実践臨床実践

医療AI、いま何ができる？

画像診断から創薬まで、医療AIの現在地と「まだできないこと」を一望する。

7レッスン約122分

カリキュラム

画像解析・LLM・予測・創薬の4つの層で医療AIの現在地を捉え、エビデンスで裏づけながら「まだできないこと」まで一望します

X線・CT・MRIの画像解析でAIに何ができ、どこに限界があるか。検出・分類・セグメンテーションの実際と、外部検証という落とし穴を学びます

承認されたCDSSと汎用AIの違いを理解し、生成AIを臨床判断の「支援」に安全に使う型と、やってはいけない使い方を具体例で学びます

AIが創薬のどこを速くするのか。標的探索・化合物設計・物性予測・試験設計の実際と、AlphaFoldや生成モデルの到達点、そして臨床までの距離を学びます

データ・バイアス・外部検証・説明可能性・責任・現場統合。医療AIを安全に使うために知っておくべき限界を、具体例とエビデンスで学びます

「性能が高い」と「現場で効く」は別。小さく始める段取り、自院での妥当性確認、監視とガバナンスを、現実的な導入の視点で学びます

個別化・予測・予防という方向性と、AIが医師と患者の関係を強めるのか損なうのか。過熱と現実のあいだで、臨床医がいま備えることを考えます

先にこれらのコースを受講することを推奨します

医療AI応用/画像解析/臨床意思決定支援