【2026年最新】Claude for Healthcareとは?医療従事者が知るべきAI活用の新常識
1. はじめに 新年早々、ヘルスケア領域で驚くべきニュースがリリースされています。2026年1月7日に「OpenAI for Healthcare」の発表があり、その驚きも冷めやらぬわずか4日後の1月11日、AI業界に再 […]
1. はじめに 新年早々、ヘルスケア領域で驚くべきニュースがリリースされています。2026年1月7日に「OpenAI for Healthcare」の発表があり、その驚きも冷めやらぬわずか4日後の1月11日、AI業界に再 […]
1. はじめに:なぜ今、医療研究にMDシミュレーションが必要なのか 現代の創薬研究において、コンピュータ上で分子の動きを再現する「分子動力学(MD:Molecular Dynamics)シミュレーション」は欠かせない技術
1. はじめに:薬剤師国家試験は「臨床の鏡」へ 薬剤師国家試験は、時代の要請に合わせて進化を続けています。2024年度から導入された「改訂モデル・コア・カリキュラム(薬学教育の標準的なガイドライン)」に基づき、2029年
1.はじめに:なぜ今、分子の「数値化」が必要なのか 現代の創薬シーンにおいて、AI(人工知能)や機械学習の活用はもはや無視できない潮流となっています。新薬の候補となる化合物を見つけ出し、その有効性や安全性を予測するために
はじめに:なぜ今、医療現場や創薬に「Open Babel」が必要なのか 現代の創薬研究は、実験室(ウェット)からコンピュータ上(ドライ)へとその舞台を広げています。特にAI(人工知能)を用いた新薬候補の探索において、最も
1. はじめに:2026年、医療AIは新たなフェーズへ 2026年1月7日、OpenAI社が発表した「ChatGPT Health」は、日本の医療界にも大きな衝撃を与えました。これまでのAIは、汎用的な知識を提供する「物
1.はじめに:AI創薬における「データの質」という課題 近年、AI(人工知能)を用いた新薬開発、いわゆる「AI創薬」が急速に進展しています。膨大な化学物質の中から、特定の疾患に効果を持つ候補を探し出すプロセスは、まさに「
1. はじめに:医療現場でAI自作が求められる理由 現代の医療現場では、日々膨大な情報が更新され、業務の効率化が急務となっています。しかし、汎用的なAIでは病院独自のルールや専門的な症例に対応しきれないケースも少なくあり
1.はじめに:なぜ今、医療現場で「分子の動き」を知る必要があるのか 現代の創薬研究において、ターゲットとなるタンパク質と薬候補物質(リガンド)が「どのように結合し、どのように動くか」を理解することは、治療薬の有効性や安全
1. はじめに:AIは薬剤師の「敵」か「味方」か 現在、医療現場ではAI(人工知能)の導入が急速に進んでいます。特に薬剤師業界においては、「AIが仕事を奪うのではないか」という不安の声を聞くことも少なくありません。しかし