| 開催日 | 2025年3月25日(火) |
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| 開催地 | Web |
☆本講座では以下のようなキーワードを軸にポイントを徹底解説いたします！
・臨床試験における生成AI活用
(プロンプトでの計画書作成/説明文書の平易化/電子カルテからの情報抽出etc)
・DCT/分散化臨床試験の概要と課題
(メリット・デメリット/従来の臨床試験との違い/実例紹介etc)
・生成AI等によるDCTの課題解決、臨床試験におけるDXの未来
(チャットボットでのサポート/コミュニケーション改善/想定される課題etc)
【テーマ名】
生成AI技術の活用による‘臨床研究/治験’関連文書の自動生成・効率化およびDCT(分散化臨床試験)の課題解決
～生成AIの現況等を踏まえて、新規医薬品・医療機器開発における、ドラッグラグ・ロスの解消を目指す～
【講師】
大阪大学医学部附属病院
未来医療開発部 臨床研究センター
副センター長/特任准教授（常勤）
浅野健人 氏
【学歴】
2002年 大阪大学医学部保健学科 卒業
2004年 大阪大学大学院医学系研究科 保健学専攻 修了
【職歴】
2004年4月～2013年8月 株式会社アイロム
2013年9月～2017年12月 高知大学医学部附属病院 次世代医療創造センター 特任准教授
2018年1月～現在 大阪大学医学部附属病院 未来医療開発部 特任准教授
【専門および得意な分野・研究】
・治験DX
・スタディマネジメント
・研究倫理
【本テーマ関連学協会での活動】
・日本臨床試験学会
・日本臨床薬理学会
・DIA
【日時(オンライン配信)】
2025年3月25日(火) 13:00-16:30
【受講料】
●見逃し視聴なし：1名41,800円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
●見逃し視聴あり：1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
※詳細な内容やお申込み要領等は、下段「セミナーホームページを見る」をご参照ください。
【セミナーの内容】
■講座のポイント
本講座では、生成AIがなぜ医療の現場/新規医薬品・医療機器開発の必要になるのか、どのようにして、実装されていくのかを厚生労働科学特別研究事業で実施された「生成AIを用いた治験・臨床研究関連文書のデジタルトランスフォーメーションに向けた研究」の成果を通して、紹介する。
また、昨今、ドラッグラグ・ロス解消のための取り組みの一つとして、DCT（Decentralized Clinical Trial：分散化臨床試験）も医療機関を中心にして実施されているが、いくつか実施上の課題が発生しており、それらの課題解決のためにも生成AI等の活用が期待されることも併せて紹介したい。
■受講後、習得できること
・生成AIの現状
・生成AIがどう医薬品開発の現場で使用されるか？
・DCTにおける課題がどう生成AIで解決できると期待されるか？
■本テーマ関連法規・ガイドライン
・GCP
・医療・ヘルスケア分野における生成AI利用ガイドライン（2024年10月2日非営利共益法人 医療AIプラットフォーム技術研究組合）
・AI事業者ガイドライン（令和6年4月19日 総務省・経済産業省）
■講演中のキーワード
・生成AI
・治験DX
・DCT
・ドラッグラグ・ロス解消
・治験効率化
■講演プログラム
1. 生成AIとは何か？
1.1 生成AIとは？
1.2 生成AIにはどのようなものがあるか？
1.3 生成AIの活用事例
2. 臨床試験における生成AI活用の可能性
2.1 厚生労働科学特別研究事業での取り組み
2.2 テーマAプロンプトによる計画書の自動作成
2.3 テーマB説明文書の平易化
2.4 テーマC電子カルテ情報からの自動情報抽出精度の検証
2.5 臨床試験分野における今後の期待
3. DCTの概要と課題
3.1 DCTとは何か？そのメリット・デメリット
3.2 従来の臨床試験との違い
3.3 DCTの実例
3.4 DCTの課題
4. 生成AI等を活用したDCTの課題解決（当日変わる可能性あり）
4.1 患者リテンション向上のための生成AI活用
4.2 チャットボットによる継続的なサポート
4.3 コミュニケーション改善のための生成AI活用
5. 生成AIによりDXが進んだ先の臨床試験の未来はどうなるか？
5.1 想定される未来
5.2 想定される課題
6. まとめ
7. 質疑応答
開催日までの状況により、プログラム項目に一部変更が発生する場合がございます。
その点、ご了承いただきますようお願い申し上げます。
