Medical AI Nexus– category –
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[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... -
[Clinical AI Coding 100 : C30.4] 仮想環境入門──venvで「清潔野」を守る
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... -
[Clinical AI Coding 100 : C30.3] VS Codeで「本番を意識した」Python開発に乗り換えよう
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...
