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コース概要

医療分野におけるAIの基礎知識

  • 医療診断におけるAI応用例の概要
  • 患者モニタリングや意思決定支援に役立つAI技術
  • 規制面および倫理的な課題について

医用画像解析用のAI技術

  • 医療画像処理におけるディープラーニング手法
  • 放射線学や病理診断プロセスの自動化
  • 実習:医用画像分類向けAIモデルの構築体験

予測分析と診断用AI技術

  • 疾患の予測や早期発見におけるAI活用方法
  • リスク評価や病状予後推測向けAIモデル
  • 実習:患者データを利用した予測モデルの構築体験

電子カルテシステム(EHR)とのAI統合

  • 医療データ標準化規格(FHIRやHL7など)
  • AIを活用した臨床ワークフローの自動化手法
  • 実習:EHRシステムへのAIモデル接続体験

創薬および個別化医療におけるAI応用

  • 薬剤開発プロセスを加速させるAI技術
  • 患者の特性に合わせた治療法や処方内容の推奨システム
  • 製薬分野におけるAI活用事例紹介

医療分野におけるコンプライアンス、セキュリティおよび倫理的運用

  • HIPAAやGDPRといった法的基準の遵守方法
  • AI運用における偏見低減と公平性確保策
  • 医療向けAIアプリケーションのセキュリティ対策

医療分野におけるAIソリューション導入方法

  • AI実装時の課題と最適な運用手法
  • 病院やクリニックでのAIソリューション拡張手順
  • 実習:AI対応型医療アシスタントの導入体験

まとめおよび今後の展望

要求

  • AIおよび機械学習に関する基礎知識があること
  • データ分析や医療システムの実務経験があること
  • 医学用語や診断プロセスに馴染みがあること

対象者

  • 医療従事者
  • AI開発者
  • 医学研究者
 14 時間

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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