Medical Generative AI– category –
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[Medical Generative AI: G5] AI界の「OS」？——医療を変える基盤モデルと、その全体像
TL; DR (要約) AI開発は、タスク毎の専用ツール作りから、まず超強力な「汎用エンジン」を創り、それを各分野の専門ツールに調整する時代へ。その革命の中心にあるのが基盤モデル (Foundation Model) です。 ① 革命のエンジン(Transformer) Attention機構... -
[Medical Generative AI: G4] AIの性能は「データ」で決まる——医療データ概論と実践的ハンドリング入門
TL; DR (要約) 「ゴミを入れれば、ゴミしか出てこない」。良いAIは「良いデータ」から生まれます。 AI開発の成否を分ける、医療データの「下ごしらえ」の4つの要点です。 ① データを知る 電子カルテ、医用画像(DICOM)、生体信号、ゲノムなど、医療データは... -
[Medical Generative AI: G21] 創薬の常識が変わる日——AIが拓くゲノム医療と「狙い撃ち」治療の最前線
TL; DR (要約) 創薬が、無数の「鍵」から正解を探す時代から、AIで「鍵穴」を理解し、最適な「鍵」を設計する時代へ。 AI創薬とゲノム医療の最前線を4つのステップでまとめます。 ① 新しい「鍵」の設計 生成AIが、薬の候補となる全く新しい化合物の構造（... -
[Medical Generative AI: G14] AIは、患者と医療の「言葉」をどう繋ぐのか？
対話型AIは、医療コミュニケーションをどう変えるのか。本記事では、その基本機能から安全な対話の設計、音声連携、そして患者参加を促す未来像まで、AIが拓く新しい医療の可能性を4つの要点に凝縮して解説します。 基本機能 24時間働く医療アシスタント ... -
[Medical Generative AI: G13] 聴診器の次に持つべきはAI？ 生体信号・音響データの解析とモニタリング
TL; DR (要約) AIが医師の「五感」を拡張し、心電図や心音など「時間」の中に隠された病のサインを捉える技術のまとめです。 24時間休みなく働く、超人的なモニタリングパートナーの能力を概観します。 ① 時系列解析(時間の流れを読む) RNNやLSTM、Transfo... -
[Medical Generative AI: G12] 臨床文書の海から「知」を掘り起こす — AIによる要約・構造化入門
TL; DR (要約) AIが、論文やカルテといった膨大な「文字の海」を読み解く、超有能な「知のパートナー」に。 医療文書を扱うAIの核心的な能力と、その評価方法の要点です。 ① 要約と構造化(情報の整理整頓) Transformerの力で論文の要点を瞬時に把握。さら... -
[Medical Generative AI: G11] 医用画像診断支援AIの開発入門
TL; DR (要約) AIは、医用画像を「見る」だけでなく、文脈を「理解」し、所見を「言葉にする」ことで、 医師の負担を軽減し、診断を支援する「第二の目」となります。その核心技術の概要です。 ① 画像を「見る」AI(CNN) CNNというAIの「目」が、画像から線... -
[医療×生成系AI ：P11/G3.3] Pythonと深層学習入門（ニューラルネットを構築しよう）
難易度：★★☆☆☆ 💡この第3章では、第1・2章で学んだ知識を活かし、実際にニューラルネットワークを構築してMNIST手書き数字データを分類してみましょう。モデルの定義から訓練、精度の評価、そして誤認識の可視化まで、ディープラーニングの基本サイクルを... -
【医療×生成系AI ：P15/G3.2】Pythonと深層学習入門（ディープラーニングの心臓部：誤差逆伝播と自動微分）
難易度：★★★★★（正直、激ムズです！初学者の方は、読み飛ばしても大丈夫です） 学習のポイント この章では、ニューラルネットワークが「間違い」から学ぶ仕組みである「誤差逆伝播法」と、その計算を自動化するPyTorchの「自動微分」を解説します。順伝播... -
【医療×生成系AI ：P1/G3.1】Pythonと深層学習入門（環境構築とPythonについて）@医療AI教室
難易度：★★★☆☆ こんにちは！前回は「生成系AIの概要と医療への応用可能性」を概観しましたが、今回は実際にコードを書くための環境構築と、Python + PyTorchの基本について学びます。 医療分野で生成AIを活用するときには欠かせない“土台”なので、しっかり...
