
このコースで身につくこと
修了する頃には、次ができるようになります
- AIバイアスの種類と原因を特定できる
- バイアス検出手法を実践できる
- 医療AIの公平性を定量的に評価できる
- バイアス緩和のベストプラクティスを適用できる
まずOptumアルゴリズムの人種バイアス事件を入り口に、データ・アルゴリズム・評価という3層でAIバイアスの正体をとらえます。次にサブグループ分析や公平性指標でバイアスを検出し、データ・アルゴリズム・後処理の各段階で軽減する方法を、eGFR計算式の人種補正廃止などの実例とともに学びます。最後に、モデルカードや国際ガイドラインに基づくベストプラクティスを、計画から運用までの実践的ワークフローとして統合します。
受講の前提
- 先に AIって結局なに? 2026年版 を終えておくと進めやすくなります
- 先に 医療AI、いま何ができる? を終えておくと進めやすくなります
こんな方のためのコースです
- AIモデルの品質管理を担当する方
- 多様性・公平性に関心のある医療者
- AI倫理をより深く学びたい方
カリキュラム
01
偏りを見つける
2 レッスン02
直し、医療で測る
2 レッスン03
実践に組み込む
2 レッスン習得スキル
バイアス検出/公平性評価/多様性