臨床が変わる! 医療AIシンプル・レクチャー・ブック

  • ページ数 : 72頁
  • 書籍発行日 : 2024年7月
  • 電子版発売日 : 2024年7月5日
2,750
(税込)
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商品情報

内容

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。

序文

はじめに

近年,AI(人工知能)は私たちの日常生活の中に急速に浸透してきています.車の運転支援,自動翻訳,音声認識,顔認証,家電製品など,多くの領域でAI の応用が進んでおり,医療分野でもその進化は目覚ましいものとなっています.画像診断,ゲノム医療,手術支援など,医療AI は私たちの日常の診療にも影響を与えるようになっています.

そして,最近ではChatGPT(チャットジーピーティー)というAI が注目を集めています.ChatGPT は,高い精度でユーザーの質問に答える生成AI で,OpenAI によって開発されました.ChatGPT は,医療分野への応用も期待されており,リアルタイムに的確なアドバイスが提供できるようになるかもしれません.この進化により,医師や医療従事者の役割も変わる可能性があります.まさにChatGPT の登場により,AI の新しい時代が幕を開けたと言えるでしょう.

しかし,このように身近になっているAI の基本原理について理解が追いついていない方も多いのではないでしょうか.そのため,本書は数式に不慣れな一般の臨床医や医療従事者にもわかりやすく,イラストを多用して直感的に理解できるように工夫しています.

AI の進化には,主に機械学習という技術が鍵を握っており,特にディープラーニング(深層学習)と呼ばれるアルゴリズムが高い性能を発揮しています.これを理解するためには,機械学習やディープラーニングの基礎を知ることが欠かせません.私自身も臨床医として,数式は得意ではありませんが,機械学習やディープラーニングの基本的な概念は理解してきたつもりです.これらの基礎を押さえることで,医療AI が情報を学習し判断する仕組みが理解できるようになるでしょう.

AI の進化に伴って人間が「AI に使われる」「AI に支配される」という危険性が指摘されています.AI のメリットが,逆にデメリットを生み出す可能性があるのです.この問題を解決するためには,医療従事者,エンジニア,倫理専門家,法律家など,さまざまな関係者が継続的に対話し,AI 技術の導入に関する意見交換や調整を行うことが重要です.このような議論に参加するためには「AI リテラシー」が必要なのです.医師などの医療従事者もAI に関する最低限のことを身に付ける必要があります.これが本書の目的の1 つなのです.

本書は,前半でAI の基本,特にディープラーニングの概念を学び,後半では最新のトピックスに触れる構成になっています.私自身が臨床医としてAI やディープラーニングの理解を深めていく過程を経て執筆したもので,教科書のような堅苦しいものではなく,エッセイのように読み進めていただけることを願っています.


2024年5月

  東京大学高齢社会総合研究機構
酒谷 薫

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

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

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書籍情報

  • ISBN:9784880029313
  • ページ数:72頁
  • 書籍発行日:2024年7月
  • 電子版発売日:2024年7月5日
  • 判:A5変型
  • 種別:eBook版 → 詳細はこちら
  • 同時利用可能端末数:3

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