#小寺聡 #もういちど読む山川倫理 :9784634590717

**「心臓病の予防と治療にAIを活用し、人々の命を守る」**
小寺聡は、日本の医師、医学者。東京大学医学部附属病院循環器内科特任講師として、主に循環器内科の臨床に従事しているかたわら、人工知能（AI）を用いた心電図解析や胸部X線画像解析などの医療AI研究で知られている。
小寺聡は、日本の医療AI研究が遅れていることに危機感を持っており、独学でプログラミングを習得した上で循環器領域のAI研究を開始した。彼の主な研究テーマは心電図AIによる左室収縮能低下の検出、胸部X線AIによる心不全・肺高血圧の早期診断支援、マルチモーダルAI（心電図＋胸部X線統合解析、日本語医療大規模言語モデルなど）、隠れブルガダ症候群のAI診断手法である。彼らの研究成果は東京大学プレスリリースや各種学会で発表されており、多施設データを用いた高精度診断モデルの構築に寄与している。
**Q&A**
Q：何をされた方ですか？
A：心臓病の予防と治療にAIを活用し、人々の命を守る
Q：有名な作品は何ですか？
A：心電図AIによる左室収縮能低下の検出（Masked Autoencoderを用いた自己教師あり学習によりAUC 0.93を達成）と胸部X線AIによる心不全・肺高血圧の早期診断支援は日本の医療AI研究に大きな影響を与えている。
English Summary
**"Utilize AI to prevent and treat heart disease and save people's lives"**
Satoshi Kodera is a Japanese doctor and medical scientist. As a specially appointed lecturer in the Department of Cardiovascular Medicine at the University of Tokyo Hospital, he is primarily engaged in clinical practice in the Department of Cardiovascular Medicine, and is known for his medical AI research, including electrocardiogram analysis and chest X-ray image analysis using artificial intelligence (AI).
Satoshi Kodera felt a sense of crisis that Japan's medical AI research was lagging behind, and after learning programming on his own, he began AI research in the cardiovascular field. His main research themes are detection of left ventricular systolic dysfunction using electrocardiogram AI, early diagnosis support for heart failure and pulmonary hypertension using chest X-ray AI, multimodal AI (electrocardiogram + chest X-ray integrated analysis, Japanese medical large-scale language model, etc.), and AI diagnostic methods for hidden Brugada syndrome. Their research results have been published in the University of Tokyo press release and at various academic conferences, and are contributing to the construction of highly accurate diagnostic models using multi-center data.
**Q&A**
Q: What did you do?
Utilizing AI to prevent and treat heart disease and protect people's lives
Q: What are your famous works?
Detection of decreased left ventricular systolic function using electrocardiogram AI (achieved AUC 0.93 through self-supervised learning using Masked Autoencoder) and early diagnosis support for heart failure and pulmonary hypertension using chest X-ray AI are having a major impact on medical AI research in Japan.
Wikipedia:小寺聡