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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