医学書籍・医学雑誌・検査器具の専門出版社
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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。
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
