AI基礎
SFは試すものになった 2026、医師のAI見取り図
AIは文章生成から、見る・聞く・操作する道具へ進んだ。一方、診療へ入れるための証拠と統治は追いついていない。13講で現在地を読み、公開・架空データを使う7日間の試行計画までつくる。
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
- 2026年のAIを、感覚、行動、臨床エビデンスの三つに分けて説明できる
- ベンチマーク、外部検証、silent trial、前向き評価、導入後監視を区別できる
- AIエージェントとフィジカルAIの現在地を、研究デモと診療導入に分けて読める
- 記録、診断支援、患者との対話で、AIと人の役割を仕事単位で設計できる
- 患者データを扱う前に、用途、契約、権限、ログ、停止方法を確認できる
- AIへの信頼と共感を、温かさ、正確さ、透明性、復帰経路に分けて考えられる
- 2030年を単一予測ではなく、需要、能力、仕事の再配分のシナリオとして読める
- 公開・架空データだけを使う7日間の試行計画を1枚にまとめられる
2026年の変化を、単なる性能競争としては扱いません。AIは複数の感覚を扱い、画面やロボットを操作し始めました。しかし、試せること、任せられること、診療に入れられることの間には大きな段差があります。この講座では、マルチモーダル、エージェント、AIによる科学、フィジカルAIを、実証された範囲と将来の可能性に分けて読みます。医療では、記録業務、Human＋AIの研究、患者が持参するAIの答え、日本のデータ・契約・院内運用を扱います。最後に、公開資料か完全な架空データを使い、時間、誤り、再作業、停止条件を測る7日間の試行計画を完成させます。
受講の前提
- 対話型AIを1つ使える環境。無料枠でも実施できる小さな課題を用意しています
- 演習では公開資料と完全に架空の例だけを使います。患者情報、診療録、実際の会話録音は入力しません
こんな方のためのコースです
- 研修医・若手臨床医
- AIの進歩と医療導入の距離を整理したい医療従事者
- 自分の仕事で安全な小規模試行を始めたい医師
カリキュラム
01
試せる現在地をつかむ
3 レッスン02
行動するAIの証拠を読む
2 レッスン03
医療の仕事と関係を組み直す
4 レッスン04
日本で導入し、2030へ備える
4 レッスン習得スキル
AI医療の見取り図/臨床エビデンスの読み分け/人とAIの分業設計/患者データのガバナンス/シナリオ思考/小さな試行と評価