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コース概要

生成型AI入門

  • AIおよび機械学習の基礎知識
  • 生成モデルに関する詳細な解説
  • 医療分野における生成型AIの現状と展望

創薬における生成型AIの活用

  • AIを用いた迅速な薬剤設計手法
  • 成功事例および課題に関するケーススタディ
  • 仮想スクリーニングと予測モデルの活用

生成型AIによる個別化医療の推進

  • AIを活用した治療法のカスタマイズ
  • ゲノミクスとAI:個別化医療の新たな展開
  • AI駆動型個別化医療における倫理的課題

医用画像診断技術の進化

  • 生成型AIによる診断精度の向上
  • 3D医用画像とAI復元技術の基礎
  • AI支援画像処理による治療成果の改善

実用事例と今後の展望

  • 臨床現場への生成型AI導入に向けた取り組み
  • 患者ケアおよび管理におけるAIの未来像
  • 最終課題:医療分野の課題に対するAIソリューションの提案

倫理的・社会的な影響

  • 医療分野でのAI利用に関する倫理的課題への対応
  • データプライバシー、セキュリティ、およびガバナンスの確保
  • 将来を見据えた政策策定と規制体系の整備

まとめと今後のステップ

要求

  • 機械学習に関する基本的な知識
  • Pythonプログラミングの経験があること
  • 生物学や医療システムについて初歩的な理解があること

対象者

  • 医療従事者
  • データ分析者
  • 政策立案者
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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