僕は学会で色々な発表を見たり人に会うのは好きなのですが、学会に出ると毎回『学会なんて碌なもんじゃない』と言っていた某T沢教授を思い出します。僕は言ってません。

先日、学会側が会員に講演などの謝礼を支払いできない？ということを知ったのですが、同じ講演をしているのに学会員である自分には謝礼がなく、学会員ではない人は謝礼がもらえるというシステムってやっぱり変じゃないですかね？世の中の学会はこれが当たり前というのが不思議でした。でも某学会はちゃんと別の形で謝礼くれたので、一概にダメということではないと思うのですが。

あと会場が分離されていたからなのか、臨床疫学会が以前よりこじんまりしているような印象を受けました。東大・京大SPHの先生方が中心になっているのですが、そこがずっとcoreな訳で。大きなレジストリや良い研究結果は当然自分の専門の学会で発表するだろうし、教育講演中心になっていくのかなとか、どうやって広げていくのかなとか、（外からやいのやいの言うのは簡単ながら）色々思いました。

それはさておき、今回の臨床疫学会では、いつもお世話になっている岩上先生にお声掛けいただき、教師なし学習を徹底的に考えるというシンポジウムで座長・演者を務めさせていただきました。川上先生と耒田先生というスター人材による講演で、正直もっとお二人の議論や今後の見通しなどをお聞きしたい内容でした。

特に川上先生のご講演は内容の濃さといい、質疑応答のクオリティといい、多くの参加者が刺激を受けたのではないでしょうか。やはり東大医学部を出て初期研修医をやらずに研究に専念し、30代で千葉大の教授になるような人はレベルが違うなと。解説も非常にわかりやすくて驚愕していましたが、「塾講師をやっていたので、講義は結構得意なんです」とのこと。納得。

話題になっていたunsupervised random forestはRでもPythonでも実装できそうな感じです。とりあえず手を動かせと講演で偉そうに話をしましたが、まだ動かせていません（反省）。

また最後に少し話題にあがっていた、時点ごとのデータを別の症例と見てクラスタリングしたあとにマルコフモデルを用いてクラスタ間の状態遷移モデルを作るという論文は下記をご紹介いただきました。

ちなみに耒田先生の講義はおそらくついていけない人が多いであろうことは、まあ想像していました笑。臨床疫学会の参加者にはどちらかと言うと古典的意味での臨床研究データ（claimsや通常診療範囲内のコホート）を扱う人が多い上に、臨床医でありながら臨床疫学・因果推論・オミックス解析までしている人が、ある程度の知識を前提としてゴリゴリの手法論を話してもついていける人は少ないだろうなと。でも僕の話で「なんか適当そうでいいな」と思われてもそれは困るので。

ちょっと時間マネジメントが上手にできなかった点は反省しています。

個人的には、Latent Class Analysis (LCA)はどうなんだという話が出るかと思ってましたが、当日は出ませんでした。飲み会で聞かれましたけど。

LCA vs. other cluster analysisの違いは下記スレッドによくまとまっていると思います。LCAはFinite Mixture Modelよりも広いクラスの統計的なモデルを含む（hidden markov modelとか）と解釈しますが、latent class modelというと統計的なモデルを背景に考えているというところ。

Latent class modelだとmulti-layerの（network similarityを用いた）integrationなどは無理じゃないかなと思うので、そういう意味ではunsupervised machine learningの出番じゃないかなと。統計的裏付けはないので間違っていたら教えてください。

ここからはTXP社の原先生に私見としてコメントいただいたことで、一部参考になるところを抜粋しました。