臨床が変わる!医療AIシンプル・レクチャー・ブック [単行本]

臨床が変わる!医療AIシンプル・レクチャー・ブック の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  機械による「学習」とは？深層学習・画像認識のしくみ。自然言語処理とＣｈａｔＧＰＴ。これからの医師に必須のＡＩリテラシー！

• 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

• 内容紹介

  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。
  
  図書館選書
  臨床医にとって今後「AIリテラシー」の知識はますます必要ものになっていく！　本書は多忙な医師でも最低限知っておきたいAIの概説に絞ってコンパクトかつわかりやすく構成。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  酒谷 薫(サカタニ カオル)
  東京大学高齢社会総合研究機構大学院新領域創成科学研究科人間環境学専攻特任研究員（前特任教授）。医学博士、工学博士。脳神経外科専門医。認知症など脳疾患の診療を行いながら人工知能の研究開発に従事。１９８１年大阪医科大学医学部医学科卒業。２０１９年東京大学大学院新領域創成科学研究科特任教授。受賞、日本医師会医学研究奨励賞（２０１０年）。学会：日本光脳機能イメージング学会副理事長、日本中医薬学会理事長、日本統合医療学会理事、ＩＳＯＴＴ会長（２０２３年度）

• 著者について

  酒谷 薫 (サカタニカオル)
  東京大学高齢社会総合研究機構・大学院新領域創成科学研究科人間環境学専攻

臨床が変わる!医療AIシンプル・レクチャー・ブック の商品スペック