Medical AI with Python– category –

FFN：Attentionのバトンを受け継ぐ、意味の深化エンジン Attentionがトークン間の「関係性」を捉えた後、FFN（Feed-Forward Network）が各トークンを個別に処理します。この「個別指導」により、情報の抽象化と強化が行われ、トークンの表現はより深く、よ...

Transformerの心臓部：Attention機構 Transformerが文脈を巧みに読み解く力の源泉は、情報の関連性に応じて「注目」するAttention機構にあります。Query(問いかけ)、Key(索引)、Value(情報)という三役者が、どの情報が重要かを動的に判断し、リッチな文脈...

Transformerの計算フロー：主要数式一覧 処理段階数式意味・目的語彙埋め込み\( \mathbf{X} = \text{Embed}(\text{tokens}) \)入力トークンをベクトルに変換位置埋め込みの加算\( \mathbf{H}^{(0)} = \mathbf{X} + \mathbf{P} \)単語の順序情報を加えるQue...

LSTM：長期記憶を可能にするゲートの仕組み 従来のRNNは、長期的な情報の記憶が苦手でした。LSTMは「忘却・入力・出力」の3つのゲート機構と「セル状態」を導入し、どの情報を忘れ、何を追加し、何を出力するかを賢く制御することで、この問題を解決した画...

RNN：時をかけるネットワーク 系列データ（心電図やカルテなど）の「順序」を理解するために、RNN（再帰型ニューラルネットワーク）は「記憶」の仕組みを持ちます。過去の情報を保持し、それを現在の判断に活かすことで、時間の流れに沿ったデータの文脈を...

系列データの基礎とPyTorchでの準備 医療現場には、心電図や電子カルテなど「順序」が重要な系列データが豊富に存在します。AIで分析するには、これらのデータをPyTorchが理解できる「テンソル」形式に整え、意味を付与する準備が不可欠です。 系列データ...

医療NLPとLSTMの基本コンセプト 医療現場の膨大なテキストデータ（言葉の宝）をAIで解析する強力な技術、LSTMについて解説します。LSTMは文章の「文脈」を記憶・理解するのが得意で、電子カルテの分析や診断支援など、医療分野で大きな可能性を秘めていま...

LSTMによる医療時系列データ分析 医療現場の時系列データ（心電図、バイタルサイン等）の分析に強力なLSTMの基本を解説します。単純なRNNの限界を克服する「ゲート機構」とPyTorchでの実装方法、そして疾患予測など未来の応用までを網羅的に学びます。 LST...

RNNによる医療テキスト分析入門 医療現場の膨大なテキストデータを、RNN（再帰型ニューラルネット）を使って分析する基本を解説します。文章を「単語の系列」と捉え、その文脈をAIに学習させることで、テキスト分類などのタスクに応用可能です。この章では...

AIの学習メカニズムの核心 AIはどのように間違いから学び、賢くなるのでしょうか。その心臓部である「順伝播（予測）」と「誤差逆伝播（学習）」という2つのプロセスを、計算グラフという見やすい地図を使いながら解き明かします。 順伝播 AIの「予測」プ...