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はじめに：数式アレルギーへの「処方箋」～AIとの共通言語を手に入れる～ 「\(\sum\)（シグマ）や \(\int\)（インテグラル）を見た瞬間、思考がフリーズする」「数式が出てきたページは、条件反射でそっと閉じてしまう」 正直に申し上げますと、これは極め...

ChatGPTに複雑な症例経過を入力したとき、まるで人間のように文脈の裏側まで理解しているような返答が来て、背筋が凍るような感覚を覚えたことはありませんか？ 日々の診療でAIを活用されている医師の皆様なら、一度はその「不気味なほどの賢さ」に驚かさ...

「診断」から「創造」へ：生成AIが拓く医療の新たな地平 ようこそ、生成AIの入り口へ。 これまでの講義では、レントゲン画像から「肺炎か、正常か」を見分けたり（分類）、血液検査の値から「将来の発症リスク」を予測したり（回帰）するAIを扱ってきまし...

「AIが自動でデータを解析し、最適な治療法を提示してくれる」——そんな未来がすぐそこまで来ています。Pythonを学び、最新のアルゴリズムを動かす術を身につければ、私たちは「データの万能感」を手に入れたような気持ちになります。 しかし、ここで一つの...

なぜ、今さらプログラミングなのか？ 「多忙を極める臨床の現場で、新しい言語を覚える時間などない」。そう思われるのは当然です。しかし、医学研究におけるデータ解析の現場では、従来のエクセル（Excel）作業が抱える「リスク」と「限界」が浮き彫りに...

結論：もう「環境構築」で挫折させません。 いきなりですが、質問です。あなたが外科手術を学びたいと思ったとき、まず最初に何をしますか？ 自分の家のガレージを改造して、無菌室を作り、手術台を購入し、無影灯を配線し、麻酔器を個人輸入する……なんて...

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...

ユーザーから「クリエイター」へ：医療AIの真価を引き出す医師の覚醒 AIを「魔法の粉」として盲信するのではなく、中身のロジックを理解し、臨床現場に最適化されたAIを自ら設計・監督できる「Physician-Scientist」への進化プロセスを解説します。 🛑 ブ...

医療AIの「配管（パイプライン）」構築 AI開発の9割はモデル調整ではなく「泥臭い配管工事」です。データリーク（カンニング）を防ぎ、臨床で安全に動くシステムを作るための最重要概念を図解します。 🧪 検体検査の比喩 AI開発は、生データ（全血）からノ...