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Pythonで体感！医療とAIはじめの一歩 糖尿病・乳がん・残存歯のデータ、肺のX線画像を使って機械学習・深層学習を学ぶ体験型入門書

ジャンル: AI・機械学習書籍
ショップ: ドラマ×プリンセスカフェ
商品コード: dorama:16100014

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■ISBN:9784758124188★日時指定・銀行振込をお受けできない商品になりますタイトルPythonで体感!医療とAIはじめの一歩 糖尿病・乳がん・残存歯のデータ、肺のX線画像を使って機械学習・深層学習を学ぶ体験型入門書 宮野悟/監修 中林潤/編集 木下淳博/編集 須藤毅顕/編集ふりがなぱいそんでたいかんいりようとえ−あいはじめのいつぽPYTHON/で/たいかん/いりよう/と/AI/はじめ/の/いつぽとうにようびようにゆうがんざんぞんしので−たはいのえつくすせんがぞうおつかつてきかいがくしゆう発売日202409出版社羊土社ISBN9784758124188大きさ237P 21cm著者名宮野悟/監修 中林潤/編集 木下淳博/編集 須藤毅顕/編集

1. この本の詳しい内容紹介

本書は、機械学習や深層学習といった高度なAI技術を、極めて具体的かつ実用的な「医療」というドメインに絞って学習できる、極めて実践的な入門書です。AIの学習において一般的に用いられる「Iris（アヤメ）」や「MNIST（手書き数字）」といった、いわゆる「おもちゃのデータ（Toy Dataset）」ではなく、糖尿病の数値データ、乳がんの診断データ、歯科領域の残存歯データ、そして肺のX線画像といった、より複雑で、かつ実社会の課題に直密したデータセットを題材としている点が最大の特徴です。構成としては、まず構造化データ（数値やカテゴリカルデータ）を用いた機械学習による疾患予測から始まり、次に非構造化データである画像データを用いた深層学習（CNN）による画像解析へとステップアップしていきます。著者は、単にコードの書き方を教えるだけでなく、医療データ特有の課題、例えばデータの不均衡性や、誤診（偽陰性）が許されない医療現場における評価指標の重要性など、ドメイン特有の視点を組み込んでいます。AI技術を単なるアルゴリズムとしてではなく、医療の質を向上させるための「臨床的なツール」として捉え直すための、極めて示唆に富んだ一冊です。

2. この本のハイライト・見どころ

• 構造化データ（数値データ）と非構造化データ（画像データ）の両面からAIの基礎を学べる包括的なアプローチ
• 糖尿病や乳がんといった、実務的価値の高い医療ドメインに特化した具体的なケーススタディ
• CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を用いた、肺X線画像からの病変検出という高度なタスクへの挑戦
• 医療現場で極めて重要となる「偽陰性」を最小化するための、精度（Accuracy）に依存しない評価指標の考察
• データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築、評価までの一連のパイプラインをPythonで完結させる体験
• 歯科領域（残存歯）という、他の入門書ではあまり扱われないユニークなデータセットによる学習体験
• 理論の解説に留まらず、実際に手を動かして「体感」することを重視した、実装重視の構成

3. This book provides the following knowledge and skills

• Pythonを用いたデータサイエンスの基礎的なプログラングスキル
• 機械学習アルゴリズム（決定木、ランダムフォレスト等）の理解と実装能力
• 深層学習（CNN）を用いた画像認識・画像解析の基礎技術
• 医療画像特有のデータ拡張（Data Augmentation）や前処理に関する知見
• 医療診断における適合率（Precision）や再現率（Recall）といった評価指標の適切な解釈力
• 実社会の複雑な（ノイズや不均衡を含む）データセットに対する適応力