2025年– date –

こんにちは。これまで私たちは、AIに「画像」を認識させる技術、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）について学んできました。一枚の胸部レントゲン写真から肺炎の影を見つけ出すような技術は、いわば「瞬間の診断」を得意とするものです。 しかし、実...

ここまで、長い旅路を本当にお疲れ様でした。A1でAIと「握手」してその正体を知り、A11からはGoogle Colabという強力な「武器」を手に、実際にコードを書き続けてきましたね。あなたはもう、立派なAI開発者の入り口に立っています。 さて、研究室（Google ...

医療データの本質は「点」ではなく「線」にある 医療の現場に立つ皆さんなら、きっと肌感覚として理解しているはずです。「医療とは、点ではなく線（ストーリー）である」ということを。 少し想像してみてください。映画の「一時停止したワンシーン」だけ...

医師が何万枚もの画像を診て、長い年月をかけてようやく手に入れる、その言葉にしづらい「違和感」を察知する職人芸のような「目」。「その『匠の技』を、コンピュータプログラムで再現することはできないだろうか？」そんな夢のような挑戦を現実にする技...

これまで私たちは、過去の正解データを覚える「教師あり学習」（例：画像診断）や、データの構造そのものを地図のように読み解く「教師なし学習」（例：患者分類）について学んできました。 しかし、医療の現場も、そして私たちの人生も、最初から「正解」...

はじめに：数式アレルギーへの「処方箋」～AIとの共通言語を手に入れる～ 「\(\sum\)（シグマ）や \(\int\)（インテグラル）を見た瞬間、思考がフリーズする」「数式が出てきたページは、条件反射でそっと閉じてしまう」 正直に申し上げますと、これは極め...

ChatGPTに複雑な症例経過を入力したとき、まるで人間のように文脈の裏側まで理解しているような返答が来て、背筋が凍るような感覚を覚えたことはありませんか？ 日々の診療でAIを活用されている医師の皆様なら、一度はその「不気味なほどの賢さ」に驚かさ...

「診断」から「創造」へ：生成AIが拓く医療の新たな地平 ようこそ、生成AIの入り口へ。 これまでの講義では、レントゲン画像から「肺炎か、正常か」を見分けたり（分類）、血液検査の値から「将来の発症リスク」を予測したり（回帰）するAIを扱ってきまし...

「AIが自動でデータを解析し、最適な治療法を提示してくれる」——そんな未来がすぐそこまで来ています。Pythonを学び、最新のアルゴリズムを動かす術を身につければ、私たちは「データの万能感」を手に入れたような気持ちになります。 しかし、ここで一つの...

なぜ、今さらプログラミングなのか？ 「多忙を極める臨床の現場で、新しい言語を覚える時間などない」。そう思われるのは当然です。しかし、医学研究におけるデータ解析の現場では、従来のエクセル（Excel）作業が抱える「リスク」と「限界」が浮き彫りに...