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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**新興医学出版社/酒谷 薫/978-4-88002-931-3/9784880029313**

販売価格
2,750円（税込み）
編著
酒谷 薫（東京大学 高齢社会総合研究機構）
出版社
新興医学出版社
分野
　
医学教育

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販売期間
2024/07/10～
商品コード
9784880029313
発行 2024年7月
判型：A5変型判　72頁
ISBN 978-4-88002-931-3

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
　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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