Data heals tomorrow

Medical AI Nexus

そのデータは未来の医療の希望になる

日々の診療で生まれる膨大な医療データ。
もし、その価値をAIで最大限に引き出すことができたら、診断、治療、そして予防のあり方はどう変わるでしょうか？

「Medical AI Nexus」は、AIの可能性を現実にするための「知の羅針盤」です。

AIという道具を手に、データという大海原へ漕ぎ出すための知識と技術を、初学者にも分かりやすく、実践的に提供します。

あなたの「悩み」と「目標」 解決策となる学習コンテンツ 「何から学べばいいか分からない」 AI学習の第一歩を、どこから 踏み出せば良いか迷っている。 「分からない」を解決 AIの基礎と必要な数学を、初歩から丁寧に解説します。 【医療AI教室・基礎編】 【AIの数学：医療者のための数理入門】 「理論だけでなく、 使えるようになりたい」 知識のインプットだけでなく、 実践的なスキルを身につけたい。 「使えるようになりたい」を支援 手を動かしながら、理論と実装を結びつけます。 【Pythonで学ぶAI理論と実装】 【作って理解する！医療×生成AI】 「自分の専門分野でどう活かすか」 自身の専門領域でAIを応用する 具体的な方法を探している。 「どう活かすか」を探求 具体的な臨床応用へのヒントが見つかります。 【特化医療分野別シリーズ(作成中)】

私たちは、AIが医療者に取って代わるのではなく、医療者の能力を拡張するための最高のパートナーになると信じています。
さあ、私たちと共に、データ駆動の医療変革に向けた旅を始めましょう！

このサイトの見方・使い方はこちら

未来の医療を共に創りませんか？
共同研究や新規事業開発にご関心のある方や、講義・講演依頼は、ぜひこちらからご連絡ください！

（”Medical AI Classroom”は、”Medical AI Nexus”に名称変更しました。）

講師・管理人：髙﨑 洋介（医師・医学博士・MBA）
Dr. TAKASAKI Yohsuke, MD, PhD, ScM, MPA, MBA, FRSM

AI physician-scientist・連続起業家・元厚生労働省医系技官・医師・医学博士・ハーバード大学理学修士・ケンブリッジ大学MBA・コロンビア大学行政修士。
岡山大学医学部卒業後、内科・地域医療に従事。厚生労働省入省、医療情報技術推進室長、医療国際展開推進室長、救急・周産期医療等対策室長、災害医療対策室長等を歴任。文部科学省出向中はライフサイエンス、内閣府では食の安全、内閣官房では医療分野のサイバーセキュリティを担当。国際的には、JICA日タイ国際保健共同プロジェクトのチーフ、WHOインターンも経験。
退官後は、日本大手IT企業にて保健医療分野の新規事業開発や投資戦略に携わり、英国VCでも実務経験を積む。また、複数社起業し、医療DX・医療AI、デジタル医療機器開発等に取り組むほか、東京都港区に内科クリニックを開業し、社外取締役としても活動。
現在、大阪大学大学院医学系研究科招へい教授、岡山大学研究・イノベーション共創機構参事、ケンブリッジ大学ジャッジ・ビジネススクールAssociate、広島大学医学部客員教授として、学術・教育・研究に従事。あわせて、医療者のための医療AI教室「Medical AI Nexus」を主宰。
社会医学系指導医・専門医・The Royal Society of Medicine Fellow

このサイトの見方・使い方

STEP
シリーズを選ぶ

テーマ（生成AI、Pythonなど）ごとにシリーズが分かれており、関心のあるところから学べます

STEP
概要を把握する

各シリーズごとに記載されている、「コース概要」・「対象者」・「目的と学習目標」「ゴール」、コースの構成（マインドマップ）などで、概要をざっくり把握できます

STEP
ざっくり理解する（現在鋭意作成中！）

タイトルが番号が「第X回」のものは、そのテーマのダイジェストです

第1回から順番に、「第X回」のタイトルのものを読み進めることがおすすめです。あらかじめ知識のある回は飛ばしても大丈夫です

リンクがあるもの（青字で下線）がコンテンツ作成済みで、リンク無しのもの（黒字のみ）はコンテンツ作成中です。

STEP
詳細に理解して、自分のものにする！（現在鋭意作成中！）

タイトルが番号が「X.y（例：1.2）」・「X.y.z（例：1.2.3）」のものは、より詳細かつ専門的な解説です

より詳細に理解したいテーマを深掘りでき、知識を確実に自分のものにできます

Medical AI Nexusの全体構成

Medical AI Nexus – Interactive Mind Map
操作方法

クリック: ノード（項目）をクリックすると、下の階層を展開／折りたたみできます。
ドラッグ: マップの背景をドラッグすると、表示エリアを自由に移動できます。
スクロール: マウスホイールやトラックパッドのスクロールで、マップを拡大／縮小できます。

シリーズ別メニュー　（以下の画像をクリックすると、各シリーズに移動します）

最新コンテンツ

目次

[Series F] Frontier Insights 医療AI最前線を徹底解剖
Deep Dives into Cutting-Edge Medical AI

最先端のAI論文・技術動向に加え、制度改革や規制対応、新規ビジネスの展望まで──このシリーズでは、医療AIを取り巻く「知」と「現場」と「市場」の最前線を深掘りします。単なる技術紹介では終わらせず、社会実装の壁と突破口を解説。医療者・研究者・起業家が未来の選択肢を見つけるための、実践知のナビゲーターです。

記事が見つかりませんでした。

[Series B] 医療に関わる人のためのAI教室【基礎編】
Medical AI Classroom: A Beginner’s Guide for Clinical Professionals

コース概要

「AIが医療を変える」という言葉を毎日のように耳にするけれど、一体どこから学べばいいのか分からない…。そんな、多忙な医療現場の第一線でご活躍される皆様のために、本講座は生まれました。

本講座『医療に関わる人のためのAI教室【基礎編】』は、複雑な数式やプログラミングをいったん脇に置き、AIの「考え方」と「使われ方」の本質を、豊富な医療事例と直感的なアナロジーで解き明かすことに特化した入門コースです。

[Series P] Medical AI with Python：Pythonで学ぶ人工知能の理論と実装

項目内容
コース概要医療従事者・研究者向けの、PythonとPyTorchによる医療AIの理論と実装を学ぶ包括的講座です。
プログラミング初学者でも安心の、環境構築とPythonの基礎からの丁寧な解説からスタートします。
CNN、RNN/LSTM、Transformer、生成モデル(VAE/GAN/拡散モデル)、PEFT(LoRA)など、基礎から最先端技術までを網羅します。
理論・実装・医療応用をバランス良く学び、実践的なAI開発スキルを習得することを目指します。
対象者AIを自身の研究や臨床に応用したい医師、歯科医師、薬剤師、看護師、保健師、医学研究者 医療分野でのキャリアを目指す学生（医学生、薬学生、理工学系など） 臨床開発・創薬・医療機器開発にAIを活用したい企業の研究開発職の方 プログラミングスキルを医療分野で活かしたいエンジニアやデータサイエンティスト
※プログラミング経験は一切問いません。強い興味と学習意欲さえあれば大歓迎です。
目的と学習目標目的: AIを単なる利用者ではなく、自ら「創造」し「科学的に評価」できる人材になること。
学習目標: Pythonによるデータ分析と可視化の基礎スキル 深層学習の理論（誤差逆伝播など）の直感的理解 PyTorchによる主要モデル（MLP, CNN, RNN, Transformer）の実装能力 AI開発の全ワークフロー（データ前処理〜評価）の完遂能力 最先端技術（生成モデル, PEFT等）と医療倫理の理解
最終的なゴール臨床や研究現場の課題に対し、どのAI技術が最適かを自ら判断し、適切なモデルを構築・評価できる、自立した医療AI開発者・研究者になる。 AIという「新しい聴診器」を手に、未来の医療を自らの手で切り拓く力を得る。

最新コンテンツ

[Series P] Medical AI with Python：コースの全体像

Medical AI with Python 1. 基礎編 1. 環境構築とPython 2. 誤差逆伝播と自動微分 3. ニューラルネット構築 2. 数学と直感 4. 線形代数 5. 微分と勾配 6. 計算グラフと誤差逆伝播 3. PyTorchの基礎 7. PyTorch入門 8. PyTorchでNN定義 9. 損失関数と最適化 10. 活性化関数と正則化 11. ミニバッチとDataLoader 12. 学習の可視化と評価 4. 応用モデルと実践 13. 総合演習：疾患予測 14. PyTorch画像処理 15. PyTorchとRNN/LSTM 16. 過学習対策 17. モデル保存と推論 5. 総まとめプロジェクト 18. ミニプロジェクト 6. 拡張編：最新テクニック 19. 正規化と重み初期化 20. ResNet 21. 学習率スケジューリング 22. Transformer 23. VAE / GAN 24. 拡散モデル 25. 自己教師あり学習 26. Vision Transformer (ViT) 27. ResNet / DenseNet 28. PEFT (LoRA) 29. Zero/Few-shot 学習 30. 大規模モデル活用 31. AI倫理とXAI 32. 強化学習入門 7. 最先端編：AIのフロンティア 33. 推論とDeep Thinking 34. GNN入門 35. Mixture of Experts (MoE) 36. 推論最適化 37. AI for Deep Research 38. ゲノムAI 39. デジタルツイン 40. AIと因果推論 41. ワールドモデル 42. 量子コンピューティング

第I部：基礎編

第II部：数学と直感の融合（理論をコードへ）

第III部：PyTorchで学ぶ深層学習の部品と構造

第IV部：応用モデルと実践トレーニング

第V部：総まとめプロジェクト

  • 第18回：P18：学んだ要素を活かしてミニプロジェクトを作ろう
    └ 任意のデータで自由課題：分類・回帰・時系列など

第VI部：【拡張編】深層学習テクニックと最新モデルへの導入

第VII部：【最先端編】AIの次なるフロンティア

  • 第33回：P33：推論とDeep Thinking — 次世代AIの思考と判断を支える技術
    　└　推論 ／ 深い文脈理解 ／ 思考プロセスのモデリング ／ 複雑な判断 ／ 連鎖的推論
  • 第34回：P34：Graph Neural Networks (GNN) 入門 — 分子構造・疾患ネットワークを「関係性」で捉える
    　└　分子構造 ／ タンパク質間相互作用 ／ 遺伝子ネットワーク に対応するGNNの基礎
  • 第35回：P35：Mixture of Experts (MoE) — 専門家集団（AI）による「賢い」巨大化の実現
    　└　Expert を選択的に呼び出す ／ 計算効率 ／ Mixtral などの手法
  • 第36回：P36：大規模モデルの推論最適化 — 量子化・蒸留・投機的実行でAIを高速化する
    　└　量子化 ／ 知識蒸留 ／ 投機的実行 による推論高速化技術
  • 第37回：P37：AI for Deep Research — AIによる仮説生成と科学的発見の自動化
    　└　AI Scientist ／ 仮説生成 ／ 研究の自動化 の最前線
  • 第38回：P38：ゲノムAIの最前線 — 塩基配列を言語として読み解くゲノム基盤モデル
    　└　Genomic-BERT ／ DNABERT ／ 非コード領域の解析 などを扱う
  • 第39回：P39：デジタルツインとIn Silico臨床試験 — AIで患者の未来をシミュレートする
    　└　デジタルツイン ／ 仮想患者 ／ In Silico試験 による個別化医療
  • 第40回：P40：AIと因果推論 —「相関」の先にある「原因」を探る
    　└　構造的因果モデル ／ 傾向スコア ／ 治療効果の推定
  • 第41回：P41：ワールドモデル — AIが世界の「シミュレータ」を内在化する時
    　└　内部モデル ／ 未来予測 ／ 少量データ学習
  • 第42回：P42：量子コンピューティングと医療AI — 計算の次なる革命と未来展望
    　└　量子コンピュータ ／ 創薬 ／ ゲノム解析 への応用

[Series G] 作って理解する！シリーズ医療×生成系AI
Learn by Building: Healthcare × Generative AI Series

本講座は、医療分野の第一線で活躍する医師や研究者の皆様が、生成AI（Generative AI）の基本から実践的なプログラミングまでを体系的に学び、ご自身の臨床や研究に直接応用できるスキルを習得することを目的としています。初学者の方でも、最終的には自身の課題を解決するAIモデルを構築できるレベルを目指します。

項目内容
コース概要本講座「作って理解する！医療×生成系AI」は、医療分野の第一線でご活躍される医師や研究者の皆様が、今まさに世界を席巻している生成AI（Generative AI）の基本から、PythonとPyTorchを用いた実践的なモデル構築までを体系的に学び、ご自身の臨床や研究に直接応用できるスキルを習得することを目的とした、超実践的オンラインコースです。
「作って理解する(Learn by Building)」をコンセプトに、AI開発の環境構築から始め、Transformerや拡散モデルといった最新技術の核心を掴み、「診断支援AI」「論文要約」「創薬支援」「医療対話AI」など、医療現場の具体的な課題を解決するアプリケーションを一つ一つご自身の手で構築します。
最終的には、開発したAIを安全に運用するためのMLOpsや、説明可能なAI (XAI)、医療AIに不可欠な倫理までを網羅し、アイデアを「形」にし「社会に届ける」までの一連のプロセスを完全走破します。
対象者このコースは、生成AIという革命的なツールを手に、医療の未来を自ら創造したいと考える、すべての方々のために設計されています。
主な対象者: 日々の臨床や研究課題をAIで解決したい医師、歯科医師、薬剤師、看護師、保健師等 自身の研究に生成モデルやLLMを応用したい医学研究者、生命科学研究者
こんな方にもおすすめです: 最先端のAI技術を学びたい医学生、薬学生、理工学系の学生 臨床開発・創薬・医療機器開発にAIを活用したい企業の研究開発職の方 プログラミングスキルを医療分野で活かしたいエンジニアやデータサイエンティスト
※ プログラミング経験は一切問いません。Pythonの初歩から丁寧に解説しますので、強い興味と学習意欲さえあれば大歓迎です。
目的と学習目標目的: 生成AIのポテンシャルを、医療という専門性が高く倫理性が求められる領域で、安全かつ効果的に活用できる「次世代の医療AI人材」を育成します。AIを「魔法」としてではなく、その仕組みを理解した上で、課題解決のための「強力な道具」として使いこなせるようになることを目指します。
学習目標:
【基礎技術】 Pythonプログラミング、医療データの前処理、Transformer等の必須知識を習得する。
【モデル実装】 医用画像(CNN)、臨床文書(Transformer)、生体信号(RNN)など、データ形式に応じたAIモデルをPyTorchで実装できる。
【生成AIの核心】 VAE, GAN, 拡散モデル等の仕組みを理解し、合成データ生成や創薬支援に応用する能力を身につける。
【大規模モデル活用】 GPT-4VやMedPaLM等をAPI経由で、自身のアプリケーションに組み込むことができる。
【責任あるAI】 医療AIに不可欠な、倫理、プライバシー保護(連合学習)、説明可能性(XAI)、継続的運用(MLOps)に関する知識を身につける。
最終的なゴール自身の臨床現場や研究室で直面する課題に対し、「この課題は生成AIで解決できるかもしれない」と仮説を立て、適切なモデルを選択・実装し、プロトタイプを構築できる。
さらに、そのAIがもたらす価値とリスクを深く理解し、倫理観を持って社会実装を推進できる、医療AIイノベーターになること。
AIに「作らせる」ことで、これまでにない解決策を生み出す。この講座が、そのための、創造的でエキサイティングな冒険の始まりとなることをお約束します。

最新コンテンツ

[Series G] Medical Generative AI: コースの全体像

Medical Generative AI 1. 基礎固め 1. 生成AIイントロ 2. Pythonと深層学習 3. 医療データハンドリング 4. 基盤モデルと医療AI 2. 臨床応用I: 診断・業務 5. 医用画像診断支援 6. 臨床文書の要約・構造化 7. 生体信号・音響データ解析 8. 患者との対話AI 3. 臨床応用II: 研究・個別化 9. AI創薬とゲノム医療 10. シミュレーションとデジタルツイン 11. AIによるデータ拡張 12. 自律型AIエージェント 4. 実装とガバナンス 13. 倫理・法規制・プライバシー 14. 説明可能なAI (XAI) 15. 性能評価とチューニング 16. MLOps 17. 連合学習 18. 最新トレンドと研究 5. 発展トピック 19. 発展トピック

第I部：医療AI開発の基礎固め

この部では、生成AIの可能性を理解することから始め、実際の開発に不可欠なプログラミング技術と医療データ特有の取り扱い方を学び、AI開発の強固な土台を築きます。

第II部：臨床応用I：診断能力の拡張と業務効率化

この部では、日々の臨床業務に直結する「診断」と「レポーティング」に焦点を当て、AIを用いていかに精度を高め、負担を軽減するかを具体的な実装を通して学びます。

  • 第5回: G5：医用画像診断支援AIの開発
    • G5.1 診断支援AIの基礎：CNNを用いた画像分類・セグメンテーション
    • G5.2 マルチモーダルAI（CLIP等）による画像とテキスト情報の統合的解釈
    • G5.3 画像キャプションモデルによる、医用画像からの診断レポート草案の自動生成
    • G5.4 実際の医用画像データセットを用いた診断支援モデルの構築
  • 第6回: G6：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
    • G6.1 Transformerベースのモデルによる、論文や診療ガイドラインの高速要約
    • G6.2 電子カルテの自由記述から重要な情報を抽出・構造化する手法
    • G6.3 膨大な医学文献から新たな知見を発見するリサーチ支援AI
    • G6.4 テキスト生成モデルの評価指標（ROUGE, BLEU）と臨床的有用性の評価
  • 第7回: G7：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
    • G7.1 RNN/Transformerを用いた時系列データ解析の基礎
    • G7.2 心電図・脳波等の生体信号からの異常検知モデル
    • G7.3 心音・呼吸音・咳の音響解析による診断支援AIの開発
    • G7.4 ウェアラブルデバイスと連携した連続的バイタルサインモニタリング
  • 第8回: G8：AIは、患者と医療の「言葉」をどう繋ぐのか？
    • G8.1 LLMを活用した医療情報提供・問診補助チャットボットの構築
    • G8.2 プロンプトエンジニアリングによる、安全で共感性の高い対話の実現
    • G8.3 音声認識(STT)・音声合成(TTS)による診察記録の自動化と患者向け音声案内
    • G8.4 患者エンゲージメントを高めるデジタルヘルスへの応用

第III部：臨床応用II：研究開発と個別化医療の加速

この部では、創薬、医学研究、シミュレーションといった、医療の未来を創る研究開発分野に焦点を当て、生成AIがもたらすブレークスルーを体験します。

第IV部：実装とガバナンス：責任あるAIの社会実装

この部では、開発したAIを実際の臨床現場で安全かつ倫理的に運用するための知識と技術を学びます。モデルの信頼性を担保し、継続的に改善していくための、いわば「臨床応用の作法」です。

第V部：発展トピック

  • 第19回〜: 発展トピック
    • （継続的な学習のため、最新の論文や技術動向に基づき、随時トピックを追加）

[Series M] AIの数学：医療者のための、やさしく学べる数理入門 /
Math for Medical AI: A Gentle Introduction to the Numbers Behind the Intelligence

項目内容
コース概要医療従事者・研究者向けに、AIの背景にある数学を「直感的」に理解することに特化した、やさしい数理入門講座です。
難しい数式の暗記ではなく、「なぜそれが必要か？」を医療現場での応用例から紐解き、数学の本質を学びます。
線形代数（データの表現）、微分（学習の仕組み）、確率・統計（不確実性の扱い）の3本柱を中心に解説します。
豊富な医療事例とアナロジーで、「数学アレルギー」の方でも挫折させない構成を目指します。
対象者AI論文に出てくる数式の意味を知り、内容をより深く理解したい医師・医学研究者。
「数学が苦手」という意識があり、AIの学習に一歩踏み出せなかった全ての医療従事者・学生。
AIモデルの挙動や限界を、その数理的な背景から理解したいと考える方。
※ 高校数学レベルの知識があれば十分ですが、強い興味があれば知識は問いません。
目的と学習目標目的:
AIの「ブラックボックス」を数理的な観点から解き明かし、技術の仕組みと限界を理解することで、AIをより賢く、安全に活用できる人材になること。
学習目標:
ベクトル・行列が、医療データをどう表現しているかを説明できる。
微分・勾配が、AIの「学習」プロセスで果たす役割を直感的に理解できる。
確率・統計の考え方が、AIの予測の「不確かさ」をどう扱うか理解する。
AI論文の数式を見て、その概要と目的を臆することなく読み解けるようになる。
最終的なゴールAIの挙動を「魔法」ではなく、数理に基づいた「ロジック」として捉えられるようになる。
新しいAI技術や論文が登場した際に、その背景にある数学的なアイデアを推察し、その技術の本質的な価値と限界を、自ら見極めるための「知的な足腰」を鍛える。

最新コンテンツ

[Series M] Math for Medical AI: コースの全体像

Math for Medical AI 第0部: 数学のすべて 第I部: AIの基本構造 第II部: AIの学習を支える数学 第III部: AIの賢さを深掘る 第IV部: 不確実性と情報の数理 第V部: 学習理論とモデル選択 第VI部: 生成と潜在空間 第VII部: 構造を捉える数理 M0: 全体像 M1: AIと数学の関係 M2: ベクトルと行列 M3: 内積と類似度 M4: 微分と勾配 M5: 損失関数 M6: 最適化 M7: 確率とSoftmax M8: 次元削減 (PCA) M9: 非線形関数 (ReLU) M10: 確率・統計の再構築 M11: ベイズ推論と近似 M12: 情報理論 M13: 統計的学習理論 M14: 正則化とモデル選択 M15: カーネル法 M16: VAE M17: GANと拡散モデル M18: 多様体学習 M19: グラフニューラルネット M20: 強化学習

第0部：AIを支える数学のすべて

第I部：数学アレルギーでも安心！直感でつかむAIの基本構造

第II部：AIの学習を支える数学：微分・最適化・勾配の力

第III部：確率・統計・非線形の力でAIの賢さを深掘る

― 「どれくらい確か？」を数字で話すAI。その頭の中をのぞいてみよう

  • 第7回：M7：確率とSoftmax関数 — AIはどのくらい自信があるのか？
    → AIが「これが正解っぽい！」と判断するとき、それがどれくらい確かかをどうやって表すのか？Softmaxという関数がそのカギを握っています。
  • 第8回：M8：固有値と次元削減 — 主成分分析（PCA）で本質を見抜く
    → たくさんの情報がある中で「本当に大事な軸」を見つけ出すのがPCAの力。固有値や固有ベクトルって、実はAIの目をすっきり整えるメガネなんです。
  • 第9回：M9：非線形関数とReLU — 「単純じゃない」世界を扱う数学
    → AIも、直線だけじゃ複雑なことはわかりません。ReLUなどの非線形関数が入ることで、ぐんと“賢く”なる仕組みを見ていきます。

第IV部：不確実性と情報の数理 — ベイズの考え方から、AIの「知る力」を磨く

― 確率で推論し、情報の価値を数える。AIが学ぶ“信じる”の仕組み

  • 第10回：M10：確率と統計をいちから立て直す
    • M10.1：測度論的確率論 — 「確率ってなに？」をちゃんと定義し直す土台の話
    • M10.2：多変量分布と共役分布 — 複数の変数が一緒に動くときの確率の扱い方
    • M10.3：条件付き独立と因果推論 — 「Aが起きたらBも？」を見極めるための数学
  • 第11回：M11：ベイズ推論と近似推論ってなんだろう？
    • M11.1：最尤推定とベイズ推定の違い — どっちが“信じるに足る”考え方？
    • M11.2：MCMC法（ギブス、MH） — どうしても計算しきれないとき、うまく“サンプリング”して解決する方法
    • M11.3：変分推論とELBO — 「あきらめのいい近似」ができるスマートなやり方
  • 第12回：M12：情報理論って何を測るの？
    • M12.1：情報量とエントロピー — 「この情報、どれくらい驚いた？」を数値にしてみよう
    • M12.2：KLダイバージェンスとクロスエントロピー — 2つの考え方がどれくらい“ズレてる”かを測る指標
    • M12.3：最大エントロピー原理と情報ボトルネック — 余計な情報は捨てて、本質だけを見ようとする考え方

第V部：学習って何？「いい予測」ってどう作る？

― 過学習・汎化・正則化。AIが“ちゃんと学ぶ”ための土台をつくろう

  • 第13回：M13：統計的学習理論をのぞいてみよう
    • M13.1：過学習と汎化 — 学びすぎてもダメ？バランスって大事なんです
    • M13.2：PAC学習とサンプル複雑性 — 「たぶん、だいたい正しい」ってどんな感じ？
    • M13.3：VC次元とラデマッハ複雑度 — AIの「表現力」ってどれくらい？
  • 第14回：M14：正則化とモデル選びのセンス
    • M14.1：L1/L2正則化とスパースモデリング — いらないものはスパッと切る勇気
    • M14.2：交差検証で良いモデルを選ぶには？ — 練習と本番、ちゃんと分けよう
    • M14.3：AIC/BICとOccamの剃刀 — 「余計なことはしない」が実は正しい戦略？
  • 第15回：M15：カーネル法って魔法？無限次元にワープする仕組み
    • M15.1：カーネル関数とRKHS — ふつうの計算で“無限の次元”を扱う裏ワザ
    • M15.2：SVMとラグランジュ双対性 — AIが決める「境界線」の数学的意味
    • M15.3：カーネルPCAと非線形次元削減 — 複雑なデータを“いい感じ”に整理する方法

第VI部：AIが創り出す世界 ― 生成と潜在空間の数学

― AIが“それらしく”見せる。創造力の数理を探ろう

  • 第16回：M16：変分推論とVAEのしくみ
    • M16.1：ELBOってなに？ — 「計算しやすくする工夫」の正体
    • M16.2：VAE（変分オートエンコーダ）の潜在空間って？ — 意味のある“圧縮”のしくみ
    • M16.3：ベイズ的潜在変数モデル — 生成AIの「背景設定」を数学でつくる
  • 第17回：M17：GANと拡散モデル — 創造と競争のゲーム理論
    • M17.1：GANとミニマックスゲーム — AI同士がだまし合う“芸術勝負”
    • M17.2：モード崩壊とJSダイバージェンス — 「似てるけど全部同じ」にならないために
    • M17.3：拡散モデルとSDE — ノイズから“きれいな画像”ができるしくみ

第VII部：かたちと関係で学ぶAIの未来

― 幾何、グラフ、トポロジー…構造を捉える数理の冒険へ

  • 第18回：M18：多様体ってなんだ？AIの見る“隠れた空間”
    • M18.1：Isomapやt-SNE — 複雑なデータを“ちょうどよく”2次元に見せる技
    • M18.2：リーマン幾何と情報幾何 — 空間の「ゆがみ」を捉える学問
    • M18.3：多様体上の勾配流 — 学習の流れを“形”として見るとどうなる？
  • 第19回：M19：グラフとネットワークで世界をとらえる
    • M19.1：グラフ・ラプラシアンと構造抽出 — ネットワークのパターンを行列で見抜く
    • M19.2：GNN（グラフニューラルネット）の基本 — 関係そのものを学習するAI
    • M19.3：メッセージパッシングと推論 — ノード同士で情報を渡す計算の仕組み
  • 第20回：M20：強化学習と最適な「次の一手」
    • M20.1：マルコフ決定過程とBellman方程式 — 行動の“価値”を考える枠組み
    • M20.2：動的計画法・価値反復・Q学習 — 「未来を見通して今を選ぶ」思考法
    • M20.3：ポリシー勾配と収束性 — 学習が“ちゃんと進む”ための裏付け

[Series S] AIの統計学：データから“意味”を引き出し、AIと対話するための統計入門 /
Statistics for Medical AI: A Gentle and Practical Guide to Understanding Data, Uncertainty, and Decisions Behind AI

[Series S] Statistics for Medical AI: コースの全体像

医療統計 & AI I部: 統計直感トレーニング II部: 推測統計と確率的思考 III部: AIモデリングと統計 IV部: 応用と未来展望 S1: AIと統計学の関係 S2: 記述統計 S3: 正規分布と中心極限定理 S4: 確率論の基礎 S5: 信頼区間とp値 S6: 仮説検定とベイズ推定 S7: 回帰分析 S8: 交絡と因果推論 S9: 特徴量選択と評価指標 S10: AIの判断と限界の理解

第I部：医療者のための統計直感トレーニング

  • 第1回：S1：AIと統計学の素敵な関係
    • S1.1: AIは「予測する建築家」、統計学は「データを読む翻訳家」
    • S1.2: 「記述統計」と「推測統計」：AIを支える二本の柱
    • S1.3: 医療データという宝の山：統計の目で何が読み解けるか？
  • 第2回：S2：データの“個性”をつかむ記述統計
    • S2.1: 代表選手は誰？：平均値、中央値、最頻値の使い分け
    • S2.2: データはどれくらい散らかってる？：分散、標準偏差、四分位範囲
    • S2.3: 一目でわかる！：ヒストグラムと箱ひげ図でデータの物語を可視化する
  • 第3回：S3：正規分布と中心極限定理 — 自然界の美しい法則
    • S3.1: なぜ多くのデータはこの「山なり」の形になるの？正規分布の不思議
    • S3.2: 「68-95-99.7」ルール：標準偏差が教えてくれること
    • S3.3: 中心極限定理という魔法：どんなデータも平均すると正規分布に近づく
    • S3.4: Zスコア：身長と体重、どっちのほうが「平均から離れている」？

第II部：AIに活かす推測統計と確率的思考

  • 第4回：S4：確率とは何か？ — 「偶然」と賢く付き合うために
    • S4.1: 条件付き確率：「陽性です」と言われたとき、本当に病気である確率は？
    • S4.2: ベイズの定理：新しい情報で「信念」を更新する思考法
    • S4.3: 確率分布いろいろ：二項分布、ポアソン分布など、現象に合ったモデルたち
  • 第5回：S5：信頼区間とp値 — 医療統計の論文を正しく読む技術
    • S5.1: 推定値は「点」ではなく「幅」で語る：95%信頼区間の本当の意味
    • S5.2: p値の誤解を解く：「偶然とは考えにくい」をどう判断するか
    • S5.3: pハッキングとは？：統計的有意差にまつわるワナ
  • 第6回：S6：仮説検定とベイズ推定 — AIの判断を支える二つの考え方
    • S6.1: 仮説検定の5ステップ：新薬の効果を確かめる思考プロセスを追体験
    • S6.2: ベイズ推定入門：事前確率と事後確率で、より直感的に意思決定する
    • S6.3: 頻度論 vs ベイズ：どちらが優れている？思想の違いを理解する

第III部：AIモデリングと統計の美味しい関係

  • 第7回：S7：回帰分析 — AIの予測を支える「関係性」のモデリング
    • S7.1: 線形回帰：データに最もフィットする「直線」を引く
    • S7.2: ロジスティック回帰：Yes/Noを予測する。オッズ比の解釈
    • S7.3: 多変量回帰：複数の要因が結果にどう影響するかを明らかにする
  • 第8回：S8：交絡と因果推論 — AIに「見せかけの関係」を信じ込ませない
    • S8.1: 「相関は因果を含まず」：医療データに潜む見せかけの関連
    • S8.2: 交絡因子とは？：第三の変数が引き起こす誤解を見抜く
    • S8.3: ランダム化比較試験（RCT）がなぜ最強なのか？因果推論のゴールドスタンダード
  • 第9回：S9：特徴量選択と評価指標 — 統計と機械学習の交差点
    • S9.1: モデルに入れるべき変数をどう選ぶか？特徴量選択の考え方
    • S9.2: 精度だけでは不十分：再現率と適合率のトレードオフを理解する
    • S9.3: ROC曲線とAUC：AIモデルの総合的な診断能力を評価する

第IV部：応用展望：AIと人間が協力する未来へ

  • 第10回：S10：統計で読み解くAIの判断と限界
    • S10.1: AIの損失関数は、統計学の「最尤推定」とつながっている
    • S10.2: 「すべてのモデルは間違っている。しかし、有用なモデルもある」
    • S10.3: データに潜むバイアスが、いかにAIの判断を歪めるか
    • S10.4: AIの予測と共に「不確実性」を理解し、より良い臨床判断につなげる

[Series E] 医療AI実装の全体像とロードマップ /
A Strategic Engineering Roadmap: From Model to Bedside

💡 目的：モデル構築だけでなく、現場に“届ける”までを学ぶ実践的シリーズ

  • モデル評価（AUC, Precision-Recall, F1）、バイアス検証、意思決定支援ツール化
  • フロント（UI/UX）設計、API化、オンプレ・クラウド運用の基本
  • PMDA・倫理委審査への対応や実運用時の工夫もカバー

[Series E] From Model to Bedside: コースの全体像

医療AI実装ロードマップ I部: プロジェクト基盤構築 II部: モデルとアプリ開発 III部: 運用とMLOps IV部: ガバナンスと規制 V部: 実践と継続的改善 第1回: 全体像とロードマップ 第2回: 開発環境とワークフロー 第3回: モデル評価と信頼性 第4回: アプリ実装とUX 第5回: インフラとデプロイ 第6回: MLOpsとCI/CD 第7回: セキュリティとガバナンス 第8回: 規制・倫理・QMS 第9回: 運用・保守・成功事例

第I部：医療AIプロジェクトの基盤構築

  • 第1回：E1: 医療AI実装の全体像とロードマップ
    • E1.1: 医療AIパイプライン概論
      • E1.1.1: 問題定義／要求分析
      • E1.1.2: データ取得〜準備
      • E1.1.3: モデル開発フローとの連携
      • E1.1.4: 現場インテグレーション概念図
    • E1.2: ケーススタディで見る成功/失敗要因
    • E1.3: チーム編成と役割分担
      • 医師・データサイエンティスト・PM・QA の RACI
    • E1.4: ステークホルダーとの合意形成
      • シナリオ設計・価値実証・PoC 進行ガイド
  • 第2回：E2: 開発環境とワークフロー最適化
    • E2.1: 研究再現性のための整理術
      • E2.1.1: ファイル構造の黄金パターン
      • E2.1.2: ターミナル基礎：シェル・エイリアス・権限
      • E2.1.3: データ・スクリプト・結果の分離設計
    • E2.2: Git & GitHub マスタークラス
    • E2.3: Pythonプロフェッショナル開発作法
      • E2.3.0: コードを「資産」に変えるマインド
      • E2.3.1: PEP 8 & Black / isort
      • E2.3.2: 型ヒント・docstring・Sphinx
      • E2.3.3: venv / conda & requirements
      • E2.3.4: 設定駆動設計と YAML
      • E2.3.5: モジュール化・パッケージング
      • E2.3.6: pytest & アサーション
      • E2.3.7: ケーススタディ：理想的リポジトリ
    • E2.4: 開発効率を最大化するテクニック集
      • E2.4.0: フロー状態と生産性
      • E2.4.1: VS Code 高速編集術 (1)
      • E2.4.2: VS Code ナビゲーション (2)
      • E2.4.3: VS Code デバッガ (3)
      • E2.4.4: ターミナル履歴 & 補完
      • E2.4.5: Mac OS 生産性ハック
      • E2.4.6: 思考効率：DRY・ラバーダック

第II部：信頼されるAIモデルとアプリケーションの開発

  • 第3回：E3: モデル評価と信頼性確保
    • E3.1: 性能指標の選択と解釈
      • E3.1.1: ROC／AUC の限界
      • E3.1.2: Precision-Recall と Fβ
      • E3.1.3: 回帰／生成指標 (MAE, FID)
    • E3.2: 不均衡データとメトリクス設計
      • E3.2.1: リサンプリング vs コスト敏感学習
    • E3.3: バイアス検証と公正性
      • E3.3.1: Demographic Parity / Equalized Odds
      • E3.3.2: SHAP によるバイアス探索
    • E3.4: 説明可能性 (XAI) と臨床的妥当性
      • E3.4.1: Grad-CAM / LIME / SHAP チュートリアル
      • E3.4.2: 医師-AI 協働評価 (TCR, HITL)
  • 第4回：E4: アプリケーション実装とユーザー体験
    • E4.1: 要件定義とプロトタイピング
      • E4.1.1: UX リサーチ（ペルソナ/ユーザーフロー）
      • E4.1.2: ローファイ–ハイファイプロトタイプ
    • E4.2: フロントエンド設計指針
      • E4.2.1: 患者安全を考慮した UI パターン
    • E4.3: API & マイクロサービス化
      • E4.3.1: FastAPI/Flask で推論エンドポイント
      • E4.3.2: gRPC & ストリーミング推論
    • E4.4: FHIR 等医療標準との連携
      • E4.4.1: FHIR Resources & SMART on FHIR
      • E4.4.2: HL7v2 / DICOMweb ブリッジ

第III部：スケーラブルな運用とMLOps

  • 第5回：E5: インフラ設計とデプロイ戦略
    • E5.1: コンテナ化とイメージ設計
      • E5.1.1: Dockerfile ベストプラクティス
      • E5.1.2: nvidia-docker / Singularity
    • E5.2: IaC とハイブリッドクラウド
      • E5.2.1: Terraform/Ansible で IaC
      • E5.2.2: VPC/オンプレ間 VPN
    • E5.3: スケーラビリティと可用性
      • E5.3.1: Auto Scaling & Load-balancer
    • E5.4: パフォーマンス最適化
      • E5.4.1: モデルサービング最適化 (TensorRT, ONNX)
      • E5.4.2: キャッシュ & バッチ推論
  • 第6回：E6: MLOps と継続的インテグレーション
    • E6.1: CI/CD パイプライン構築
      • E6.1.1: GitHub Actions / GitLab CI
      • E6.1.2: pytest + Lint + Build
    • E6.2: ML パイプラインとメタデータ管理
      • E6.2.1: Kubeflow / MLflow Tracking
    • E6.3: 監視・データドリフト検知
      • E6.3.1: Prometheus + Grafana
      • E6.3.2: Evidently AI でドリフト検出
    • E6.4: 反復学習とバージョニング
      • E6.4.1: モデル/データ バージョン管理 (DVC)
      • E6.4.2: Online Learning / Shadow モード

第IV部：ガバナンスとレギュレーション

  • 第7回：E7: セキュリティ・プライバシー・データガバナンス
    • E7.1: リスクアセスメントと脅威モデリング
      • E7.1.1: STRIDE / DREAD for AI
    • E7.2: アクセス制御と暗号化
      • E7.2.1: OAuth2/OIDC & RBAC
      • E7.2.2: TLS, at-rest Encryption, KMS
    • E7.3: 監査証跡とログ管理
      • E7.3.1: HIPAA/ISMS 観点のロギング設計
    • E7.4: プライバシー強化技術
      • E7.4.1: データ匿名化 & Pseudonymization
      • E7.4.2: 連合学習 & 差分プライバシー
  • 第8回：E8: 規制・倫理・品質マネジメント
    • E8.1: 規制フレームワーク概観
      • E8.1.1: 薬機法 & SaMD ガイドライン
      • E8.1.2: FDA 510(k) / De Novo 比較
    • E8.2: 品質システム (QMS) と ISO13485
      • E8.2.1: QMS ドキュメント体系
      • E8.2.2: ソフトウェアライフサイクル IEC62304
    • E8.3: 臨床性能評価と治験
      • E8.3.1: Prospective Validation Design
    • E8.4: 倫理・ELSI・ヒューマンオーバーサイト
      • E8.4.1: AI 倫理原則 (WHO, OECD)
      • E8.4.2: Human-in-the-Loop 定義

第V部：実践と継続的改善

  • 第9回：E9: 運用後の保守・アップデートと実装成功事例
    • E9.1: フィードバックループ構築
      • E9.1.1: インシデント管理 (ITIL/DevOps)
    • E9.2: 退行検知と再学習トリガ
      • E9.2.1: モデル劣化シグナル定義
      • E9.2.2: 自動再学習パイプライン
    • E9.3: 組織横断ナレッジ共有
      • E9.3.1: Maturity Model & RACI
    • E9.4: 成功事例とベストプラクティス

[Series R] 強化学習で進化するAI医療 /
Evolving AI Medicine with Reinforcement Learning

[Series R] Medical RL : コースの全体像

医療強化学習 I部: 基礎と応用の入口 II部: 高度なアルゴリズムと安全性 III部: モデル構築・応用・LLM連携 IV部: 応用・倫理・展望 第1回: 強化学習とは 第2回: マルコフ決定過程 (MDP) 第3回: Q学習とSARSA 第4回: 探索戦略と報酬設計 第5回: Deep Q-Network (DQN) 第6回: DQNの改良版 第7回: ポリシーベース学習 第8回: 先進的方策勾配(PPO, SAC) 第9回: オフライン強化学習 第10回: 安全性と解釈可能性 第11回: モデルベース強化学習 第12回: ケーススタディ(敗血症) 第13回: ケーススタディ(放射線治療) 第14回: マルチエージェント強化学習 第15回: RLHFとLLM連携 第16回: 部分観測 (POMDP) 第17回: 安全強化学習 (Safe RL) 第18回: 規制・倫理 第19回: 総合演習 第20回: 最新動向

第I部：強化学習の基礎と医療応用の入口

  • 第1回：R1：強化学習（RL）とは何か – 医療分野へのインパクト
    • R1.1: AIが「試行錯誤」で学ぶってどういうこと？– 教師あり学習との違い
    • R1.2: 主人公（エージェント）と舞台（環境）：強化学習の基本要素を知ろう
    • R1.3: 医療現場での応用例：個別化治療計画からリハビリ支援まで
  • 第2回：R2：マルコフ決定過程(MDP) – 医療シナリオを数理モデルに
    • R2.1: 状態、行動、報酬、方針：医療の意思決定を構成する4つの言葉
    • R2.2: 「今の状態がすべて」マルコフ性の仮定を医療データで考える
    • R2.3: 目標は「累積報酬の最大化」：AIのゴールを数式で定義する
  • 第3回：R3：テーブルベース強化学習 – Q学習とSARSA
    • R3.1: 「どの行動がどれくらい良いか？」を示す価値観：Q値とは？
    • R3.2: 経験から学ぶ更新ルール：Qテーブルを育てるベルマン方程式
    • R3.3: 大胆なAI（Q学習）と慎重なAI（SARSA）：Off-policyとOn-policyの違い
  • 第4回：R4：探索戦略と報酬設計 – 医療AIの「性格」を決める
    • R4.1: 「寄り道」か「最短ルート」か？– 探索と活用のジレンマ
    • R4.2: 時には大胆に、普段は堅実に：ε-greedy法などの探索戦略
    • R4.3: 報酬設計の難しさ：短期的な改善が長期的な悪化を招かないために
  • 第5回：R5：Deep Q-Network(DQN) – 深層学習との融合
    • R5.1: なぜ「テーブル」ではダメなのか？– 状態空間の爆発という壁
    • R5.2: ニューラルネットワークでQ値を予測する！DQNの基本的な考え方
    • R5.3: 学習を安定させる2つの工夫：経験再生（Experience Replay）とターゲットネットワーク

第II部：高度化するアルゴリズムと安全性

  • 第6回：R6：DQNの改良版と医療への拡張
    • R6.1: Q値の過大評価を防ぐ「Double DQN」
    • R6.2: 「状態の価値」と「行動の有利さ」を分離する「Dueling DQN」
    • R6.3: 貴重な経験を優先的に学習する「Prioritized Experience Replay」
  • 第7回：R7：ポリシーベース強化学習 – REINFORCEとActor-Critic
    • R7.1: 価値ではなく「方針」そのものを学習する新しいアプローチ
    • R7.2: REINFORCEアルゴリズム：良い行動の確率を直接上げる仕組み
    • R7.3: 評論家（Critic）と役者（Actor）：2つのAIが協力し合うActor-Critic
  • 第8回：R8：先進的方策勾配 – PPO, SACと医療シナリオ
    • R8.1: 安定した学習を実現するPPO（Proximal Policy Optimization）
    • R8.2: 連続的なアクション（投薬量など）を扱えるSAC（Soft Actor-Critic）
    • R8.3: どの手法をいつ使うべきか？アルゴリズム選択の指針
  • 第9回：R9：オフライン強化学習 – 医療データセットからの学習
    • R9.1: なぜ医療分野でオフラインRLが重要なのか？– 安全な学習のために
    • R9.2: 過去の電子カルテデータから「理想の治療方針」を学ぶ
    • R9.3: 分布外のデータへの対処：オフライン強化学習の課題と挑戦
  • 第10回：R10：安全性と解釈可能性 – 臨床現場で信頼されるために
    • R10.1: Safe RL：やってはいけない行動をAIにどう教えるか？
    • R10.2: AIの「判断理由」を可視化する：特徴量重要度や類似症例の提示
    • R10.3: 医療における説明責任とAIの役割

第III部：モデル構築・応用展開・大規模言語モデル連携

  • 第11回：R11：モデルベース強化学習 – AIが作る「仮想患者」
    • R11.1: 環境のシミュレータを学習する「ワールドモデル」とは？
    • R11.2: 仮想環境でのシミュレーションで、より安全・効率的に学習する
    • R11.3: 薬剤応答や疾患進行を予測するデジタルツインへの応用
  • 第12回：R12：ケーススタディ① – ICUにおける敗血症管理
    • R12.1: 課題設定：MIMIC-IVデータセットでMDPを定義する
    • R12.2: モデル実装：オフライン強化学習による治療方針の抽出
    • R12.3: 結果の解釈：AIが提案する治療戦略は臨床的に妥当か？
  • 第13回：R13：ケーススタディ② – 放射線治療計画の最適化
    • R13.1: 課題設定：がんに最大線量を、正常組織に最小線量を
    • R13.2: モデル実装：ビームの角度や強度を最適化する強化学習エージェント
    • R13.3: シミュレーション環境での評価と臨床応用へのハードル
  • 第14回：R14：マルチエージェント強化学習と医療チーム最適化
    • R14.1: 複数のAIが協調・競争する世界：マルチエージェントシステムの基礎
    • R14.2: 医師、看護師、薬剤師の連携をシミュレートし、チーム医療を支援する
  • 第15回：R15：RLHFと大規模言語モデル – 医療AIとの新たな対話
    • R15.1: RLHF：人間のフィードバックでAIを賢くする仕組み
    • R15.2: 臨床医の暗黙知や好みを反映した医療ガイドラインの最適化
    • R15.3: LLMを用いた患者との対話シミュレーションと教育への応用

第IV部：不完全情報・倫理・統合展望

  • 第16回：R16：部分観測（POMDP）と医療データの不完全性
    • R16.1: 「検査結果がまだ出ていない」状況でどう判断するか？POMDPの考え方
    • R16.2: 過去の観測履歴から「現在の隠れた状態」を推測する信念状態
  • 第17回：R17：安全強化学習(Safe RL)の発展 – 制約付き最適化
    • R17.1: CMDPs（制約付きマルコフ決定過程）を用いた安全性の形式化
    • R17.2: 学習中に危険な行動を避けるための具体的なアルゴリズム
  • 第18回：R18：規制・認証・研究倫理 – 実臨床導入の壁
    • R18.1: 適応的に学習するAIは「医療機器」か？PMDA/FDAの考え方
    • R18.2: 強化学習エージェントの臨床試験をどうデザインするか
  • 第19回：R19：総合演習 – 自分の医療シナリオをRLでプロトタイプ
    • R19.1: 課題設定：自身の専門分野からRLで解けそうな問題を見つける
    • R19.2: 実装と評価：学んだ知識を総動員してミニプロジェクトに挑戦
  • 第20回：R20：最新動向
    • R20.1: アルゴリズムの地図：どの問題にどのアプローチが有効か？
    • R20.2: 次世代の潮流：Dreamer, MuZero, Multi-objective RL, LLM連携など

[Series V] 視覚でとらえる医療AI：医療画像認識とディープラーニング /
Medical Imaging and Deep Learning: Seeing Through AI’s Eyes

💡 目的：X線・CT・MRIなどの画像データをAIで読み取る仕組みを学ぶ

  • 画像の前処理・アノテーション・CNN（畳み込みニューラルネット）入門
  • 肺疾患の分類、病変セグメンテーション、病理画像の応用など
  • Grad-CAMなどの可視化・説明技術も含む

[Series V] AI’s Eyes：コースの全体像

医療画像AI I. 医療画像の基礎 II. CNNの基礎 III. 応用モデル IV. 説明可能性 (XAI) V. 未来展望 1. イントロダクション 2. データ前処理 3. アノテーション 4. CNNの仕組み 5. CNN実装 6. 転移学習 7. 画像分類 8. 物体検出 9. セグメンテーション (U-Net) 10. 3D画像解析 11. 判断根拠の可視化 (Grad-CAM) 12. 最新動向と実装

第I部：AIの「目」で医療画像を見るということ

  • 第1回：V1：はじめに – 医療画像AIの世界へようこそ
    • V1.1: X線、CT、MRI、病理画像… 多様なモダリティとAIの役割
    • V1.2: 分類、セグメンテーション、物体検出：AIは画像から何を読み取るのか？
    • V1.3: 医療画像の特殊なフォーマット「DICOM」に触れてみよう
  • 第2回：V2：良いAIは良いデータから – 医療画像の前処理
    • V2.1: 画像をAIに「食べさせる」前の下ごしらえ：正規化、リサイズ
    • V2.2: CT値のウィンドウイング：見たい組織を強調する技術
    • V2.3: 病理画像の染色を揃える：Stain Normalizationの重要性
    • V2.4: データが少ない時の味方：医療画像特有のデータ拡張（Augmentation）
  • 第3回：V3：アノテーション – AIの「教師」となる正解ラベル作り
    • V3.1: アノテーションとは？：AIに病変の位置や形を教えるプロセス
    • V3.2: 専門医との協業：質の高いアノテーションを実現するコツ
    • V3.3: ラベル付けを効率化する：アノテーションツールの紹介と活用

第II部：画像認識AIの心臓部 – 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)

  • 第4回：V4：CNNの基本的な仕組みを理解しよう
    • V4.1: AIは画像の特徴をどう見つける？「フィルタ」と「畳み込み」の直感的理解
    • V4.2: 情報を凝縮する「プーリング」と、表現力を高める「活性化関数」
    • V4.3: レイヤーを積み重ねて賢くなる：CNNアーキテクチャの全体像
  • 第5回：V5：PyTorchで初めてのCNNモデル構築
    • V5.1: 肺のX線写真から肺炎を分類するモデルをゼロから作ってみる
    • V5.2: モデルの学習プロセス：損失関数と最適化の役割
    • V5.3: 過学習との戦い：モデルが未知のデータを苦手になる現象と対策
  • 第6回：V6：転移学習 – 巨人の肩に乗る賢いアプローチ
    • V6.1: なぜ自前で巨大モデルを学習させる必要がないのか？
    • V6.2: ImageNetで事前学習されたモデルのパワー
    • V6.3: ファインチューニング：既存モデルを医療画像用に再教育するテクニック

第III部：医療タスク別に見るAIモデルと応用

  • 第7回：V7：【分類】画像の「診断名」を当てるAI
    • V7.1: ResNet, DenseNet：より深く、より賢いCNNアーキテクチャ
    • V7.2: 応用例：皮膚がんの良性・悪性分類、眼底写真からの糖尿病網膜症診断
  • 第8回：V8：【物体検出】画像の中の「病変」を見つけ出すAI
    • V8.1: 病変を「バウンディングボックス」で囲む技術
    • V8.2: Faster R-CNN, YOLO：高速・高精度な検出モデルの仕組み
    • V8.3: 応用例：CT画像からの肺結節の検出、マンモグラフィでの微小石灰化の発見
  • 第9回：V9：【セグメンテーション】病変の「正確な形」を捉えるAI
    • V9.1: ピクセル単位で塗り分ける：セマンティックセグメンテーションとは？
    • V9.2: 医療画像セグメンテーションの王道「U-Net」の美しい構造
    • V9.3: 応用例：MRIからの脳腫瘍の領域抽出、臓器の自動セグメンテーション
  • 第10回：V10：3D画像への挑戦 – CT/MRIを立体的に理解する
    • V10.1: 2Dから3Dへ：3D-CNN、3D U-Netの考え方
    • V10.2: 膨大な計算量とメモリとの戦い：効率的な3D解析の工夫

第IV部：AIの「思考」を覗き見る – 判断根拠の可視化と説明責任

  • 第11回：V11：説明可能なAI（XAI）でブラックボックスをこじ開ける
    • V11.1: なぜAIの判断根拠を知る必要があるのか？– 臨床での信頼と安全のために
    • V11.2: Grad-CAM：AIが画像の「どこに注目したか」をヒートマップで可視化する
    • V11.3: 医師の診断プロセスとの比較：AIの意外な着眼点を発見する

第V部：未来展望

  • 第12回：V12：最新動向と臨床導入への道
    • V12.1: 生成AI（GANs, Diffusion Models）による高精細な医療画像の生成やノイズ除去
    • V12.2: マルチモーダルAI：画像と電子カルテ情報を統合した、より賢い診断支援
    • V12.3: 自己教師あり学習：ラベルなしの膨大な画像データからAIが自ら学ぶ
    • V12.4: 開発したAIを臨床現場へ：薬事承認やPACS連携などの実用化に向けた課題

[Series L] 言葉と医療をつなぐAI：自然言語処理（NLP）入門シリーズ /
Natural Language Processing for Healthcare: From Understanding Text to Clinical Intelligence

[Series L] NLP for Health: コースの全体像

医療自然言語処理(NLP) I部: 言葉の基本処理 II部: 文書理解 (分類・抽出) III部: 文脈理解と要約 IV部: 生成モデルと応用 L1: 医療NLPとは L2: トークナイズ・形態素解析 L3: 分散表現・Embedding L4: 構文解析 L5: テキスト分類 L6: 固有表現抽出 (NER) L7: Transformerと自己注意機構 L8: 自動要約技術 L9: 生成モデルと医療QA L10: 実践ミニプロジェクト

第I部：AIが医療の言葉を扱えるようになるまで

  • 第1回：L1：医療における自然言語処理（NLP）とは何か？
    • L1.1: 宝の山「非構造化データ」：カルテや論文に眠る価値とは？
    • L1.2: NLPでできること：情報抽出、要約、質問応答など、可能性を概観する
    • L1.3: このコースのゴール：医療現場の「言葉の課題」をAIで解決する第一歩を踏み出す
  • 第2回：L2：文を「分ける」ってどういうこと？– トークナイズと形態素解析
    • L2.1: AIのための下準備：なぜ単語や文に分ける必要があるのか？
    • L2.2: 日本語処理の要：形態素解析（MeCabなど）で文の構造を明らかにする
    • L2.3: 未知の専門用語にも対応する「サブワード分割」という賢い技術
  • 第3回：L3：単語の意味をベクトルで表す – 分散表現とEmbedding
    • L3.1: 言葉を「計算できる形」に：単語を数字のベクトルに変換する
    • L3.2: Word2Vec：「単語の意味は、周りの単語が決める」という考え方
    • L3.3: 文脈を読んで意味が変わる：BERTが実現した次世代の単語ベクトル

第II部：医療文書を「理解する」AI：構文・分類・抽出の技術

  • 第4回：L4：文の構造を読み解く – 構文解析と依存関係
    • L4.1: 文の骨格を明らかにする：主語・述語などの関係性を可視化する
    • L4.2: 臨床文の例：「頭痛に対しアスピリンを処方」の依存関係を読み解く
  • 第5回：L5：カルテから疾患名を判別できる？– テキスト分類
    • L5.1: 古典的ながら強力な手法：Bag-of-WordsとTF-IDF
    • L5.2: 最新の手法：BERTを用いた高精度な医療文書分類の実装
    • L5.3: 応用例：退院サマリの分類、外来記録からの感情分析など
  • 第6回：L6：薬剤名や症状を抽出する – 固有表現抽出（NER）
    • L6.1: テキストの中から「宝探し」：疾患名、薬剤名、検査値などを見つけ出す
    • L6.2: IOB法：単語にラベルを付けてエンティティの範囲を定義する
    • L6.3: さらに一歩先へ：抽出した情報同士の関係性を読み解く「関係抽出」

第III部：文脈を「読む」AIの中身：Transformerと要約技術

  • 第7回：L7：BERTの核心技術 – Transformerと自己注意機構
    • L7.1: なぜBERTは文脈が読めるのか？：Transformerアーキテクチャの全体像
    • L7.2: 自己注意機構（Self-Attention）：文中の単語同士が互いに「注目」する仕組み
    • L7.3: BERTはどうやって賢くなった？：膨大なテキストデータからの事前学習
  • 第8回：L8：カルテや論文を自動でまとめる – 自動要約技術
    • L8.1: 要点を抜き出す「抽出型」と、文章を生成する「要約型」
    • R8.2: 最新の要約モデル：BARTやT5の仕組みと使い方
    • R8.3: ROUGEスコア：生成された要約文をどう評価するか？

第IV部：応答し、活用するAI：生成モデルと医療応用実践

  • 第9回：L9：GPTはどうやって文を「創る」のか？– 生成モデルと医療QA
    • L9.1: 次の単語を予測し続ける：自己回帰モデルによる文章生成の仕組み
    • L9.2: 自然な文章を生成する工夫：ビームサーチと多様性を生むサンプリング手法
    • L9.3: 医療チャットボットの課題：「知ったかぶり（ハルシネーション）」のリスクと対策
  • 第10回：L10：自分のテーマで実践！ – 医療×NLPミニプロジェクト
    • L10.1: 課題設定：臨床現場の課題をNLPでどう解決できるか考える
    • L10.2: データ準備：PubMedの論文やMIMICの臨床記録を扱ってみる
    • L10.3: モデル実装：Hugging FaceライブラリでBERTをファインチューニングする
    • L10.4: 結果の評価と考察：モデルの性能を評価し、臨床的意義を考える

[Series T] タイムラインを読むAI：医療時系列データと予測モデリング /
Temporal AI for Healthcare: Modeling and Predicting Over Time

💡 目的：バイタル、検査値、服薬などの時間的変化をAIで捉える方法を学ぶ

  • RNN/LSTM/GRU・時系列の前処理とデータ拡張
  • ICU予後予測・早期悪化検出・生活習慣予測への応用
  • 近年のTemporal Transformerなども紹介

[Series T] Temporal AI：コースの全体像

医療時系列AI I部: イントロダクション II部: データハンドリングと特徴抽出 III部: 古典的アプローチ IV部: 深層学習モデリング V部: 最先端モデル VI部: 実践的拡張 VII部: 未来展望 第1回: 「時間」の重要性 第2回: 前処理とクレンジング 第3回: 特徴量エンジニアリング 第4回: 統計的時系列モデル 第5回: RNN, LSTM/GRU 第6回: 高度なアーキテクチャ 第7回: 時系列CNN (TCN) 第8回: 時系列Transformer 第9回: マルチモーダル解析 第10回: 説明可能性 (XAI) 第11回: 因果推論 第12回: ケーススタディ 第13回: 総括と社会実装

第I部：イントロダクション：なぜ医療で「時間」が重要なのか？

  • 第1回: T1: 医療AIにおける「時間」という最後のフロンティア
    • T1.1: 症例から学ぶ：時系列データが変える診断と治療の現場（EHR, ICU, ウェアラブル）
    • T1.2: 予測、異常検知、クラスタリング、因果推論：時系列解析でできることの全体像
    • T1.3: このコースの学習ロードマップ：古典的手法からTransformer、社会実装まで

第II部：データをAIの言語へ：ハンドリングと特徴抽出の技術

  • 第2回: T2: 医療時系列データ特有の前処理とクレンジング
    • T2.1: 不規則な観測時点との戦い：リサンプリング、補間、タイムスタンプの正規化
    • T2.2: 欠損値のパターンを理解する：MAR, MCAR, MNARと高度な補完手法（多重代入法など）
    • T2.3: ノイズ除去と平滑化：フィルタリング（移動平均、ローパスフィルタ）、ウェーブレット変換
  • 第3回: T3: 「時間」から意味ある特徴を創り出すエンジニアリング
    • T3.1: ウィンドウイング戦略：スライディングウィンドウ vs タンブリングウィンドウ
    • T3.2: 手動での特徴量作成：統計量（平均、分散、傾き）、周期性（フーリエ変換）、形状（Shapelets）
    • T3.3: AIによる特徴表現学習：`tsfresh`ライブラリの活用とオートエンコーダ

第III部：深層学習の前に知るべき古典的アプローチ

  • 第4回: T4: 統計的時系列モデルの基礎体力
    • T4.1: 自己回帰モデル（AR, MA, ARIMA）：過去のデータから未来を予測する古典的発想
    • T4.2: 状態空間モデルとカルマンフィルタ：観測ノイズとシステムノイズを分離するエレガントな手法
    • T4.3: なぜ今、古典的手法を学ぶのか？：深層学習モデルのベースラインとしての重要性

第IV部：深層学習による時系列モデリングの核心

  • 第5回: T5: 順方向の記憶：RNNと長期記憶のためのLSTM/GRU
    • T5.1: RNNの基本構造と、その課題である勾配消失・爆発問題
    • T5.2: LSTMのゲート機構による長期依存関係の学習メカニズム
    • T5.3: GRU：LSTMの簡略版とその性能評価
    • T5.4: PyTorchによる実装：時系列予測と分類タスク
  • 第6回: T6: 文脈を双方向から読むための高度なアーキテクチャ
    • T6.1: 未来の情報もヒントにする：双方向RNN/LSTM (Bidirectional RNN)
    • T6.2: 情報を要約し、生成する：Seq2Seq (エンコーダ・デコーダ) モデル
    • T6.3: 重要な時点に注目する：アテンション機構の導入と効果
    • T6.4: PyTorchハンズオン：アテンション付きSeq2Seqモデルの実装

第V部：最先端モデルとその医療応用

  • 第7回: T7: CNNは画像だけじゃない：畳み込みニューラルネットワークの時系列解析への応用
    • T7.1: 1D-CNNによる時系列データからの局所パターン抽出
    • T7.2: WaveNetとTCN（Temporal Convolutional Networks）：より広い受容野を持つ因果的畳み込み
  • 第8回: T8: 時系列のためのTransformer：アテンション機構の新たな可能性
    • T8.1: アテンションは万能か？：時系列データにおける自己注意機構の利点と計算量の課題
    • T8.2: 長期予測のための工夫：Informer, Autoformerなどの最新モデル概観
    • T8.3: 医療応用：PatchTSTモデルなどの活用事例と実装

第VI部：より実践的な医療AIへの拡張

  • 第9回: T9: 複数の情報を統合する：マルチモーダル時系列解析
    • T9.1: 静的データ（患者背景）と動的データ（時系列）の統合アーキテクチャ
    • T9.2: 臨床テキスト（看護記録など）と時系列データのフュージョン
  • 第10回: T10: AIの判断根拠を探る：時系列モデルの説明可能性 (XAI)
    • T10.1: なぜ医療AIにXAIが不可欠か？ – 信頼と安全性の観点から
    • T10.2: アテンションマップの可視化や特徴量の重要度評価
    • T10.3: 時間軸に特化したXAI：LIME-Time, SHAP for Time Seriesの実践
  • 第11回: T11:「相関」から「因果」へ：時系列データと因果推論入門
    • T11.1: 時間的先行性だけでは不十分：医療データに潜む交絡と因果の罠
    • T11.2: 構造的時系列モデルやベイジアンネットワークの活用法
  • 第12回: T12: 総合ケーススタディ：公開データセットで実践力を養う
    • T12.1: 【実践】ICUデータ(MIMIC-IV等)を用いた敗血症の早期予測モデル構築
    • T12.2: 【実践】ECG（心電図）データを用いた不整脈分類
    • T12.3: 【実践】ウェアラブルデバイスデータを用いた血糖値予測

第VII部：未来展望

  • 第13回: T13: モデル選択から社会実装までのロードマップ
    • T13.1: 臨床課題に応じたモデル選択のフレームワーク
    • T13.2: リアルタイム推論システムの構築とMLOpsにおける課題
    • T13.3: 医療時系列AIの倫理的課題と今後の展望

[Series W] 音で診る医療AI：音響・生体信号とAI解析 /
Sound and Signals in Medicine: AI for Audio and Biosignals

💡 目的：心音・呼吸音・脳波・心電図などをAIで解析する方法を学ぶ

  • 音声のスペクトログラム化・CNN/LSTMによる分類
  • ECG/EEG解析、異常検知、遠隔医療でのリアルタイム分析
  • 医療音響データの公開リソースと活用実例

[Series D] データをつくる！医療AIのための前処理・アノテーション講座 /
Data for Medical AI: Curation, Labeling, and Preprocessing Mastery

💡 目的：良質な医療AIモデルを作るための“データ整備”の全プロセスを学ぶ

  • 欠損補完・匿名化・データ正規化・構造化
  • 医師と協力したアノテーション設計（症状・画像・診断）
  • セキュリティ・法的観点（匿名加工情報／準匿名化）

[Series X] 特化医療分野別シリーズ（分野別導入編） /
AI in Specific Clinical Fields: Radiology, Oncology, Psychiatry, etc.

💡 目的：専門分野ごとのニーズ・課題・AI導入の勘所を学ぶ

  • [Series X1] 放射線科×AI
  • [Series X2] 精神科×AI
  • [Series X3] 腫瘍内科・がん領域×AI
  • [Series X4] 小児科・高齢者医療×AI
  • [Series X5] 看護×AI
免責事項・注意事項等
  • 法令遵守について
    本教材はあくまで一般的な学習参考用の内容であり、医師法、薬機法、個人情報保護法、医療広告ガイドライン等の適用判断については、必ず厚生労働省・PMDA・経済産業省・各学会などの最新の法令・ガイドラインをご自身でご確認のうえご利用ください。
  • 医療行為の責任について
    本資料で紹介する AI 技術・手法は臨床診断・治療の補助を目的としていますが、最終的な診断・治療方針の決定および報告書の承認は必ず医師などの専門資格保持者が行ってください。AI の結果のみを鵜呑みにせず、Human-in-the-Loop の原則に則り、人間専門家による検証プロセスを実施してください。
    本コンテンツは、医療AIに関する技術的な学習と理解を深めることを目的としており、特定の医療行為を推奨、あるいは医学的助言を提供するものではありません。実際の臨床判断は、必ず担当の医療専門家にご相談ください。
  • プライバシー保護について
    本コース内で紹介するデータセットを利用する際は、各データセットのライセンス条件および研究倫理指針を厳守し、患者情報の匿名化・同意取得など必要な個人情報保護措置を確実に講じてください。
  • 知的財産権について
    本記事中の図表・コード・文章などを二次利用または転載する場合は、必ず引用元を明示し、権利者の許諾および適切なライセンス表記を行ってください。
  • 情報の正確性について
    本資料に記載する数値、事例、ライブラリのバージョン情報などは執筆時点の情報に基づいています。機能やライブラリはアップデートにより変更される可能性がありますので、必ず最新の公式ドキュメントや文献をご確認のうえ適宜アップデートしてご活用ください。
  • AI 活用の留意点
    本内容には AI の提案をもとに作成した部分が含まれていますが、最終的には専門家の監修・編集のもとで公開しています。特に生成系 AI を用いる場合は、ハルシネーション（誤情報）やバイアスに十分注意し、必ず人間専門家が結果を検証してください。
  • 免責事項
    本資料の利用によって生じたいかなる損害についても、著作者および提供者は一切の責任を負いません。研究・学習目的以外での利用はご遠慮ください。
  • 対象読者・前提知識
    本教材は医療従事者および AI 技術に関心のある技術者を主対象とし、Python の基礎知識や統計学の初歩的理解を前提としています。
  • 環境・互換性
    本資料で扱うコード／ライブラリは執筆時点の特定バージョンを前提としています（例：PyTorch 2.0、Transformers 4.x）。実行環境（OS、ハードウェア、依存パッケージ）によっては動作しない場合がありますのでご注意ください。
  • 免責範囲の明確化
    本教材に記載された内容はいかなる場合も「診療行為」としての効力を持ちません。製品やサービスの導入検討にあたっては、別途法務・品質保証部門との協議および正式な承認プロセスを経てください。

For J³, may joy follow you.