Clinical AI Coding 100– category –

Notebookの「外」へ踏み出すとき これまで私たちは、データの収集から始まり、丹念な前処理、モデルアーキテクチャの設計、そして学習という長い旅路を歩んできました。手元のJupyter Notebookの中で、あなたのモデルは高い精度（Accuracy）やAUCを叩き出...

「半年前に自分が書いたコードの意味が全くわからない」。これは、プログラミングを学ぶ誰もが一度は通る、ほろ苦い通過儀礼のようなものです。変数は tmp や data1 といった意味不明な名前で溢れ、処理はスパゲッティのように絡み合っている――そんな経験...

AIモデルの学習が終わり、画面に「Accuracy（正解率）：99%」と表示された瞬間、多くの初学者は成功を確信して一喜一憂してしまいます。しかし、命を扱う医療現場において、この数字を鵜呑みにすることは極めて危険です。なぜなら、その99%は「何も診断し...

現代AIの心臓部、「Transformer」へようこそ みなさん、こんにちは。これまでの連載で、私たちは画像診断の主役であるCNN（畳み込みニューラルネットワーク）で「AIの目」を、そして時系列データ解析の基礎であるRNN（回帰型ニューラルネットワーク）で「A...

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...

要約：医療AIの「目」CNNの仕組み 医師のように「画像の特徴」を捉えるAI技術の全貌。 基本構造から、データ不足を克服する実践テクニックまで。 🧠 基本の3要素 CNNは3つの層で視覚を獲得する。 ①畳み込み：特徴（エッジ・形）を抽出。 ②ReLU：不要なノイ...

AI学習の全体像：研修医の成長サイクル AIの学習（Training Loop）は「予測・採点・反省・修正」の4ステップ。 研修医が経験を積んで専門医になっていくプロセスに例えて整理しました。 🩺 1. 予測 (Forward) 入力データを見て「診断」を下すステップ。学...

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...