
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
- 医療AIの主要応用分野を説明できる
- 画像診断AIの原理と限界を理解できる
- 臨床意思決定支援システムを評価できる
- AI導入の課題と対策を提案できる
まず医療AIを画像解析・文章処理・予測・創薬の4つの層で捉え、それぞれの現在地を見ます。次に画像診断AI、臨床意思決定支援システム、創薬支援AIを個別に掘り下げ、承認された仕組みと汎用の生成AIの違いや、外部検証という壁を確認します。続けてデータやバイアスといった限界を踏まえたうえで、現場に小さく導入し妥当性を確認する段取りを学びます。最後に、医療AIが向かう方向性と、臨床医としていま備えることを考えます。
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
- 医療AIの基礎知識(ai-basicsコースの内容)を前提とする
- 第3回(臨床意思決定支援システム)のプロンプト演習では、実在患者の個人情報を入力しない
こんな方のためのコースです
- 臨床でAI活用を検討している医師
- 医療AI製品の導入を担当する方
- 医療AIの全体像を把握したい方
カリキュラム
01
全体像をつかむ
1 レッスン02
応用領域を掘り下げる
3 レッスン03
限界を知り、現場に入れる
2 レッスン04
この先に備える
1 レッスン習得スキル
医療AI応用/画像解析/臨床意思決定支援