[Clinical AI Coding 100 : C30.1] なぜPythonなのか？医療AIと開発ツールの全体像

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医療の現場でデータを扱う際、多くの方が「なぜ今、Python（パイソン）なんでしょうか？」という疑問を持たれるようです。「これまで疫学研究ではRが主流だったし、臨床試験ではSASが標準だったじゃないか」と。

それはまったくその通りです。統計解析という分野において、RやSASは非常に洗練された、強力なツールです。

では、なぜ医療AIの時代になって、Pythonがこれほどまでに注目されているのか。

その答えを先に言ってしまうと、「AI（特に深層学習）という最新の医療機器が、ほぼPython専用として開発されてしまったから」なんです。そして、その周りに、データ分析からアプリ開発まで何でもこなせる「最強の道具箱（エコシステム）」が揃っているからです。

この回では、なぜPythonが医療AIの「共通言語」となったのか、その構造的な理由を解き明かし、私たちがこれから学ぶ開発ツール（Jupyter, VS Codeなど）が、その中でどのような役割を担うのか、その全体像（地図）を掴んでいきましょう。

医療研究における「言語」の役割分担

まず、Pythonの位置づけを理解するために、他の言語が医療現場で果たしてきた役割を、「病院内の専門部署」に例えて整理してみましょう。

R言語：「生物統計・疫学の専門解析室」

得意分野: 統計モデリング、疫学計算、美しいグラフ作成。

特徴: 統計学者が統計学者のために作った言語とも言われ、専門的な統計手法（例えば生存時間分析や混合効果モデルなど）の実装が非常に豊富です。医学論文（特に疫学系）のグラフや解析では、今でも圧倒的なシェアを持っています。

SAS / SPSS：「臨床試験・医薬品承認の品質管理室」

得意分野: 大規模臨床試験（治験）データの管理、規制当局（PMDAやFDAなど）への提出資料作成。

特徴: 高価な商用ソフトウェアですが、その分、動作の信頼性や結果のバリデーション（妥当性検証）に関する実績が豊富です。製薬業界などでは今なお標準ツールとして使われています。

Python：「AI開発・システム連携の総合工学室」

得意分野: AI（機械学習・深層学習）モデルの構築、Webアプリケーション開発、システム自動化。

特徴: もともとは統計専用ではなく、汎用的なプログラミング言語（Webサービスやアプリを作るための言語）でした。しかし、これが逆に強みとなりました。

この「総合工学室」であるPythonが、なぜ医療AIの最前線になったのでしょうか？

決定打は「AI（深層学習）」と「GPU」

最大の理由は、2010年代に起きた「深層学習（ディープラーニング）」の爆発的な普及です。

1. 最新のAIエンジンがPythonで開発された

内視鏡の画像診断支援AIや、CT画像から病変を検出するAIなど、現代の医療AIの多くは深層学習技術に基づいています。この技術革新を牽引したのが、GoogleやFacebook（現Meta）といった巨大IT企業でした。

彼らは、深層学習モデルを誰もが開発できるようにするための「設計図でありエンジン」とも言えるソフトウェア（ライブラリ）を開発し、オープンソース（無料）で公開しました。

Googleが開発した「TensorFlow」 (Abadi et al., 2016)

Meta（Facebook）が開発した「PyTorch」 (Paszke et al., 2019)

これら現代AIの二大エンジンが、どちらもPythonから操作することを前提に作られていたのです。

たとえるなら、超高性能な新型MRI装置が2機種登場し、そのどちらもが「操作コンソールはPythonでお願いします」という仕様だった、というイメージです。

Rや他の言語から無理やり操作することも不可能ではありませんが、非常に手間がかかります。最新のAI研究を行い、その成果を製品化するためには、Pythonを使うのが最も自然で、最も効率的なルートとなりました。

2. AIの計算に必要な「GPU」との相性

深層学習は、膨大な計算を必要とします。この計算を高速に実行するのが、もともとはゲームの画像処理用だったGPU（Graphics Processing Unit）です。

このGPUをAI計算に使うための基盤技術（NVIDIA社のCUDAなど）と、先ほどのPyTorchやTensorFlowといったPythonライブラリが、非常に強固に結びついています。

Pythonで数行コードを書くだけで、GPUの莫大な計算パワーを引き出し、AIモデルを訓練できる。この「手軽さ」と「パワー」の両立が、Pythonの地位を決定的なものにしました。

最強の「道具箱（エコシステム）」が揃っている

Pythonの強みは、AIエンジンだけではありません。AI開発の「前工程（データ準備）」と「後工程（結果の利用）」に必要な道具（ライブラリ）が、すべてPythonで揃っている点にあります。

これは「医療AI開発のフルコース」を、一つの言語で完結できることを意味します。

【Pythonを中心とした医療AIの道具箱（エコシステム）】

例えばR言語の場合、統計解析は得意でも、その結果を使ってWebアプリケーションを作るのは少し手間がかかります。

一方Pythonなら、Pandasで電子カルテデータを読み込み、PyTorchで予測モデルを作り、そのモデルをFastAPIという道具でWeb API（アプリの裏側）として公開する、という一連の流れをシームレスに行えます。

私たちがこれから学ぶ「開発ツール」の全体像

このコース（C30.xシリーズ）は、単にPythonの「文法」を学ぶだけではありません。Pythonという言語を使いこなし、医療AIを実装するための「開発ツール」一式を学びます。

Python言語が「英語」だとすれば、これから学ぶツール群は「論文の書き方、実験ノートの取り方、研究室の管理方法」にあたります。

Jupyter Notebook (C30.2): 「デジタルの実験ノート」

役割: コードを試し打ちし、すぐに結果（グラフや表）を確認できる対話的なノート。

臨床の例: データを眺めながら「この患者群でグラフを出してみよう」「この変数で一度モデルを回してみよう」と試行錯誤する、研究室のワークベンチ（作業台）です。

VS Code (C30.3): 「本格的な開発室（手術室）」

役割: 実験ノートで見つけた良い手順を、再現性のある「本番用コード」として清書し、管理する場所。

臨床の例: 実験で確立したSOP（標準作業手順書）を、誰でも正確に実行できるよう、清潔で整理された手術室で「本番のシステム」として組み上げるイメージです。

仮想環境 (venv / conda, C30.4, C30.5): 「プロジェクト毎の清潔野」

役割: プロジェクトごとに使う道具（ライブラリ）を隔離する技術。

臨床の例: Aという手術で使う器具（ライブラリA群）と、Bという手術で使う器具（ライブラリB群）が混ざらないよう、トレイを完全に分ける「清潔野」の確保です。これにより、「薬剤の相互作用」（ライブラリ同士の衝突）を防ぎます。

Git / GitHub (C30.7): 「コードの電子カルテ（版管理）」

役割: 「いつ」「誰が」「どのコードを」「なぜ」変更したかをすべて記録するシステム。

臨床の例: 変更履歴がすべて残る電子カルテです。これにより、コードを昔の状態に戻したり、チームで共同作業したり、論文の解析コードの再現性を担保したりできます。

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まとめ：なぜ医療者がPythonを学ぶのか

RやSASが「過去のデータを解析し、論文を書く」ための強力なツールであることに変わりはありません。

しかし、Pythonを学ぶことは、それに加えて「未来を予測し、介入するAIモデルを自ら構築し、それを臨床現場で使えるシステムとして実装する」ための技術を手に入れることを意味します。

Pythonは、統計解析ツールであると同時に、AIという最新の医療機器を動かすための「共通言語」であり、アイデアを「動くモノ」に変えるための万能な「工学ツール」なのです (IEEE Spectrum, 2023)。

C30シリーズで学ぶのは、この医療AI時代の「新しい標準装備」の使い方です。ここから、あなたのアイデアを形にする冒険が始まります。

※本記事は情報提供を目的としたものであり、特定の治療法を推奨するものではありません。健康に関するご懸念やご相談は、必ず専門の医療機関にご相談ください。

参考文献

• Abadi, M., Agarwal, A., Barham, P., Brevdo, E., Chen, Z., Citro, C., Corrado, G.S., Davis, A., Dean, J., Devin, M., Ghemawat, S., Goodfellow, I., Harp, A., Irving, G., Isard, M., Jia, Y., Jozefowicz, R., Kaiser, L., Kudlur, M., Levenberg, J., Mané, D., Monga, R., Moore, S., Murray, D., Olah, C., Schuster, M., Shlens, J., Steiner, B., Sutskever, I., Talwar, K., Tucker, P., Vanhoucke, V., Vasudevan, V., Viégas, F., Vinyals, O., Warden, P., Wattenberg, M., Wicke, M., Yu, Y. and Zheng, X. (2016). TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous distributed systems. arXiv preprint arXiv:1603.04467.
• Paszke, A., Gross, S., Massa, F., Lerer, A., Bradbury, J., Chanan, G., Killeen, T., Lin, Z., Gimelshein, N., Antiga, L., Desmaison, A., Köpf, A., Yang, E., DeVito, Z., Raison, M., Tejani, A., Chilamkurthy, S., Steiner, B., Fang, L., Bai, J. and Chintala, S. (2019). PyTorch: An imperative style, high-performance deep learning library. In: Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS 2019). Curran Associates, Inc., pp. 8024–8035.
• IEEE Spectrum. (2023). Top Programming Languages 2023. [Online] Available at: https://spectrum.ieee.org/the-top-programming-languages-2023 (Accessed: 16 November 2025).
• McKinney, W. (2010). Data structures for statistical computing in Python. In: Proceedings of the 9th Python in Science Conference (SciPy 2010). pp. 56–61.
• Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., Blondel, M., Prettenhofer, P., Weiss, R., Dubourg, V., Vanderplas, J., Passos,A., Cournapeau, D., Brucher, M., Perrot, M. and Duchesnay, E. (2011). Scikit-learn: Machine learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 12(Oct), pp. 2825–2830.

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