応用臨床実践

AIに患者を任せられるか

説明責任・プライバシー・公平性――医療AIを使う前に立ち止まるべき倫理の急所。

10レッスン約225分

カリキュラム

医療倫理の4原則（自律尊重・無危害・善行・正義）とAIの関連、実際の事例から倫理的ジレンマと意思決定フレームワークを学びます

HIPAA、個人情報保護法、GDPRなど医療データのプライバシー法規制、匿名化技術、データ侵害への対応を学びます

AIにおけるバイアスの種類、医療AIの実例、バイアスの検出・測定方法、公平性確保の戦略を学びます

説明可能AI（XAI）の重要性、LIME・SHAP・Grad-CAMなどの技術、モデルカードと透明性の確保を学びます

FDA・PMDA・CEの承認プロセス、SaMDの分類、実際の承認事例（nodoca・IDx-DR等）、市販後監視を学びます

医療AIにおける責任の所在、IBM Watson事件、製造物責任、インフォームドコンセント、新たな法的課題を学びます

臨床試験でのAI活用事例（Apple Heart Study等）、倫理的考慮事項、分散型臨床試験の展望を学びます

WannaCryのNHS被害、敵対的攻撃、医療AIのセキュリティ脅威とベストプラクティス、規制要件を学びます

医療AIによるアクセス改善と格差拡大のリスク、医師の役割の変化、自動化バイアス、持続可能な医療AIの実現を学びます

マルチモーダルAI、連合学習、Med-PaLM、AlphaFold等の最新技術、精密医療、持続可能な医療AIのロードマップを学びます

先にこれらのコースを受講することを推奨します

AI倫理/プライバシー保護/公平性評価/規制対応