技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーは「薬物動態入門1 – コンパートメントモデル」受講者相当の知識を持った方を対象にしています。薬物動態解析の知識はあっても、経験が少なく使いこなせていないと感じる人が多く見受けられます。
教科書で勉強された方は、実務では教科書通りに解析できなかったという経験をされたことがあるのではないでしょうか。教科書の演習問題は限られており、必ずしも実践的ではないためです。
通常のセミナーでは講義:演習は6:4または7:3の割合ですが、本セミナーでは2:8の割合で行います。薬物動態解析の演習問題を数多く解くことにより解析力をつけてもらうことを目的にしているため、セミナー内では解ききれない数を用意します。簡略化した講義の後、それに対応した演習内容の解説をした後、解いていただき、解答を行うという形式で進めていきます。よく質問される内容を実践的に解きながら理解していただきます。
受講者から「こういうデータはどう解析すればよいとか」、「この解析結果はどうのように解釈すればいいか」等、解析法や解析結果について解説を行ってほしいという要望がありましたら、1週間前までにいただければ当日最後に解説します (テキストには載せず、講義でのみ) 。
※演習では、1-コンパートメントモデル、2-コンパートメントモデル解析用に4薬物のデータを準備します。
本セミナーは「薬物動態入門2 – 非コンパートメントモデル解析」受講者相当の知識を持った方を対象にしています。
非コンパートメント解析は、必ずと言ってもいいほど行われる解析法ですが、ここまで利用していないのかと残念に思う解析法です。コンパートメントモデルや生理学的薬物速度論モデルのように依存しない分、複雑な当てはめ計算を必要としません。本セミナーは薬物動態解析の演習問題を数多く解くことにより非コンパートメント解析の実践的な利用法を理解してもらうことを目的にしています。教科書では、学べない実践的な演習問題を用意します。
通常のセミナーでは講義:演習は6:4または7:3の割合ですが、本セミナーでは2:8の割合で、講義は演習を解くために行い、演習を主体に行います。薬物動態解析の演習問題を数多く解くことにより解析力をつけてもらうことを目的にしているため、セミナー内では解ききれない数を用意します。簡略化した講義の後、それに対応した演習内容の解説をした後、解いていただき、解答を行うという形式で進めていきます。
受講者から「こういうデータはどう解析すればよいとか」、「この解析結果はどうのように解釈すればいいか」等、解析法や解析結果について解説を行ってほしいという要望がありましたら、1週間前までにいただければ当日最後に解説します (テキストには載せず、講義でのみ) 。
本セミナーは「薬物動態入門3 – 生理学的薬物速度論モデル解析」受講者相当の知識を持った方を対象にしています。
生理学的薬物速度論は、ガイドラインも作成され、今後の医薬品開発に最も利用されると解析法と思われます。しかし、最も経験が少ない解析法でもあります。多くのパラメータが必要であり、そのパラメータの意味は教科書に書かれていても、求め方までは書かれていません。また、微分方程式を数値計算で解くため、専用のソフトウェアが必要になります。コンパートメントモデル解析、非コンパートメントモデル解析に比べ、圧倒的に、経験が少ない分野になります。実際にモデルを組み立て、シミュレーションを行う演習を簡単なモデルから行っていきます。数多くのシミュレーションを行っていただきます。
通常のセミナーでは講義:演習は6:4または7:3の割合ですが、本セミナーでは2:8の割合で行います。薬物動態解析の演習問題を数多く解くことにより解析力をつけてもらうことを目的にしているため、セミナー内では解ききれない数を用意します。簡略化した講義の後、それに対応した演習内容の解説をした後、解いていただき、解答を行うという形式で進めていきます。
受講者から「こういうデータはどう解析すればよいか」、「この解析結果はどうのように解釈すればいいか」等、解析法や解析結果について解説を行ってほしいという要望がありましたら、1週間前までにいただければ当日最後に解説します (テキストには載せず、講義でのみ) 。
教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2026/5/11 | 品質管理の基礎 (4日間) | オンライン | |
| 2026/5/11 | 品質管理の基礎 (3) | オンライン | |
| 2026/5/14 | 図解と演習で学ぶ実験計画法入門 | オンライン | |
| 2026/5/15 | 生成AIとスプレッドシートのAI関数による特許調査手法 | オンライン | |
| 2026/5/15 | 品質管理の基礎 (4) | オンライン | |
| 2026/5/19 | 最適な生産計画の出発点となるAI需要予測のポイント | オンライン | |
| 2026/5/20 | はじめての薬物動態学シリーズ 全2日間セミナー | オンライン | |
| 2026/5/20 | はじめての薬物動態学入門 - 基礎編 | オンライン | |
| 2026/5/20 | Excelを用いた基本統計解析手法の進め方 | オンライン | |
| 2026/5/20 | 医薬品開発のための非臨床試験実施のポイント | オンライン | |
| 2026/5/21 | はじめての薬物動態学入門 - 解析編 | オンライン | |
| 2026/5/21 | 医薬品開発のための非臨床試験実施のポイント | オンライン | |
| 2026/5/22 | 化粧品・医薬部外品・洗剤・雑貨商品開発のための効率的なデータ管理 | オンライン | |
| 2026/5/25 | ディープニューラルネットワークモデルとMTシステムの基礎・学習データ最小化・開発実施手順 | オンライン | |
| 2026/5/25 | 化粧品・医薬部外品・洗剤・雑貨商品開発のための効率的なデータ管理 | オンライン | |
| 2026/5/26 | 生成AIとスプレッドシートのAI関数による特許調査手法 | オンライン | |
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| 2026/5/28 | CAE解析入門とCAEを使った金属疲労計算 | オンライン | |
| 2026/5/28 | 最適な生産計画の出発点となるAI需要予測のポイント | オンライン | |
| 2026/5/29 | CAE解析入門とCAEを使った金属疲労計算 | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 2022/2/28 | 撹拌装置の設計とスケールアップ |
| 2021/10/18 | 医療機器の設計・開発時のサンプルサイズ設定と設定根拠 |