2025年11月– date –

えー、前回の話、覚えてますか？AIは「ドクターX」ちゃう。「効率的やから」いう理由だけで「マヨネーズ直飲み」を推奨してくる、偏差値5億のド天然や、いう話でしたね。 ほな、今日はその続きです。普通に考えて、怖くないですか？ 「なんでそんな、味覚...

えー、本題に入る前にね。最近、ちょっと世の中、浮かれすぎというか、ビビりすぎちゃいます？ 猫も杓子も「AI！AI！チャットなんちゃら！きゃっきゃっ！」言うて。 本屋行ったら「AIに支配される未来」みたいな本が平積みになってて、テレビ点けたらコメ...

私たちは今、人類の歴史において、おそらく二度と訪れないであろう分水嶺に立っています。 かつて物語の中にしか存在しなかった「人を超える知性（AGI）」が、遠い夢物語ではなく、私たちの日常の隣人として、あるいは強力な相棒として、その産声を上げよ...

医療AI開発の要点まとめ 複雑な数式計算を自動化し、臨床データを「計算可能な形」に変換する3つの核心技術。PyTorchを使えば、医学的知見を直感的にAIモデルへ実装できます。 🧊 Tensor データの「器」 CT画像や検査値を、AIが計算可能な「多次元の数値」...

学習のポイント：教師なし学習と医療AI 正解ラベルを持たないデータから、隠れた病態（フェノタイプ）や構造を発見する「教師なし学習」。 クラスタリングや次元削減といった手法を通じ、人間の先入観を超えた新しい医学的知見を導き出すアプローチとその...

MEDICAL AI CODING 100 🧭 アルゴリズム選択の要点 医療AI開発において「万能なモデル」は存在しません。 「解釈性（なぜその答えか）」を重視するか、「予測精度（当たる確率）」を最優先するか。 目的とデータの性質に応じて、最適な道具を使い分ける視...

学習のポイント：医療AIにおける前処理の科学 「Garbage In, Danger Out」を防ぐため、欠損メカニズム（MCAR/MAR/MNAR）の分類に基づいた適切な代入法（MICE）と、医学的妥当性を考慮した外れ値処理の手法を習得します。 欠損のメカニズム MCAR / MAR / MN...

医療AI開発の「三種の神器」+1 スプレッドシートの限界を超え、再現性の高い医学研究とAI開発を実現するためのPythonデータ解析ツール群（NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn）の役割を解説します。 ⚡ NumPy 数値計算 行列・画像処理 🐼 Pandas 構...

医療AI開発のためのGit/GitHub要約 Gitはコードのための「電子カルテ」です。変更履歴の追跡（Git）、チームによる査読（GitHub）、そして再現性の担保（環境固定）を組み合わせることで、医療安全レベルのAI開発を実現します。 🩺 電子カルテ化 Gitの基本...

学習のポイント：Python文法の全体像 臨床医学を学ぶ上で基礎生理学が不可欠なように、Python文法は医療AIライブラリを使いこなすための土台です。このコースで学ぶ主要な概念を視覚的に整理しました。 📦 データと容器 変数・データ型・コレクション 数値...