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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[本/雑誌] / 宮野悟/監修 中林潤/編集 木下淳博/編集 須藤毅顕/編集

ジャンル: AI・機械学習書籍
ショップ: ネオウィング 楽天市場店
商品コード: neowing-r:15340743

ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞＜収録内容＞0章 演習準備—Google Colaboratoryの基本1章 Pythonに触ってみよう—年齢と歯の本数2章 機械学習のしくみを理解しよう—糖尿病と乳がんのデータ3章 さまざまな機械学習を理解しよう4章 深層学習のしくみを理解しよう5章 肺のX線画像を用いた画像分類にトライしようTopics 医療とAIのこれから＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-3009723Miyano Satoru / Nakabayashi Jun / Kinoshita Atsushi Hiroshi / Suto Atsushi Arawa / Python De Taikan! Iryo to AI Hajime No Ippo Tonyo Byo Nyugan Zanson Pa No Data Hai No X Sen Gazo Wo Tsukatte Kikai Gakushu Shinso Gakushu Wo Manabu Taiken Gata Nyumon Shoメディア：本/雑誌重量：334g発売日：2024/08JAN：9784758124188Python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[本/雑誌] / 宮野悟/監修 中林潤/編集 木下淳博/編集 須藤毅顕/編集2024/08発売

【この本の詳しい内容紹介】

本書は、医療分野におけるAI（人工知能）活用への第一歩を、Pythonを用いた実践的な演習を通じて提示する、極めて実践的な入門書です。単なるアルゴリズムの解説に留まらず、糖尿病、乳がん、残存歯といった「構造化データ（数値やカテゴリデータ）」の解析から、肺のX線画像といった「非構造学的な画像データ」の解析まで、幅広くカバーしています。構成の核心は、機械学習と深層学習の使い分けと、それぞれのデータ特性に応じた適切なアプローチの習得にあります。前半では、統計的な手法を用いた回帰や分類を通じて、医療データのクリーニングや特徴量エンジニアリングの重要性を学びます。後半では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた画像認識へと進み、深層学習の強力な力を体感します。本書の核心的なメッセージは、「医療AIは、数学的なモデルの構築だけでなく、ドメイン知識（医学的知見）とデータサイエンスの融合によって初めて価値を生む」という点にあります。医療現場特有の課題である「クラス不均衡（陽性例の少なさ）」や「誤診のコスト（偽陰性の回避）」といった、医学的文脈に基づいたモデル評価の重要性を、コードを通じて深く理解できる構成となっています。

【この本のハイライト・見どころ】

• 構造化データ（糖尿病・乳がん等）を用いた機械学習の基礎習得
• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）による肺X線画像の解析手法
• 医療データ特有の課題である「クラス不均衡」への具体的な対処法
• 精度、再現率、F1スコア、AUCなど、医療現場で不可欠な評価指標の理解
• 画像データのプリプロセッシング（前処理）に関する実践的テクニック
• Scikit-learnやTensorFlow/Kerasを用いたPython実装の具体的なプロセス
• 特徴量エンジニアリングによる予測精度の向上に向けた思考法

【この本から得られる知識・スキル】

• Pythonを用いたデータサイエンスの基礎的な実装力
• 医療データ特有のクリーニングおよび前処理のスキル
• 機械学習アルゴニズム（決定木、ランダムフォレスト等）の選択と適用能力
• 深層学習（CNN）を用いた画像認識モデルの構築および学習プロセス
• 医療ドメインにおけるモデルの性能評価と結果の解釈能力

【こんな方におすすめ】

• AI技術を医療現場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に活かしたい医療従事者
• 医療画像や臨床データを用いた研究を進めたい研究者や大学院生
• 汎用的な機械学習の知識を、特定のドメイン（医療）に応用したいデータサイエンティスト
• Pythonの基礎を習得しており、次のステップとして実用的な応用を目指すエンジニア

【著者について】

本書の監修・編集を務める宮野悟氏、木下淳博氏、須藤毅顕氏らは、医療情報学や計算機科学の専門知見を持つ。彼らの編纂による本書は、単なるプログラミングの解説書ではなく、医学的な妥当性とデータサイエンティフィックな手法を高度に融合させている。医療分野の複雑なデータをどのように解釈し、AIモデルへと落とし込むかという、専門性の高い視点が随所に反映されている。

【類似書籍・関連テーマとの比較・位置づけ】

一般的な機械学習の入門書が、IrisデータセットやMNISTなどの抽象的なデータを用いるのに対し、本書は「糖尿病」や「肺X線」といった、具体的かつ臨床的な意味を持つデータを使用している点が決定的に異なる。そのため、理論の理解に留まらず、実社会（実臨床）におけるデータの重みや、誤判定がもたらすリスクといった、ドメイン特有の視点まで含めた学習が可能となっている。

【総評・まとめ】

本書は、データサイエンスの技術を医療という極めて専門性の高い領域へ橋渡しするための、極めて価値の高いガイドブックである。読者は、単にコードを書くスキルを得るだけでなく、医療データ特有の難しさ（データの偏りや画像解析の複雑さ）に直面し、それを克服するための具体的な手法を学ぶことができる。読了後には、医学的知見とAI技術を融合させ、臨床現場の課題解決に向けた具体的なロードマップを描くための、強固な基礎力が身についているはずである。AIの社会実装が急務とされる現代において、専門職が持つべき「新しい武器」の使い道を教えてくれる一冊である。