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- ドクターがやさしく教える！ 医療AI入門
商品情報
内容
序文
序文
ディープラーニングを中心とした人工知能（AI：Artifi cialIntelligence）への関心は，産業界のみならず医療業界でも極めて高いと思います。多くの職種がAI に取って代わられるとも言われ，すぐにではないにしても医師の仕事もかなりの部分がAI によって代行されるかもしれません。特に私の専門である画像診断の世界ではAI への関心が高く，世界中の研究者や開発者がしのぎを削っています。それではそのAI とはどういうものなのか，知りたいと思って勉強を始めると，数式やプログラムが多用された難解な本がある一方，非常に内容の薄い通り一遍の本も多いのが現状です。特に医療に関してのAI の適切な本は皆無でした。
忙しい臨床医にとってプログラムを組むなど，とても時間はありませんし，多くの臨床医は数学が苦手だと思いますが，いかがでしょうか（？！）。私自身も一般の放射線診断医であり，統計の専門家でもなければ，プログラミングの知識もありません。しかし，新しいもの好きで，AI を知ろうと多くの本を読み漁って，やっとAIとはこんなものかと見えてきたところです。
本書は臨床医をはじめ，多くの医療関係者に数式をなるべく省き，図で直感的に理解できるように工夫して，AI をざっくりと理解してもらいたいと思って執筆したものです。特に医療の中でも画像診断や病理診断では画像の認識が重要であり，その部分はやや詳しく執筆しました。AI を知ることによって，今後の医療業界への応用・普及の可能性と限界について知っていただけたら望外の喜びです。
2019年4月
熊本大学大学院 生命科学研究部 放射線診断学分野
山下 康行
目次
1章 医療とAI
1 医療と人工知能は親和性が高い
2 AIの歴史と医療との関わり
3 AIとニューラルネットワーク、そしてディープラーニングまで
2章 機械学習と統計学はうらおもて
3章 医療で使う機械学習
1 機械学習の種類
2 教師あり学習とは？
3 教師なし学習とは？
4章 色々な機械学習
1 線形回帰（単回帰および重回帰）
2 ロジスティック回帰
3 K近傍法（最近傍法：Nearest Neighbor）
4 サポートベクターマシン（Support Vector Machine：SVM）
5 決定木（Decision Tree）
6 アンサンブル学習
7 機械学習のパフォーマンス
5章 ベイズの定理の診断への応用
6章 人工ニューロン
1 神経細胞と人工ニューロン
2 入力信号の重み付け
3 活性化関数で出力の微調整を行う
7章 ニューラルネットワーク
1 ニューラルネットワークの構造
2 隠れ層の導入
3 ニューラルネットワークはだんだん賢くなる!?
4 ニューラルネットワークによる画像認識
8章 ディープラーニング
1 ディープラーニングの構造
2 他の機械学習との違い
3 ディープラーニングにおける過学習
4 ディープラーニングの学習と処理
5 ディープラーニングの種類
9章 畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：CNN）
1 CNNの構造
2 画像入力
3 畳み込み（フィルタ処理）
4 プーリング
5 全結合層
6 出力層
10章 AIの医療へ展開
1 診療支援に対するAIの応用
2 検体検査への応用
3 画像診断への応用
4 画像処理への応用
5 病理診断への応用
6 その他の画像を使ったAI
7 Precision Medicineや予防医療への展開
8 創薬への応用
9 介護への応用
11章 AI時代の医療
1 医師はAIとどうつきあっていくべきか
2 AIの医療への導入において議論すべきこと
3 これからの医師に求められること
4 特に放射線診断医や病理医に向けて
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書籍情報
- ISBN：9784307004855
- ページ数：160頁
- 書籍発行日：2019年4月
- 電子版発売日：2019年7月31日
- 判：A5判
- 種別：eBook版 → 詳細はこちら
- 同時利用可能端末数：3
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