・見逃し視聴ありでお申込み頂いた方は、セミナーの録画動画を一定期間視聴可能です。
・セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
・原則、遅くとも開催4営業日後までに録画動画の配信を開始します（一部、編集加工します）。
・視聴期間はセミナー開催日から4営業日後を起点に1週間となります。
ex) 2/6（月）開催 セミナー → 2/10（金）までに配信開始 → 2/17（金）まで視聴可能
※メールにて視聴用URL・パスワードを配信します。配信開始日を過ぎてもメールが届かない場合は必ず弊社までご連絡ください。
※準備出来しだい配信致しますので開始日が早まる可能性もございます。その場合でも終了日は変わりません。
上記例の場合、2/8（水）から開始となっても2/17まで視聴可能です。
※GWや年末年始・お盆期間等を挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間設定を延長します。
※原則、配信期間の延長は致しません。
※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
（見逃し視聴あり）の方の受講料は（見逃し視聴なし）の受講料に準じますので、ご了承ください。
→見逃し視聴について、
こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ） パスワード「123456」
セミナーポイント
■はじめに
欧米諸国では、生成AIが急速な勢いで実装が進みつつある一方で、我が国に生成AIを含むAIの社会実装が思ったほど進展しておりません。従って、生成AIの利用方法をはじめ応用事例をもとにした解説があらゆるメディアにおいて少ない状況です。
本講座は、AIや生成AIを積極的に取り込んだ医療技術や関連ビジネスの開発実務の担当者をはじめ、次世代医療技術ビジネスの企画開発の方を対象に、生成AIを含めたAIの概論、生成AIの利用方法、利用上の注意点、AI関連規制に関して、生成AIを含むAIの知見があまりない方にもできるだけ分かりやすく解説を加えております。また、講座の最後の方では、具体的な生成AIの利用について実演も交えてビジネス利用の方法論も解説します。
■ご講演中のキーワード：
人工知能、生成AI、AIの分類、医療技術、医療機器、創薬技術、ヘルスケア、個別化医療、AI規制、プロンプト
■受講対象者：
・生成AIに関する知識が十分にない医療技術者、医療技術開発担当の方で将来の医療の姿に興味のある方
・今後、ヘルスケアやライフサイエンス領域に参入しようとしている企業の研究者、研究企画、事業の企画開発担当の方
・本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。
■必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど：
・生成AIに関しては特に予備知識は必要としない。
・ライフサイエンスや医療、創薬に関する基礎的な知見があれば尚良いが必須ではない。
・以下に掲げるサイトはAIとその応用に関しての知見がよくまとまっているので事前にご参照いただけると理解の助けになる。
・https://www.jst.go.jp/crds/column/ai/index.html
・https://www.meti.go.jp/press/2024/04/20240419004/20240419004-2.pdf
・https://aismiley.co.jp/ai_news/what-is-generative-ai/
■本セミナーで習得できること：
・AIや生成AIの基礎知識
・AIや生成AIと医療技術の関係と将来のトレンド
・生成AIを含むAI技術に関する規制概要とトレンド
・日常業務における生成AIの利用ノウハウ
セミナー内容
1. はじめに
1）セミナーの目的と生成AIを知ることの重要性
2. 生成AIとは
1）AIの開発の歴史
2）AIの分類
3）既存AIと生成AIの違い
4）生成AIの定義と特徴
5）機械学習、深層学習、自然言語処理、画像生成、RAGなどの関連技術
6）代表的な生成AIモデルとその特徴や使い道について→修正しています。
3. 医療・ヘルスケア分野での生成AI活用事例（一部は既存AI活用事例）と将来の応用可能性
1）医療サービス
a) 患者との対話・問診支援
b) 医療記録の自動要約・生成
c) 画像診断支援
2) 医療技術
a) 手術計画の最適化
b) パーソナライズド医療への応用
c) バイオインフォマティクスとの融合
3) 創薬技術
a) 新薬候補化合物の生成・スクリーニング
b) ドラッグ・リポジショニング
c) 副作用予測
4) ヘルスケア・健康管理アプリケーション
a) パーソナライズされた健康アドバイス
b) メンタルヘルスサポート
c) 予防医療の推進
5）将来の応用可能性に関する予測とまとめ
4. AI全般の共通課題と生成AIの医療・ヘルスケア分野への導入課題
1) AI全般の課題
a) 深層学習とアルゴリズムのブラックボックス化
b) 制限事項とトラブルシューティングの難しさ
2) 技術的課題
a) モデルの精度・信頼性の向上
b) プライバシー保護・セキュリティ対策
c) 説明可能性・解釈可能性の確保
3) 倫理的・法的課題
a) バイアスや公平性の問題
b) 責任の所在・透明性の確保
c) 患者の同意と医師の裁量権とのバランス
4) 社会的課題
a) 医療従事者の役割変化への適応
b) 患者・国民の理解と受容
c) 医療制度・インフラの整備
5. 生成AIを含む医療技術へのAI利用に関する国内外の法規制の動向
1) 日本
a) 医薬品医療機器等法（薬機法）の改正動向
b) 個人情報保護法・次世代医療基盤法との関係
c) 厚生労働省・PMDAのAI活用に関するガイドライン
2) 米国
a) FDA (Food and Drug Administration) のAI/ML基準案
b) HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) との関係
3) 欧州
a) EU一般データ保護規則（GDPR）との関係
b) MDR (Medical Device Regulation) での位置づけ
4) 国際的なハーモナイゼーションの動き
a) IMDRF (International Medical Device Regulators Forum) のAIワーキンググループ
b) ISO/IECにおける医療AI規格の策定
6. 生成AIの医療・ヘルスケア分野への応用に関する考察
1) 生成AIと医療倫理
a) 生成AIによる意思決定支援と医療倫理の関係
b) 医療現場での生成AIの適切な活用方法
c) 生成AIに関する倫理ガイドラインの必要性
2) 生成AIと医療教育
a) 医療従事者の生成AIリテラシー向上の重要性
b) 生成AIを活用した新たな医療教育手法の可能性
c) 生成AIと人間の協働スキルの育成
3) 生成AIと医療イノベーション
a) 生成AIがもたらす医療イノベーションの可能性
b) オープンイノベーションとデータ共有の促進
c) 医療分野におけるエコシステム構築の重要性
7. 将来展望と課題
1) 生成AIがもたらす医療・ヘルスケアのパラダイムシフト
2) 技術的・倫理的・法的課題の克服に向けた産学官連携の必要性
3) 人間中心のAI活用と医療従事者のスキル向上の重要性
8. まとめ
1) 生成AIの医療・ヘルスケア分野への応用可能性と課題の総括
2) ステークホルダー間の対話と協調の必要性
3) 生成AIを活用した持続可能で包摂的な医療・ヘルスケアシステムの構築に向けて
9. 追補：ヘルスケアビジネス事業や研究の企画開発における生成AIの利用方法とノウハウ（実際に生成AIを使っての実演を行います）。
1）各種生成AIの特徴や利点、欠点など
2）プロンプトの考え方
3）企画シナリオのまとめに最適な生成AIと使い方
4）プレゼンテーションデッキの自動生成→追加しています。
5）最新情報の検索や動向分析のまとめに向けての生成AIと使い方
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