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 期間 14 時間

コース概要

医療向けエージェント型AIの基礎

  • エージェント型とツール限定のLLMアプリケーション
  • 自律性の境界、ポリシー、人間の監督
  • 医療データのランドスケープと制約(EHR、FHIR、PHI)

エージェントワークフローの設計

  • 計画、メモリ、ツール使用、省察ループ
  • プロンプトエンジニアリング、関数/ツール、アクション選択
  • ステート管理とオーケストレーションパターン

検索拡張型エージェント

  • 医学ドキュメントの取り込みとチャンク分割
  • 埋め込み(Embeddings)、ベクトルストア、関連性の評価
  • 回答の根拠付け(グラウンディング)と引用戦略

医療統合と相互運用性

  • エージェント接続のためのFHIR/SMARTの基礎
  • 構造化および非構造化臨床データの取り扱い
  • イベント駆動型処理、API、監査証跡

セーフティ、リスク、ガバナンス

  • ガードレール、レッドチーム、フェイルセーフ設計
  • PHI(個人情報)の取り扱い、匿名化、アクセス制御
  • ヒューマンインザループのレビューとエスカレーション経路

評価と監視

  • オフライン評価、ゴールデンセット、KPIの定義
  • ハルシネーションの検出と事実確認
  • 可観測性(オブザーバビリティ)、ロギング、コスト/レイテンシ管理

デプロイメントパターンとハンズオンラボ

  • APIベースとオンプレミスモデルの選択
  • LangChain、FastAPI、ChromaDBを使用した検索拡張型エージェントの構築
  • シミュレーションされたインシデント対応とロールバック手順

まとめと次のステップ

要求

  • 基礎的なPythonプログラミングの理解
  • データ分析またはML(機械学習)ワークフローの経験
  • 医療データ関連の概念(EHR、FHIRなど)への熟悉さ

対象読者

  • 医療データサイエンティストおよびMLエンジニア
  • クリニカルインフォマティクスおよびデジタルヘルスプロダクトチーム
  • 医療分野のITリーダーおよびイノベーションマネージャー

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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