2025年– date –

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 ...

学習のポイント：統計的学習理論 AIが未知のデータを正しく予測できる「賢さ」は、魔法ではなく精緻な数学理論に基づいています。ここでは、AIの学習能力の核心である4つの重要コンセプトを解説します。 🎯 汎化と過学習 AI学習の基本ジレンマ AIの理想は...

情報理論の学習ポイント AIが情報の「価値」や「不確かさ」を数学的に理解し、予測のズレを修正しながら学習する仕組みの基礎となる「情報理論」。その中心的な5つの概念を直感的に解説します。 😮 情報量 個々の情報の「驚き」 珍しい出来事（確率が低い...

学習のポイント AIの賢さを支える「最適化」の世界を探検します。AIがどのようにして膨大な選択肢から最良の答えを見つけ出すのか、その思考のエンジンとなる基本原理と応用を学びましょう。 🎯 最適化の基本 ルールの中で最善手を探す技術 最適化とは「目...

学習のポイント AIの賢い推論は、統計学の「尤度（ゆうど）」と「推定」に基づいています。これは医師が症状から病気を探る思考プロセスとそっくりです。データから最も「らしい」原因を探す2つの代表的なアプローチを見ていきましょう。 🩺 尤度 (Likelih...

学習のポイント：不確かさを科学する 臨床現場にあふれる「たぶん」という不確かさ。それに名前を与え、形を描き、中心と広がりを測り、新しい情報で考えを更新する。データに基づいた意思決定能力を飛躍させる、確率・統計の基本ツールを学びます。 🗺️ 確...