Clinical AI Coding 100– category –
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[Clinical AI Coding 100 : C34] 【作って学ぶ】AIの「目」を創る：画像認識モデル(CNN)実践入門
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... -
[Clinical AI Coding 100 : C33] 第33回：AIを賢く育てる「学習サイクル」：損失関数から最適化まで
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... -
[Clinical AI Coding 100 : C32] AIの心臓部を覗く：PyTorchでディープラーニングを動かそう
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」... -
[Clinical AI Coding 100 : C31.3] 正解のないデータから「患者像」を浮かび上がらせる：教師なし学習によるフェノタイピングと次元削減
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... -
[Clinical AI Coding 100 : C31.2] 【予測モデル選択】「ホワイトボックス」か「精度」か？アルゴリズム選定の羅針盤
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... -
[Clinical AI Coding 100 : C31.1] 【前処理戦略】RWDの「汚れ」を医学的に正しく処理する
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... -
[Clinical AI Coding 100 : C31] データ冒険者の三種の神器：NumPy, Pandas, Matplotlib完全制覇
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... -
[Clinical AI Coding 100 : C30.7] GitとGitHubで「時を戻せる」解析環境を作る
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... -
[Clinical AI Coding 100 : C30.6] 医療者のためのPython文法ショートコース
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... -
[Clinical AI Coding 100 : C30.5] uv・conda・Docker──発展ツールで本番環境まで見据える
学習のポイント venvの限界（GPU共存の壁と本番再現性の壁）を理解し、それを解決する発展的ツールconda, uv, Dockerの役割と使い分けを学びます。 🧱 venvの「2つの壁」 🧑🔬 GPU共存の壁 (研究) 複数のCUDA環境（例: 11.7と12.1）を同じPCで安定して切...
