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生成AIを用いた先進医療教育支援プラットフォーム説明資料

 生成AIを用いた先進医療教育支援プラットフォーム説明資料

Takaaki Yahiro

July 04, 2023
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  1. 生成AIを用いた
    医療教育支援プラットフォーム
    説明資料
    八尋 隆明
    大分大学医学部先進医療科学科

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  2. 医療教育支援プラットフォームの目的
    Oita University All Rights Reserved. 1
    背景
    ⚫ 生命科学分野や医工学分野での
    AIを始めとしたテクノロジーの急速な発展
    ⚫ 高齢化社会の到来による
    医療・福祉分野での人材不足
    ⚫ 医工連携や産学官連携における
    意識や目的の違いによる多数の課題の露見
    課題解決に向け、工学的知識を持った医療従事者、
    マネジメントやマーケティングのできる研究者など、
    多領域を横断的に橋渡しのできる
    「融合人材」の育成が必要
    生成AIはその利用方法によって
    情報収集、抽出等の作業を飛躍的に
    向上することが可能である
    AI、DXに関する教育を行うと同時に、
    生成AIを教育自体に用いることで、
    AI技術を理解、応用する能力を持つ
    人材を育成していく

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  3. 医療教育支援プラットフォームの考え方
    ChatGPT等の一般に公開されている生成AIのサービスをそのまま使用するのではなく
    下記のような特徴を持つ独自の生成AIプラットフォームを準備する
    2
    Oita University All Rights Reserved.
    リスクへの対応 ⚫ 入力した機密情報や個人情報が企業側のデータとして蓄積されず、活用されない
    柔軟な外部リソース ⚫ PubMed等のWebサイトを特定情報リソース読み込み先として指定できる
    データの最新化 ⚫ Webサイトにある最新の情報を読み込むことができる
    (ChatGPTには2021年9月頃のデータまでしか搭載されていない)
    特徴 ⚫ 本プラットフォームを核として外部のシステムとの連携などを行い、
    学生の学習支援や教員の指導促進に活用する(医療に関する知の高速道路)

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  4. 医療教育支援プラットフォームの構成イメージ
    Oita University All Rights Reserved. 3
    医療教育支援プラットフォーム
    学生 教員
    ChatGPT
    (生成AI)
    DeepL
    (翻訳ツール)
    Pinecone
    (ベクトルDB)
    大学
    独自データ
    PubMed
    (医療論文DB)
    キーポイントの抽出や
    学習支援情報の提示を実施
    翻訳の実施
    ベクトル検索
    の実施
    医療論文データ
    の活用
    独自データ
    の活用
    本プラットフォームを核として、外部のシステムとの連携や大学独自データの取り込みを行い、
    学生の学習支援や教員の指導促進に活用する

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  5. 医療教育支援プラットフォームにおける3つのフェーズ
    Oita University All Rights Reserved. 4
    Phase 1 Phase 2 Phase 3
    生成AI先進医学
    教育支援システム
    生成AI先進医学
    実習支援システム
    生成AI先進医学
    研究支援システム
    概要
    ⚫ 生成AIを使いこなすための
    知識や能力の育成
    ⚫ システムの支援による
    学習効率の向上
    ⚫ 生成AIを使いこなすための
    質問力や批判的思考能力の育成
    ⚫ システムの支援による
    実習を念頭に置いた対応力の向上
    ⚫ Phase 2までに蓄積されたデータの
    活用による指導の促進
    ⚫ ビッグデータの解析支援による
    新たな視点とパターンの抽出
    目的
    ⚫ 次ページに記載する3つのステップで
    構成される
    ⚫ まずは、PubMedを中心とした情報
    の提供によるスモールスタートを行
    い、生成AIによる情報収集・抽出・
    検索といった機能について学生に理
    解してもらう
    ⚫ その後、大学独自のデータ取込や
    外部サービスとの新たな連携を行い、
    教育の効率化を更に高めて、学習
    効果を加速させる
    ⚫ プラットフォームにより、疾患、症
    状、患者の背景など、特定の医療状
    況をカスタマイズし、学生が特定の
    状況での対応力を鍛えられるように
    する
    ⚫ 個々の学生の進捗に合わせたカスタ
    ム学習パスを示す。AIは学生の理解
    度や弱点を追跡し、個別のニーズに
    対応した教材を提供する
    ⚫ Phase 1とPhase 2で蓄積されたデー
    タを活用し、教育目標に合わせた教
    材やコンテンツを作成する。これに
    より、教員は教える内容をより効率
    的にカスタマイズし、学生の学習体
    験を最適化する
    ⚫ 生成AIを使用して、教員の研究活動
    を支援する。AIはデータの解析、仮
    説の生成、結果の解釈などを行い、
    研究者が新たな洞察を得られるよう
    にする
    詳細
    ※次ページ以降でPhase 1の詳細を説明

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  6. Phase 1におけるプラットフォームの拡大ステップ
    Oita University All Rights Reserved. 5

    PubMedを中心とした情報の
    提供によるスモールスタート

    大学独自のデータ取込
    や外部サービスとの新たな
    連携を実現

    オープンソースのLLMを
    活用した大学独自の
    モデルやサービスを構築
    生成AIを中心としたテクノロジーの活用による
    学生に寄り添った新たな学習支援の実現

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  7. Phase 1におけるプラットフォーム概要①
    Oita University All Rights Reserved. 6
    AWS(クラウドインフラ)
    医療教育支援
    プラットフォーム
    ChatGPT
    (生成AI)
    DeepL
    (翻訳ツール)
    キーポイントの抽出や
    学習支援情報の提示を実施
    翻訳の実施 ベクトル検索
    の実施
    Pinecone
    (ベクトルDB)
    学生
    PubMedに掲載されている
    論文データのやり取り

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  8. Phase 1におけるプラットフォーム概要②
    Oita University All Rights Reserved. 7
    AWS(クラウドインフラ)
    医療教育支援
    プラットフォーム
    ChatGPT
    (生成AI)
    DeepL
    (翻訳ツール)
    キーポイントの抽出や
    学習支援情報の提示を実施
    翻訳の実施 ベクトル検索
    の実施
    Pinecone
    (ベクトルDB)
    学生
    大学
    独自データ
    PubMedに掲載されている
    論文データのやり取り

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  9. Phase 1におけるプラットフォーム概要③
    Oita University All Rights Reserved. 8
    AWS(クラウドインフラ)
    医療教育支援
    プラットフォーム
    DeepL
    (翻訳ツール)
    PubMedに掲載されている
    論文データのやり取り
    翻訳の実施 ベクトル検索
    の実施
    Pinecone
    (ベクトルDB)
    学生
    大学
    独自データ
    オープンソースの
    LLM*1による
    大学独自の
    モデルやサービス
    を実現
    *1
    LLMはLarge Language Modelsの略であり、
    膨大なデータ用いてトレーニングされた
    言語モデルを表す。自動車のエンジンのように
    独自のものを組み入れることが可能である。

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  10. 先進医療科学科は「医療×デジタル×教育」により
    医学・医療の領域でイノベーションを創出し
    グローバルに活躍できる高度医療人材の育成を目指していきます

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  11. Thank You
    Oita University All Rights Reserved.

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