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- (10/15)《国内外のAI最新動向を紐解いて解説》 メディカルライティングに役立つ AI活用・プロンプト設計の工夫
- 価格:27,500円(税込)
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セミナー講師
合同会社クリニカルランゲージ 代表個人翻訳者
山本 隆之 様
講師紹介詳細
【ご略歴】
2016年より、CRO（医薬品開発業務受託機関）で安全性症例報告（CIOMS）の翻訳およびQCを担当（英訳がメイン）。2017年、米国シカゴ大学Medical Writing and Editing Certificateを取得。2019年より、フリーランス翻訳者として医薬品開発文書（プロトコル、治験総括報告書、CTD、同意書、照会事項、症例報告など）の翻訳（主に日英翻訳、機械翻訳のポストエディットも含む）に従事。医薬翻訳（日英）に関するセミナー講師なども担当。現在はカナダのオンタリオ州在住。
【業界での関連活動】
日本翻訳者協会(JAT)会員。JAT主催の国際会議IJET32トロント（2024年5月）では「翻訳におけるChatGPTの活用方法」について講演。JATの製薬翻訳分科会JATPHARMAでは、医薬翻訳英訳における機械翻訳（MT）ポストエディットの方法についてセミナーを実施。日本翻訳連盟(JTF)会員。米国メディカルライター協会(AMWA)会員。
セミナー趣旨
医薬品開発や医療分野では、AIを活用した業務の効率化、高精度化が様々な領域で進められています。メディカルライティングもそうした分野のひとつであり、AIを有効に活用することが求められています。本講座では、国内・海外でのメディカルライティングに関連するAIの動向、生成AIを使用する際に必要となるプロンプトの書き方の基本を学び、実際の医薬品開発文書における生成AIの活用方法の例や注意点をご説明いたします。
1.AIの現在と国内外での動向
1.1 AIの歴史
1.2 生成AIの登場
1.3 様々なLLM（ChatGPT、Gemini、Claude、Copilotなど）
1.4 国内・海外での動向
2.メディカルライティングにおけるAIの動向
2.1 海外規制当局の考え方
2.2 欧米メディカルライターの考え方
2.3 国内でのメディカルライティングにおける動向
3.生成AI活用時に必要となるプロンプトの基本
3.1 プロンプトの役割
3.2 基本プロンプト（コンポーネント）
3.2-1 ペルソナの設定
3.2-2 指示（Task）
3.2-3 背景情報（Context）
3.2-4 出力形式（Format）
3.3 few-shotプロンプト
3.4 その他の改善ポイント
4.医薬品開発文書作成時のプロンプトの例
4.1 症例報告（データから経過文の作成）
4.2 文体変更(1)：プロトコル→CSR
4.3 文体変更(2)：プロトコル→ICF→アセント
4.4 表→文章の作成
4.5 フォーマットに従ったデータの要約
4.6 スタイルを指定する（スタイルガイド、サンプルテキスト）
4.7 論文の要約・翻訳
4.8 翻訳結果を改善する方法
4.9 関連する論文を検索
4.10 プレインランゲージサマリーの作成
4.11 背景・開発の経緯セクションの記述
4.12 その他の精度を上げる技術（RAG、ファインチューニングなど）
4.13 AIエージェントについて
5.責任あるAIの活用
5.1 注意点（セキュリティ、ハルシネーション、個人情報、著作権など）
5.2 認知負債
5.3 AIの利点と限界
5.4 信頼できるAIの活用へ
5.5 AIと人間の役割分担
質疑応答
1.1 AIの歴史
1.2 生成AIの登場
1.3 様々なLLM（ChatGPT、Gemini、Claude、Copilotなど）
1.4 国内・海外での動向
2.メディカルライティングにおけるAIの動向
2.1 海外規制当局の考え方
2.2 欧米メディカルライターの考え方
2.3 国内でのメディカルライティングにおける動向
3.生成AI活用時に必要となるプロンプトの基本
3.1 プロンプトの役割
3.2 基本プロンプト（コンポーネント）
3.2-1 ペルソナの設定
3.2-2 指示（Task）
3.2-3 背景情報（Context）
3.2-4 出力形式（Format）
3.3 few-shotプロンプト
3.4 その他の改善ポイント
4.医薬品開発文書作成時のプロンプトの例
4.1 症例報告（データから経過文の作成）
4.2 文体変更(1)：プロトコル→CSR
4.3 文体変更(2)：プロトコル→ICF→アセント
4.4 表→文章の作成
4.5 フォーマットに従ったデータの要約
4.6 スタイルを指定する（スタイルガイド、サンプルテキスト）
4.7 論文の要約・翻訳
4.8 翻訳結果を改善する方法
4.9 関連する論文を検索
4.10 プレインランゲージサマリーの作成
4.11 背景・開発の経緯セクションの記述
4.12 その他の精度を上げる技術（RAG、ファインチューニングなど）
4.13 AIエージェントについて
5.責任あるAIの活用
5.1 注意点（セキュリティ、ハルシネーション、個人情報、著作権など）
5.2 認知負債
5.3 AIの利点と限界
5.4 信頼できるAIの活用へ
5.5 AIと人間の役割分担
質疑応答
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