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コース概要

医療分野におけるAI入門

  • 医学におけるAIおよび機械学習の概要
  • 医療分野におけるAIの歴史的発展
  • AI導入にあたっての主要な機会と課題

医療データとAI

  • 構造化データおよび非構造化データという2種類の医療データ
  • データプライバシーおよびセキュリティ規制(HIPAA、GDPRなど)
  • AIを活用した医療における倫理的配慮事項

医療分野向け機械学習の基礎

  • 教師あり学習と教師なし学習の違い
  • 医療用データセットにおける特徴量設計および前処理方法
  • 医療用途向けAIモデルの評価手法

患者ケアにおけるAIの活用

  • 画像診断やその他の診断分野におけるAI技術
  • 患者予後の予測分析手法
  • 個々の患者に合わせた医療法および治療方針の推奨機能

病院業務・臨床運営におけるAI活用

  • AIを用いた事務作業の自動化手法 </li>
  • AI主導型意思決定支援システムの実例 </li>
  • 病院資源管理の最適化方法 </li>

医療分野における倫理・偏見問題およびAIガバナンス

  • 医療用AIモデルにおける偏りの理解方法 </li>
  • 規制要件およびコンプライアンス対応事項 </li>
  • AIシステムの透明性・責任ある運用を確保するための方策 </li>

最終課題:患者データを用いたAI分析実践

  • 医療データセットの探索作業 </li>
  • 医学予測用AIモデルの構築および評価手法 </li>
  • 得られた結果を適切に解釈し精度向上につなげる方法 </li>

まとめおよび今後の取り組みについて

要求

  • 機械学習の基本概念に関する基礎知識
  • Pythonプログラミングの経験があること
  • 医療データや臨床業務フローに精通していると望ましい

対象者

  • AIの活用に関心がある医療従事者
  • 医療分野で活躍するデータサイエンティストやAIエンジニア
  • 医療業界の技術リーダーおよび意思決定者
 21 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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