C250733：ドロップアウト防止にむけたAIによるリスク回避・評価と意思決定にむけたデータ補完 | 技術セミナーの開催・書籍出版　サイエンス＆テクノロジー＜Ｓ＆Ｔ＞

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セミナーセミナー番号:C250733(ドロップアウト防止)

医薬品 | 医療機器 | 化粧品

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ドロップアウト防止にむけた
AIによるリスク回避・評価と意思決定にむけたデータ補完

～類似したトラブルを乗り切り、承認まで至った事例の効率のよい調査方法の習得～

受講可能な形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ

【Live配信受講者特典のご案内】

Live配信受講者には、特典（無料）として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。
オンライン講習特有の回線トラブルや聞き逃し、振り返り学習にぜひ活用ください。

医薬品開発おけるリスク回避へのAI、機械学習活用と問題解決策の探索方法から、
開発段階で問題が生じた場合の、対策策定のための調査へのAI/LLMの活用を学ぶ！

＜講師よりコメント＞
AIは、創薬のやり方やタイムラインを大きく変えるといわれています。一方、大規模言語モデル（LLM）などホワイトカラーの業務を奪うといわれながら、現時点では、まだまだ発展途上の状況です。
このLLMの現状を認識して使いこなすことによって、効率よく類似の問題を抱えた成功事例をピックアップし、先行事例が課題をどの様なロジックを組むことによって乗り切り承認に至ることができたのか調査する方法を知ることができます。

【得られる知識】
・LLMの代表例としてPerplexityのコマンドを使った初心者向け検索方法
・FDA/PMDA/EMAへの申請資料や審査資料、FDAAdcom資料等の入手方法
・申請計画/開発計画を含む戦略立案に必要な情報収集方法

このセミナーの受付は終了致しました。

日時	【Live配信】 2025年7月15日（火） 13:00～16:30
日時	【アーカイブ受講】 2025年7月30日（水）まで受付（配信期間：7/30～8/18）
受講料(税込) 各種割引特典	49,500円 ( E-Mail案内登録価格 46,970円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について定価：本体45,000円＋税4,500円 E-Mail案内登録価格：本体42,700円＋税4,270円
受講料(税込) 各種割引特典	E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件 1名分無料適用条件　　※2名様ともE-mail案内登録をしていただいた場合に限ります。　　　　2名様以降の受講者は、申込み前にE-mail案内登録をお済ませください。　　※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。　　※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。　　　　(申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。) 　　※他の割引は併用できません。【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン（１名あたり定価半額の24,750円）】【研修パック(3名以上受講)：一人あたりの受講料 19,800円】　本体18,000円＋税1,800円(一人あたり) ※受講者全員のE-Mail案内登録が必須です。 ※お申込みフォームで【研修パック】を選択のうえお申込みください。 ※他の割引は併用できません。 ※当社Webサイトからの直接申込み限定です。
特典	Live配信受講者には、特典（無料）として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。聞き逃しや振り返り学習に活用ください。（アーカイブ配信については、「オンライン配信」項目を参照）
配布資料	Live配信受講：PDFテキスト(印刷可・編集不可) アーカイブ配信受講：PDFテキスト(印刷可・編集不可) 　　※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。　　　なお、アーカイブ配信受講の場合は、配信日になります。
オンライン配信	ZoomによるLive配信　►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）アーカイブ配信　►受講方法・視聴環境確認（申込み前に必ずご確認ください）
備考	※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
主催者より	ハイリスクと言われる医薬品開発において，過去の先行事例を学ぶことは非常に重要ですが，膨大な事例から注目するケースに合った事例を見つけるのは容易なことではなく，またその対応策が良かったのか，悪かったのか（失敗例，成功例）を解析することは時間と手間を要します。ChatGPTでは知識にない質問をされると答えられないこと（ハルシネーションを起こすこと）も経験されたのではないでしょうか。本セミナーでは，AIを活用した新しい検索の形と言われるPerplexityコマンドを学び，効率のよい調査方法が習得できます。また，申請計画/開発計画を含む戦略立案に必要な情報収集方法も習得できます。この機会を是非ご活用ください。

このセミナーは終了しました。

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セミナー講師

学校法人埼玉医科大学リサーチアドミニストレーションセンター　特任教授　筆本敏彰先生

【主なご経歴】
田辺三菱製薬株式会社で、研究プロジェクトのプロジェクトマネジメント、開発戦略・製品戦略立案、導入評価、事業性評価、研究開発プロジェクトの意思決定、中期経営計画立案、企業価値評価に従事、現在埼玉医科大学で研究の実用化業務に従事。

【主な研究・業務】
・研究プロジェクトのプロジェクトマネジメント、研究テーマの意思決定
・社内プロジェクトの評価および事業性評価（市場調査含む）
・研究および開発プロジェクトの企画立案
・導入評価
・non-SMDアプリの開発オーナー、プログラム医療機器の開発
・プロジェクト管理（RD費、PMO）

セミナー講演内容

1．自己紹介と聴講者のAI活用状況の確認

2．医薬品開発おけるAIの活用
　2.1．AIツールの現状
　2.2．AIを使うために必要なこと

3．医薬品開発おけるリスク回避へのAI、機械学習活用
　3.1．医薬品の成功確率
　3.2．医薬品の主なドロップアウト（開発中止）理由
　3.3．ドロップアウトの分類
　3.4．ドロップアウトするリスクに対する考え方
　3.5．ドロップアウト防止に向けた取り組み
　3.6．ドロップアウトと競争環境の影響
　3.7．ドロップアウト（開発中止）された事例
　3.8．LLMを活用した問題解決策の探索

4．問題が生じた場合の、対策策定のための調査へのAI/LLMの活用
　4.1．情報リテラシーの磨き方
　4.2．情報源の選定
　4.3．検索LLMツールの特徴
　4.4．検索LLMの検索方法、最低限知っておくべき
　4.5．LLMツールを活用した先行事例の探索
　4.6．集めた情報を活用するために必要なこと

5．まとめ

〔質疑応答〕

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セミナー講演内容

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