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医薬・機器・化粧・食品系セミナー

*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

☆「機械学習・深層学習」といったキーワードを踏まえて解説!
☆AIを利用した医療機器の「品質マネジメント」及び「今後主流になる新技術」とは?
☆IEC82304-1, JIS T 2304:2012/2017などへのレギュレーション対応!

AI(人工知能)を利用した医療機器開発の現状と留意点

講師

テクマトリックス株式会社 ソフトウェアエンジニアリング事業部 フェロー
工学博士 中島裕生 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■経歴
東京工業大学大学院総合理工学研究科修士課程了

■専門および得意な分野・研究
AI
メディカル・レギュラトリー・サイエンス
ソフトウェア/システムズエンジニアリング
機械学習工学/知識工学

■本テーマ関連学協会での活動
産総研AI品質マネジメント委員会委員
システムアシュアランス協会理事
JIRA、JAHIS各委員
人工知能学会会員
一般社団法人日本医療情報学会医療情報技師育成部会
「医療情報分野の最新動向−機械学習入門」の講演よりe-Learning「人工知能と医療分野」提供

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年10月9日(水) 12:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん5階第2講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名38,000円 + 税、(資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき28,000円 + 税
 ※消費税につきまては講習会開催日当時の税率にて課税致します。
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■講座のポイント
 AI(人工知能)を利用した医療機器開発が米国・日本で開発が手探り状態から、徐々に加速しています。本講座では、医療機器への組込ソフトウェアおよびソフトウェア単体医療機器という視点から、AIを利用したソフトウェアシステム開発を如何にレギュレーションに対応させるのかというポイントを把握していただきます。
 AIおよびAIを利用した医療機器の現状を俯瞰したいと思います。
 AIを利用したソフトウェアシステムは、アーキテクチャ上、通常のソフトウェア・コンポーネント部分と深層学習機能等を実現したAIエンジン・コンポーネント部分に大別されます。開発プロセスでの各コンポーネントの位置づけと利用すべき規格と留意点、また各コンポーネントが結合したソフトウェアシステムとしての位置づけと利用すべき規格と留意点が異なるのも注意が必要です。これらについて詳しく解説します。
 AIエンジン・コンポーネント部分は、開発ライフサイクル、製品ライフサイクルにわたって学習によってパフォーマンスが変化します。こうしたパフォーマンスとデータのかかわり、ならびにリリース後の保守形態、さらにはそのV&Vについて理解を深めていただきます。
 AI品質マネジメントについて、敵対的摂動Adversarial Examplesの紹介を切り口に、今後主流になる新しい技術について紹介します。

■受講後、習得できること
・AIを利用した医療機器開発に必要な情報インデックス
・医療機器への組込ソフトウェアおよびソフトウェア単体医療機器の開発プロセス知識
・AIを利用した医療機器の品質マネジメント知識

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
・ソフトウェアライフサイクルプロセス規格IEC62304:2006+AMD1:2015
JIS T 2304:2012、JIS T 2304:2017
・ヘルスソフトウェア‐第1部:製品安全に関する一般要求事項 IEC82304-1 :2016
・コンピュータ診断支援装置の性能評価開発ガイドライン2015
・コンピュータ診断支援装置におけるソフトウェア設計・開発管理開発ガイドライン2012
・人工知能技術を利用した医用画像診断支援システムに関する評価指標(案)
平成30年3月 合同検討会 審査WG(次世代医療機器評価指標:厚生労働省)と開発WG(医療機器開発ガイドライン:経済産業省)

■講演中のキーワード
AI, 人工知能, 医療機器, 深層学習, 機械学習工学, ソフトウェア医療機器, AI品質マネジメント

セミナー内容

1. AI概観
  1.1 機械学習・ディープラーニング
    1.1.1 従来のソフトウェア開発と機械学習の違い
    1.1.2 CNN全体と構成要素
    1.1.3 代表的なCNNアーキテクチャ
  1.2 転移学習

2. 医療分野でのAI応用ならびにAIを利用した医療機器
  2.1 CAD(コンピュータ診断支援)
    2.1.1 医療機器とAIでのバリデーション定義
  2.2 医療への応用事例
  2.3 データ
  2.4 関係法規

3. AIを利用したソフトウェアシステム開発の現状
  3.1 IEC82304-1に基づいたソフトウェアシステム開発
    3.1.1 IEC82304-1の適用範囲・適用範囲外のソフトウェア例
    3.1.2 ヘルスソフトウェア製品の要求事項
    3.1.3 ソフトウェアライフサイクルプロセス
    3.1.4 妥当性確認(バリデーション)
    3.1.5 識別情報と付属文書
    3.1.6 市販後活動
  3.2 JIS T 2304:2012/2017に基づいたソフトウェア開発プロセス
  3.3 AIフレームワーク
  3.4 AI利用ソフトウェアシステムのアーキテクチャ
  3.5 保守プロセスと学習機能
  3.6 AI/MLをベースにした医療機器ソフトウェア修正に向けた規制枠組み(FDA)紹介

4. AIの品質マネジメントに関する課題
  4.1 敵対的摂動Adversarial Examplesの紹介

5. Q&A

セミナー番号:AA191043

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