補完し，複雑な因果構造や大規模データの解釈において新たな可能性を開きつつある。
そこで本シンポジウムでは，「公衆衛生学におけるAI・機械学習の応用」をテーマに，気鋭の若手研究者を中心に，実際の研究事例や分析アプローチを紹介していただくとともに，社会医学分野におけるデータサイエンスの現状と展望について，参加者の皆様とともに活発な議論を行う場にしたいと考えている。多様なテーマが存在する公衆衛生学の分野において，AI技術が果たす役割について議論が広がることを期待する。