Clinical AI Coding 100– category –

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...

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...

学習のポイント：仮想環境 venv 医療AI開発では、プロジェクト間の依存関係の衝突を防ぐ「仮想環境 (venv)」が不可欠です。これは手術室の「清潔野」に例えられ、プロジェクトごとに独立した安全な開発環境を確保し、研究の再現性を高めます。 ⚠️ 課題：グ...

学習のポイント Jupyterは「実験ノート」として優秀ですが、再現性に課題があります。VS Codeは「コードの手術室」として、インテリジェンス機能、厳格なフォルダ分け（ゾーニング）、デバッグ機能により、Jupyterで見つけたアイデアを「再現可能な本番コ...

学習のポイント この章では、医療AI開発の「作業台」となるJupyter Notebookの使い方を学びます。データと対話し、試行錯誤のプロセスを記録する強力なツールですが、「再現性」を保つルールと、本番開発（VS Code）との「分業」を理解することが重要です...

学習のポイント なぜ医療AIの研究開発ではPythonが「共通言語」なのでしょうか？ それは、AI（深層学習）という最新の"医療機器"がPython専用として開発され、データ準備からアプリ開発まで全てをこなす「最強の道具箱」が揃っているからです。 従来の専門...

C30総論：学習のポイント C30シリーズ（プログラミング編）の全体像を学びます。医療AI開発で使うツール群の役割と連携を「臨床メタファー」で理解し、C30.1〜C30.7を迷わず進めるための「大地図」を手に入れます。 🗺️ C30の目的：開発の「大地図」 全体像...