
Technology drives Humanity
テクノロジーで、医療を仁術に。

AIの可能性を現実に変える
「知の羅針盤」
さあ、あなたも「データ駆動の医療変革」へ。
私たちと共に、未来をつくりましょう!


MAI(マイ)さん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!
髙﨑 洋介(医師・医学博士・MBA)
Prof. TAKASAKI Yohsuke, MD, PhD, ScM, MPA, MBA, FRSM


AI医師科学者芸人・医学博士・連続起業家・元厚生労働省医系技官
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。厚生労働省で複数室長(医療情報・救急災害・国際展開等)を歴任し、内閣官房・内閣府・文部科学省でも医療政策に携わる。
退官後は、日本大手IT企業や英国VCで新規事業開発・投資を担当し、複数の医療スタートアップを創業。現在は医療AI・デジタル医療機器の開発に取り組むとともに、東京都港区で内科クリニックを開業。
複数大学で教授として教育・研究活動に従事し、医療者向けAIラボ「Medical AI Nexus」、医療メディア「The Health Choice | 健康の選択」を主宰。
ケンブリッジ大学Associate・社会医学系指導医・専門医・The Royal Society of Medicine Fellow
シリーズ別メニュー
目的と関心に合わせて選べる、特化型学習シリーズ。
実装力を鍛えるPython、エビデンスを創出するデータサイエンス、未来を創る生成AI──。 各シリーズは独立して学べるだけでなく、相互に補完し合うように設計されています。あなたの専門性や解決したい課題に合わせて、扉を開いてください。
🗺️ このサイトの使い方
テーマ(Python、データサイエンス、生成AI、数学など)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
各シリーズごとのコースの構成・概要をざっくり把握します
そのテーマのダイジェストである「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。
グレーアウトされているコンテンツは、作成中です。
タイトルが番号が「X.y(例:X1.2)」・「X.y.z(例:X1.2.3)」のものは、より詳細かつ専門的な解説です
Medical AI Nexusは、膨大な知識のネットワークです。
学びたい・知りたいキーワードを直接検索する(辞書的利用)ことも、下記のインタラクティブ・マップを使って関心のあるトピックをピンポイントで検索する(辞書的利用)ことも、シリーズごとに体系的に学びを深める(コース的利用)ことも可能です。
医療AIの習得には、統計学、プログラミング、ドメイン知識、そして社会実装力といった多岐にわたるスキルが必要です。 Medical AI Nexusでは、初学者からエキスパートまで、現在のレベルと目的に合わせて最適なルートを選べるよう、カリキュラムを体系化しています。まずはこのマップで、あなたの「現在地」と「目指す未来」を確認してください。
(以下の図のSeriesやコンテンツをクリックすると、新しいウィンドウが開いて移動します。)
全講座のつながりを可視化したものです。ノードをクリックして、知識の深淵へダイブしましょう。
インタラクティブ・マップの操作方法
- 項目の展開/折りたたみ: プラス(+)やマイナス(-)が表示されている項目をクリックすると、その下の階層の表示・非表示を切り替えられます。
- 移動: インタラクティブ・マップの背景部分をドラッグ(マウスのボタンを押したまま動かす)すると、全体を好きな位置に動かせます。
- 拡大/縮小: マウスホイールを上下にスクロールすると、インタラクティブ・マップを拡大・縮小できます。
- 講座を選択: 最下層まで展開して、「(シリーズ名のアルファベット1文字)+(2桁の数字):タイトル」をクリックすると、講座が新しいウィンドウで開きます。
🔭 [Series F] Frontier Insights : 医療AI最前線を徹底解剖
「最前線」の景色を、その目に。
論文紹介にとどまらず、技術トレンド、規制動向、新規ビジネスの萌芽まで──。日々更新される医療AIのフロンティアを、クリニカルとエンジニアリングの両視点で解剖します。
🏥 [Series A] The Medical AI : 医療AIオールインワン・コース




医療AIの全てを、この一つに。
基礎概念から最新の実装技術まで。Medical AI Nexusのエッセンスを凝縮し、最短距離で全体像をマスターするためのフラッグシップ・コースです。
最新コンテンツ
🔰 [Series B] Medical AI Classroom : 医療に関わる人のためのAI教室【基礎編】


数式なしで掴む、AIの本質。
「AIは何ができて、何ができないのか?」──複雑な技術論を一旦脇に置き、医療現場での活用事例と直感的なアナロジーで、AIの思考回路を理解する入門講義です。
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【医療AI教室:B17】AGI未来紀:AGI(汎用人工知能)までのカウントダウン(2025年8月版)
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【医療AI教室:B16】AIの回答は、人間の『問い』で決まる!医師のための実践プロンプトエンジニアリング超入門
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【医療AI教室:B15】AI界の黒船?生成AIの素「基盤モデル」の正体とは?|医療現場の未来を覗いてみよう
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【医療AI教室:B14】未来のカルテを開こう!生成AIは、あなたの最強の「相棒」になる
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【医療AI教室:B13】なぜAIは賢くなるのか?性能向上を支配する「スケーリング則」入門
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【医療AI教室:B12】AIは「お手本」なしで賢くなる? DeepSeekが起こした”強化学習”革命と医療の未来
💻 [Series C] Clinical AI Coding 100 : 医療AI時代の総合プログラミング大全




「書ける」は、「創れる」。
理論を学ぶだけでは、現場の課題は解決できません。環境構築から高度なモデル実装まで、100のステップを通じて「自分の手で動く医療AI」を作り上げる、実践的プログラミング大全です。
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📊 [Series S] Medical Data Science 100 : 医療AI時代のデータサイエンス大全:統計・疫学・因果推論・データサイエンス100講




データから「真実」を導く科学。
統計学の基礎から、因果推論、疫学研究デザインまで。AI時代だからこそ重要性を増す「データの偏りを見抜き、正しい知見を導き出す力」を養います。
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🐍 [Series P] Medical AI with Python : Pythonで学ぶ人工知能の理論と実装




独学の壁を超える、実装力の礎。
AI開発の共通言語であるPythonと、PyTorchなどの主要ライブラリをゼロから習得。医療データを扱うための作法と、エラーを恐れずコードを書く自信を手に入れましょう。
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Medical AI with Python


[Medical AI with Python : P11/G2.3] Python and Deep Learning for Beginners: Building a Neural Network
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Medical AI with Python


[Medical AI with Python: P59] PyTorchでTransformer:医療時系列データ編 | 医療時系列データ分析で未来を予測する
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Medical AI with Python


[Medical AI with Python: P9.1] 医療AI開発の効率を劇的改善!Pythonデコレーターの基本と実践をわかりやすく解説
✨ [Series G] Medical Generative AI : 作って理解する!シリーズ医療×生成系AI




生成AIが拓く、創造的医療の未来。
ChatGPTやLLM、画像生成モデルの仕組みを理解し、診療支援から研究応用まで、「生成AIネイティブ」な医療者になるための理論と実装を網羅します。
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🧮 [Series M] Math for Medical AI : 医療者のための、やさしく学べる数理入門




ブラックボックスを開ける、数理の鍵。
「なぜAIは学習できるのか?」その裏側にある線形代数、微分、確率統計を、医療者のために直感的に解説。数式へのアレルギーを払拭し、AI論文を読み解く基礎体力をつけます。
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🚀 [Series E] From Model to Bedside : 医療AI実装の全体像とロードマップ




研究室から、ベッドサイドへ。
優れたモデルも、現場で使われなければ意味がありません。MLOps、システム開発、法規制、倫理的課題──AIを「医療機器・サービス」として社会実装するためのロードマップです。
最新コンテンツ
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From Model to Bedside


[From Model to Bedside: E1.2] WindowsとUbuntuのデュアルブート環境構築ガイド:医療AI開発のための最適なPC環境を手に入れる
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From Model to Bedside


[From Model to Bedside: E1.6] 【VS Code & SSH】究極のAI開発環境:GPUサーバーへのリモート接続完全ガイド
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From Model to Bedside


[From Model to Bedside: E1.5] 【Python/PyTorch】GPU対応AI開発環境の構築:仮想環境(venv)から実践まで
🎯 [Series R] Medical RL : 強化学習で進化するAI医療




最適な「次の一手」を導き出す。
治療戦略の最適化や動的な意思決定支援。試行錯誤を通じて学習する「強化学習」の理論を学び、静的な予測を超えた、動的な医療AIアプローチを探求します。
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👁️ [Series V] AI’s Eyes : 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




「医師の目」を拡張する画像解析技術。
X線、CT、MRI、病理画像。CNN(畳み込みニューラルネットワーク)やVision Transformerを駆使し、医療画像から病変や特徴を検出・分類する技術を深掘りします。
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🗣️ [Series L] NLP for Health : 言葉と医療をつなぐAI:自然言語処理(NLP)入門シリーズ




カルテの言葉を、医学的知見へ。
膨大な診療記録(テキストデータ)は宝の山です。自然言語処理(NLP)技術を用いて、非構造化データから価値ある情報を抽出し、活用するための技術を学びます。
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⏱️ [Series T] Time & Medicine : 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




生命の「時間」と「変化」を予測する。
バイタルサインや検査値の推移など、医療データの本質は「時系列」にあります。時間経過に伴う変化をモデル化し、患者の予後や状態変化を予測するAI技術を解説します。
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