医療分野のエッジAIのトレーニングコース

エージェント型AIは、定義された制約内であらゆる目標を達成するために計画し、推論を行い、ツールを使用して行動するAIシステムのアプローチです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級レベルの医療およびデータチームを対象としており、臨床および運用ユースケース向けにエージェント型AIソリューションを設計、評価、管理することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 医療の文脈でのエージェント型AIの概念と制約を説明する。
• 計画、記憶、ツール使用を備えた安全なエージェントワークフローを設計する。
• 臨床文書や知識ベースを使用した検索強化型エージェントを構築する。
• ガードレールとヒューマンインザループ制御を使用して、エージェントの動作を評価、監視、管理する。

コース形式

• 双方向講義とファシリテーションされたディスカッション。
• サンドボックス環境でのガイドルアブとコードウォークスルー。
• 安全性、評価、管理に関するシナリオベースの演習。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタムトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級から上級レベルの医療専門家やAI開発者向けに、AI駆動型医療ソリューションを実装することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• 医療と診断におけるAIエージェントの役割を理解する。
• 医療画像解析と予測診断のためのAIモデルを開発する。
• 電子健康記録（EHR）や臨床フローにAIを統合する。
• 医療規制と倫理的なAI実践の遵守を確保する。

このオンラインまたはオンサイトで開催されるインストラクター主導の実践的なトレーニングは、AIとAR/VRソリューションを医療教育、手術シミュレーション、およびリハビリテーションに適用することを目指す中級レベルの医療専門家を対象としています。

このトレーニングを終了した参加者は、以下のことをできるようになります：

• 医療におけるAR/VR体験の向上におけるAIの役割を理解する。
• AR/VRを使用して手術シミュレーションと医療教育を行う。
• 患者のリハビリテーションと治療にAR/VRツールを適用する。
• AI強化型医療ツールにおける倫理的およびプライバシーの懸念について探る。

この講師主導のライブトレーニングは、日本（オンラインまたはオンサイト）で開催され、中級レベルのデータサイエンティストや医療専門家向けで、Google Colab を使用して高度な医療アプリケーションに AI を活用することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to になります：

• Google Colab を使用して医療向けの AI モデルを実装します。
• 医療データでの予測モデリングに AI を活用します。
• AI 駆動型の技術で医学画像を分析します。
• AI ベースの医療ソリューションにおける倫理的配慮を探ります。

本講座はオンラインまたは対面で行われる講師主導のライブトレーニングであり、中級レベルの医療専門家やデータサイエンティストを対象としています。AI技術を医療環境に応用したい方におすすめです。

本講座終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• AIが解決できる主要な医療課題を特定します。
• AIの患者ケア、安全性、および医学研究への影響を分析します。
• AIと医療ビジネスモデルの関係を理解します。
• 医療シナリオに基本的なAI概念を適用します。
• 医療データ分析用の機械学習モデルを開発します。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、ChatGPTを活用して患者ケアの向上、ワークフローの効率化、医療結果の改善を目指す医療関係者や研究者のためのものです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• ChatGPTの基本と医療分野での応用を理解する。
• ChatGPTを使用して医療プロセスや対話を自動化する。
• ChatGPTを使用して正確な医療情報とサポートを患者に提供する。
• ChatGPTを医学研究や分析に活用する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルの医療AI開発者やデータサイエンティストを対象としており、構造化および非構造化医療データを使用してモデルを微調整し、臨床診断、疾患予測、患者アウトカム予測を行うことを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• EMR、画像、時系列データを含む医療データセットでAIモデルを微調整します。
• 転移学習、ドメイン適応、モデル圧縮を医療文脈に適用します。
• プライバシー、偏り、規制適合性をモデル開発において対処します。
• 現実の医療環境で微調整されたモデルを展開し、監視します。

生成AIは、プロンプトやデータに基づいて新しいコンテンツ（テキスト、画像、推奨など）を作成する技術です。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初級から中級レベルの医療専門家を対象としており、生成AIとプロンプトエンジニアリングを使用して医療現場での効率性、正確さ、コミュニケーションを向上させることを目指しています。

このトレーニング終了時には、受講者は以下のことができるようになります：

• 生成AIとプロンプトエンジニアリングの基本を理解する。
• AIツールを使用して臨床、管理、研究業務を効率化する。
• 医療分野でのAIの倫理的、安全かつ適切な使用を確保する。
• 一貫性と正確性のある結果を得るためにプロンプトを最適化する。

コースの形式

• 対話型講義とディスカッション。
• 実践的な演習と事例研究。
• AIツールの実際の操作。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初級から中級レベルの医療専門家、データアナリスト、および政策担当者を対象としており、医療分野での生成AIの理解と応用を目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• 医療における生成AIの原理と用途を説明する。
• 生成AIが薬物発見や個別化医療にどのように活用できるかを見出す。
• 医療画像診断に生成AI技術を活用する。
• 医療現場におけるAIの倫理的影響を評価する。
• AI技術を医療システムに統合する戦略を開発する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、エッジAIの基本概念とその初級的な応用について理解したい初心者レベルの開発者やITプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能になります：

• エッジAIの基本概念とアーキテクチャを理解する。
• エッジAI環境を設定および構成する。
• 単純なエッジAIアプリケーションを開発および展開する。
• エッジAIのユースケースと利点を特定し理解する。

LangGraphは、LLMによって駆動される状態保持型のマルチアクター・ワークフローを可能にし、実行パスと状態永続性に対する精密な制御を提供します。医療分野では、これらの機能はコンプライアンス、相互運用性、および医療ワークフローに準拠した意思決定支援システムの構築において重要な役割を果たします。

このインストラクター主導の実践トレーニング（オンラインまたは対面）は、中級者から上級者向けで、LangGraphベースの医療ソリューションの設計、実装、管理を行いながら、規制、倫理的、および運用上の課題に対処したい専門家を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• コンプライアンスと監査可能性に配慮した医療特化型のLangGraphワークフローを設計します。
• LangGraphアプリケーションを医療オントロジーと基準（FHIR、SNOMED CT、ICD）に統合します。
• 信頼性、追跡可能性、説明可能性のベストプラクティスを感度の高い環境で適用します。
• 医療生産環境でのLangGraphアプリケーションの展開、監視、検証を行います。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 実際のケーススタディを使用した手動演習。
• ライブラボ環境での実装練習。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルから上級レベルまでの医療専門家、医学研究者、AI開発者を対象としており、医療診断とヘルスケアアプリケーションにマルチモーダルAIを適用することを目指しています。

本トレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 現代の医療におけるマルチモーダルAIの役割を理解する。
• AI駆動の診断のために構造化データと非構造化データを統合する。
• 医学画像と電子健康記録を分析するためにAI技術を適用する。
• 疾患診断と治療提案のための予測モデルを開発する。
• 医療転写と患者との対話のために音声認識と自然言語処理（NLP）を実装する。

Ollamaは、ローカルで大規模言語モデルを実行するための軽量プラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの医療従事者とITチーム向けで、OllamaベースのAIソリューションを臨床および管理環境に展開、カスタマイズ、運用する方法を学びます。

このトレーニングを終了した参加者は以下のことが Able になります：

• 医療環境でのOllamaのセキュアな使用のためにインストールと設定を行う。
• ローカルLLMを臨床ワークフローや管理プロセスに統合する。
• 医療専門用語やタスク向けにモデルをカスタマイズする。
• プライバシー、セキュリティ、規制遵守のための最善の実践を適用する。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 実践的なデモンストレーションとガイダンス付きの練習。
• サンドボックス化された医療シミュレーション環境での実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを依頼するには、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの医療専門家やAI開発者を対象としており、プロンプトエンジニアリング技術を利用して医療ワークフロー、研究効率、患者アウトカムの向上を目指します。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことを理解できます：

• 医療向けプロンプトエンジニアリングの基本を理解する。
• AIプロンプトを使用して臨床記録や患者とのやりとりを行う。
• 医療研究と文献レビューにAIを活用する。
• AI駆動のプロンプトを使用して新薬発見や臨床判断を強化する。
• 医療AIの規制と倫理基準に準拠する。

TinyML は、低消費電力でリソースが制限された装着型デバイスや医療機器に機械学習を統合する技術です。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの実務者向けで、ヘルスケアモニタリングや診断アプリケーションに TinyML ソリューションを実装したい方におすすめです。

このトレーニングを終了した後、参加者は以下のことができるようになります：

• 実時間のヘルスデータ処理用に TinyML モデルを設計し展開する。
• 生体センサーデータを収集、前処理、解釈して AI による洞察を得る。
• パワーやメモリが制約された装着型デバイス向けにモデルを最適化する。
• TinyML による出力の臨床的関連性、信頼性、安全性を評価する。

コース形式

• 生のデモンストレーションと双方向のディスカッションでサポートされる講義。
• 装着型デバイスデータと TinyML フレームワークを使用した手順実習。
• ガイド付きラボ環境での実装演習。

コースのカスタマイズオプション

• 特定の医療デバイスや規制ワークフローに合わせたトレーニングについては、プログラムをカスタマイズするためにご連絡ください。