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クロト 里吉 に投稿

〈特別編〉⽣成AIを超えろ!: ⽇常の⼯夫から医療論⽂作成まで

領域別情報・医療情報

Torch~日本の希少疾患の課題解決を目指して~

Torch~日本の希少疾患の課題解決を目指して~
希少疾患白書動画シリーズ
患者さん向けコンテンツ
希少疾患エキスパートに聞く
Torch Webinar(収録)
疾患解説コンテンツ

Doc Mentary~医師が語る「この道を選んだ理由」~

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私が【離島】を選んだ理由 -1/3-
私が【離島】を選んだ理由 -2/3-
私が【離島】を選んだ理由 -3/3-

診療・調剤報酬点数表

診療・調剤報酬点数表

Digi Hack〜医師がおすすめ!デジタルツールによる業務効率化の極意〜

Digi Hack〜医師がおすすめ!デジタルツールによる業務効率化の極意〜
〈特別編〉AIを活⽤した医療DXの実際
〈特別編〉⽣成AIを超えろ!: ⽇常の⼯夫から医療論⽂作成まで
〈特別編〉医師の働き⽅改⾰: ビジネスチャットを活⽤したワークシェア
〈特別編〉病院の⽇常業務における⽣成AI等デジタルツールの活⽤とその課題
〈生成AI攻略術1〉進化し続ける生成AIと求められるリテラシー
〈クリニックDX術1〉待ち時間5分!スタッフの残業なし!を実現
〈⽣成AI研究導⼊術1〉⽣成AIは研究着⼿の強い味⽅
〈チーム医療コミュニケーション術1〉アプリ活⽤で地域医療‧施設の課題に取り組む
〈アウトプット効率化術1〉進化を続ける生成AI
〈情報検索術1〉⽣成AIは医師の情報検索も⼤きく変える

Topi Medi ~5分でわかる医療トピックス~

Topi Medi ~5分でわかる医療トピックス~
医師の働き方改革へ!課題解決の秘訣は?
オンライン診療はスマホでOK!メリットは何か?
便利さは?マイナ保険証の全貌を解明!
新たな災害医療体制:予見不可能な未来のために
医師の働き方改革で医師の負担を軽減!
診療報酬改定:「がん薬物療法体制充実加算」が新設
電子カルテ情報共有サービス:2025年度より運用開始
「骨太の方針2024」:今後の医療への影響は?
新型コロナウイルス感染症/ワクチンの今をお届け!
地域包括ケアシステム:高齢者に自分らしい生活を
電子処方箋:本格運用から2年目の現況と動向
高齢者救急:日本の医療を取り巻く大きな課題
日本の医療資源:データから見えてくるもの
医療DX:2030年に実現?!日本の未来の医療の姿とは
かかりつけ医機能報告制度で「治し、支える医療」へ
医療AI:その可能性と課題・生命倫理について
デジタルツール:希少疾患患者さんの治療生活を支援
医師偏在:地域や診療科による需要と供給のアンバランス
Society 5.0が目指す医療の未来
第8次医療計画:明日の医療に向けた取組
男女共同参画社会:令和モデルへの切り替え
日本の育児の今
地域医療構想:将来的な医療の需要と供給を見据えて
医療従事者の賃上げ状況の今
2040年問題:少子高齢化が必然の未来で -1/2-
医療機関におけるサイバーセキュリティ対策 -1/2-
日本の医療安全対策の歩み -1/2-
日本のデジタルヘルスの現在地と医療の未来 -1/2-
がん診療提供体制の未来図:命をつなぐために -1/2-
医療従事者のメンタルヘルス対策 -1/2-
大阪・関西万博で描かれた日本のヘルスデザイン -1/2-
高額療養費制度:命と生活を守るセーフティネット -1/2-
「骨太の方針2025」:よりよい明日を迎えるために -1/2-
リフィル処方箋で変わる診療現場 -1/2-
「健康・医療戦略」:世界最高水準の医療の提供へ -1/2-
女性の健康支援:取組を通じて社会活性化へ -1/2-
「診療報酬改定DX」:2026年度より本格的に始動 -1/2-
外国人患者さんの増加と医療費未払い問題 -1/2-
災害医療と防災対策:天災を振り返って -1/2-
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〈特別編〉⽣成AIを超えろ!: ⽇常の⼯夫から医療論⽂作成まで
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〈特別編〉⽣成AIを超えろ!: ⽇常の⼯夫から医療論⽂作成まで

本動画の内容は、2025年11⽉18⽇の講演時点の情報に基づいています。動画内の発⾔には、医師個⼈の⾒解が含まれますが、所属医療機関を代表するものではありません。
また、あくまで参考意⾒であり、弊社として当該意⾒の妥当性を保証したり、所属医療機関や記載のサービス等を推奨するものではありません。⽣成AIを⽤いたサービス等には、⼊⼒情報の学習⽤データとしての取り込み等による情報漏洩の可能性、誤情報の出⼒、⽣成物による著作権侵害等のリスクが含まれる場合があります。これらのリスクの⼀部は、ファクトチェックや学習⽤データとして利⽤されないための「オプトアウト申請」等で低減できる可能性があります。
AI技術の発展とその適⽤には予測不能の⾯があり、本動画の内容から得た情報に基づき⽣じた結果に関して、弊社等は⼀切の責任を負いかねます。ご了承の上、ご⾃⾝の責任にてご利⽤ください。

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本文

 00:36 ⽣成AIの基本と医療応用
 02:23 ⽣成AIの実践
 04:49 ⽣成AIの学術応用
 11:33 質疑応答

臨床研究が重要なことは明らかである⼀⽅、若⼿医師の研究離れは深刻です。その打開策の⼀つとして注⽬される⽣成AI。本動画では、循環器領域の研究者であり、臨床研究における⽣成AI活⽤のトップランナーでもある楠瀬賢也先⽣が、臨床研究に⽣成AIをどう導⼊し、どう使いこなすのか、臨床疑問の⾒つけ⽅からコンセプトシート作成、研究計画⽴案まで、事例を交えながら具体的に解説。⽣成AIの活⽤が、医師の研究離れを解決する⽷⼝のひとつになるだけでなく学術のコツを学ぶことによって研究⼒の向上を促す。単に⽣成AIに任せるのではなく、医師⾃⾝の思考と判断を軸に⾃ら答えを導くことが、「⽣成AIを超える」ことにつながります。

 

楠瀬 賢也 先⽣

琉球⼤学⼤学院医学研究科 循環器‧腎臓‧神経内科学講座 教授

2004年筑波⼤学医学専⾨学群卒業、2010年徳島⼤学循環器内科助教。2011〜2014 年クリーブランド‧クリニック(⽶国)でのリサーチフェローを経て、2020年より徳島⼤学循環器内科講師、2023年より琉球⼤学医学研究科循環器‧腎臓‧神経内科学講座教授(現職)。臨床の傍ら、⼼不全、肺⾼⾎圧症、弁膜症、⼼エコー図検査と⼈⼯知能による画像診断といった臨床研究を精⼒的に進めており、AI技術を臨床‧教育に浸透させるトップランナーの⼀⼈。書籍『⽣成AIを超えろ! これからの医療者のためのAI学術活⽤術』など。

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