日時：2025年8月28日（木）13:30～17:30
場所：政策研究大学院大学 研究会室4B＋オンライン（Zoom）
出席者：28名
疾病予測と診断支援における機械学習と数理最適化の応用
中田和秀（東京科学大学工学院）
本発表では，医療分野における機械学習と数理最適化の応用に関する2つの研究が紹介された．1つ目は，行列因子分解を用いた個別患者の疾病予測および医療事象の特徴抽出に関するもの，2つ目は，実務的制約を考慮した診断支援のための二分決定グラフ最適化に関する研究であった．時間の都合上，主に１つ目の研究が紹介され，オンサイトとオンライン共に活発な議論がなされた．
2040年を見据えた医療・介護政策の課題と展望
小野太一（政策研究大学院大学）
人口減少・少子高齢化に対応した医療・介護分野の政策の現状と課題について, 制度・政策の基本的な枠組みをおさえつつ, 最新の動向について報告された. まずは医療・介護政策に係るいくつかの基本的な構図及び我が国の制度の基本的なポイントと, 簡単な歴史について説明され，次いで人口や世帯構造の変化について触れた後, ICT/DX等も含めそれに対応した各分野における政策的な対応の現状について説明された．現状の我が国の医療・介護分野における財源とそのバランスについて議論が行われた．
接触ネットワーク構造の特徴と感染症拡大の数理的理解にむけて
藤原直哉（東北大学大学院情報科学研究科）
従来の感染症モデルでは，個体間の接触は均一として扱うことが多かったが，近年では実際の接触構造が非均一であること，そしてそのネットワーク構造が感染拡大の速度や規模に本質的な影響を及ぼすことが明らかになってきた．本講演では，接触ネットワークを導入した感染症数理モデルの基礎的な枠組みを概観するとともに，実社会における接触構造を推定する取り組みについて紹介し，感染症制御の戦略設計やシミュレーションに与える示唆について報告された．オンライン参加者からも多くの質問やコメントが寄せられた．