2025年10月– date –

学習のポイント 回帰分析は、原因（予測因子）と結果（アウトカム）の関係を「数式」としてモデル化し、データに基づく未来予測を可能にする強力な技術です。AIアルゴリズムの基礎でもあります。 🎯 回帰分析の核心 基本となる予測モデル 線形回帰は、連続...

学習のポイント 臨床現場の「問い」に答えるため、信頼できる証拠（エビデンス）を生み出す学問が臨床疫学です。研究デザインの強みと弱み、バイアスの回避、データを正しく測る指標を理解することが重要です。 🗺️ 研究デザイン 証拠の「強さ」を決める設...

「加齢（エイジング）」は、すべての人に共通する、時間とともに進行する生物学的なプロセスです。 かつて、それは避けられない「運命」として受け入れられてきました。しかし、近年の生命科学の急速な進展は、この見方を根本から変えようとしています。 ...

因果推論のポイント 🧭 データから「原因と結果」の関係を見抜くための考え方を整理します。「相関」と「因果」の違いを理解し、見せかけの関係に騙されないための重要なステップと仮定を学びましょう。 ⚠️ 相関 ≠ 因果 見せかけの関係に注意 データ上で2...

「加齢（Aging）」という言葉を聞いたとき、私たちはどのようなイメージを思い浮かべるでしょうか。多くの場合、それは「衰え」「病気」「喪失」といった、どちらかといえばネガティブな響きを伴うかもしれません。確かに、時間は不可逆的であり、生物であ...

花粉症の季節に悩まされる方、特定の食べ物で蕁麻疹（じんましん）や息苦しさを経験したことがある方、あるいはご家族にアレルギー体質の方がいらっしゃるかもしれません。 近年の全国調査（JAPOC2019）で、アレルギー性鼻炎の有病率は49.2%に達しました (...

学習のポイント この章では、臨床データに潜む「偶然のノイズ」から「真の効果（シグナル）」を見抜くための2大ツール、仮説検定と信頼区間を学びます。これらはEBM（根拠に基づく医療）を実践するための科学的な「作法」です。 ⚖️ 仮説検定 (The Trial) ...

学習のポイント 統計学は、データの“声”を聞くための「聴診器」です。目の前のデータ集団の姿を捉え、その背後にある大きな集団の性質を科学的に読み解き、不確実性の中でより良い判断を下すための基本作法を学びます。 📊 データの声を聞く 記述統計と可...

学習のポイント：AIが「経験から学ぶ」仕組み 強化学習は、AIが医師のように「ある状況でどの行動が将来の最善の結果に繋がるか」を試行錯誤から自ら学ぶ技術です。その思考の根幹をなす「マルコフ決定過程」から、状況の良し悪しを測る「価値関数」、そし...

データの「つながり」を解き明かす 高次元データの奥深くに眠る「隠れた関係性」や「意味のある構造」を、AIがどのように見つけ出すのか。その強力な2つのアプローチと、究極の融合形であるGNNを概観します。 多様体学習 🗺️ 隠れたデータの「地図」を描く ...