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臨床が変わる! 医療AIシンプル・レクチャー・ブック【電子版】

酒谷 薫(編著)

東京大学高齢社会総合研究機構

出版社
新興医学出版社
電子版ISBN
 
電子版発売日
2026/07/13
ページ数
72ページ
 判型
A5変形
フォーマット
PDF(パソコンへのダウンロード不可)

電子版販売価格:¥2,750 (本体¥2,500+税10%)

印刷版ISBN
978-4-88002-931-3
印刷版発行年月
2024/07
ご利用方法
ダウンロード型配信サービス(買切型)
同時使用端末数
3
対応OS
iOS最新の2世代前まで / Android最新の2世代前まで
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必要メモリ容量
10 MB以上
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同時使用端末数
1
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概要

画像認識や生成AIによる診断支援を持ち出すまでもなく

医師にとって、AI・医療AIに関する知識は今後ますます必須のものとなっていくだろう。

一方で、きちんと学習しようとすれば、難易度の高い解説を参照する必要があり、

そもそも詳細な仕組みまで知ることは不要である。



そんな「医療AIを使うことにはなるけれど、高度に専門的な知識まではいらない」

といった方々向けに生み出されたのが本書である。



100ページにも満たないほどコンパクトでありながら

目次に示されているとおり、「AIとは?」「機械学習とは?」「深層学習とは?」など

基本的かつ重要な知識が気軽に読めて、学べる内容となっている。



医師にとって避けて通ることのできないAIとの対峙に向け

ゲートウェイとなる1冊として本書を選んでいただければと思う。


目次

第1章 AIの基礎

 1-1 AI(人工知能)、機械学習、深層学習はどう違うのか?

 1-2医療AIとは?

 1-3 医療AIのメリット

 1-4 医療AIシステムの基本構造

 1-5 医療AIの課題

 1-6 機械の「学習」とは?

 1-7 数式のトレーニング

 1-8 人工ニューロン(パーセプトロン

 1-9 AIにおけるニューラルネットワーク

 1-10 ニューラルネットワークの学習方法



第2章 深層学習の基本モデル

 2-1 順伝播型ニューラルネットワーク(FNN)

 2-2 FNNの応用例

 2-3 深層学習モデルの性能評価

 2-4 過学習(Overfitting)

 2-5 プレトレーニング(Pretraining)とファインチューニング(Fine-tuning)



第3章 画像認識と畳み込みニューラルネットワーク

 3-1 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の原理

 3-2 CNNと視覚機能の対比

 3-3 CNNの3層構造の役割



第4章 自然言語処理と再帰型ニューラルネットワーク(RNN)

 4-1 RNNによる未来の予測

 4-2 RNNの自然言語処理への応用

 4-3 トランスフォーマー(Transformer)アーキテクチャの出現



第5章 臨床医のためのChatGPT

 5-1 生成AIとは?

 5-2 ChatGPTの構造と仕組み

 5-3 自然言語処理(NLP)の仕組み

 5-4 Transformerの仕組み

 5-5 ChatGPTの使い方

 5-6 ChatGPTの活用

 5-7 ChatGPTの医療分野での応用

 5-8 現在のChatGPTの問題点

 5-9 ChatGPTの使用に対する規制

 5-10 ChatGPTの進化と可能性

 5-11 AIに使われないために:AIリテラシーの重要性



巻末 いまさら聞けないAI用語