因果推論からML、LLMまで行う機械学習エンジニア。APTではビジネス施策における因果推論の支援、DataRobotではヘルスケアチームのLead Data Scientistとしてヘルスケア業界を中心に数十社のAI導入を支援。コロナ禍には国立国際医療研究センターと論文や厚生労働省へのレターを作成。現在Weights & Biasesでは、企業へのML workflow構築支援以外にNejumi Leaderboardやllm-jp-evalの開発も行っている。タンパク質言語モデルのファインチューニングのハンズオントレーニングを製薬企業10社以上に対し提供するなど、業界特化のLLMの応用に向けた活動も行っている。
経歴
- Weights & Biases : Success Machine Learning Engineer (2023年6月 – 現在)
- 生成AI評価・AI創薬
- DataRobot : Lead Data Scientist (IC Lv5) (2020年1月-2023年6月)
- コロナ重症化予測・ヘルスケアチームリード
- Applied Predictive Technologies : Engagement Manager (2017年4月-2020年1月)
- ビジネス実験・因果推論
- 京都大学工学部・情報学研究科 (2011年4月-2017年3月)
- 動物実験・生体信号処理
Media / 登壇実績
2024
[8月] JAMIT2024 -「医療画像解析を支えるMLOps基盤」![](https://kkamata.com/wp-content/uploads/2024/08/IMG_9037-1-1024x768.jpg)
![](https://kkamata.com/wp-content/uploads/2024/08/image-1-1024x769.png)
![](https://kkamata.com/wp-content/uploads/2024/08/image-1024x768.png)
2023年
[12月] Nejumi Leaderboard2 開発・リリース2022年
[6月] 米国大使館 商務部主催 DXウェビナーシリーズ2022 米国 DX Technology 最前線 -『実社会の課題をAIで解決する(COVID-19 AI活用プロジェクトからの学び)』 [3月] Predictive Model of Risk Factors of High Flow Nasal Cannula Using Machine Learning in COVID-19日本で最もコロナ患者のデータをもつ国立国際医療研究センターと共同で、コロナの重症化予測モデルを構築。国の診療の手引き更新に貢献
2020年以前の実績
- Ischemic Stroke Detection by Analyzing Heart Rate Variability in Rat Middle Cerebral Artery Occlusion Model (2018)
- Heart Rate Variability-Based Driver Drowsiness Detection and Its Validation With EEG (2018)
- Missing RRI Interpolation Algorithm based on Locally Weighted Partial Least Squares for Precise Heart Rate Variability Analysis (2018)
- Development of stroke detection method by heart rate variability analysis and support vector machine (2015)