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 [単行本]

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 の 商品概要

• 目次

  ■本書の内容
  0章 演習準備
  ［→Google Colaboratoryの基本から解説］
  
  1章 Pythonに触ってみよう
  ［→年齢と歯の本数のデータを使ってプログラミングを体験］
  
  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を使って線形回帰、ロジスティック回帰を実践］
  
  3章 さまざまな機械学習を理解しよう
  ［→サポートベクターマシン、決定木分析、ランダムフォレストを実践］
  
  4章 深層学習のしくみを理解しよう
  ［→ニューラルネットワークを使ったシンプルな深層学習を実践］
  
  5章 肺のX線画像を用いた画像分類にトライしよう
  ［→X線画像が肺炎かどうかを予測する深層学習モデルを作成］
  
  Topics 医療とAIのこれから
  ［→AIの研究や社会実装に関する8つの話題を紹介］

• 出版社からのコメント

  プログラミングが初めてでも大丈夫！医療AIの入門書，決定版！

• 内容紹介

  これからのAI時代では、医療従事者であってもデータリテラシーを身につけておく必要があります。でもどこから学べば？ そんな方はぜひ本書でその第一歩を踏み出してみてください。プログラミング言語Pythonを使って医療従事者が無理なく効率よく学べる、医療に特化したAI入門書となっています。
  
  ■本書の特徴
  1）機械学習やAIに親しむことを目的としています。そのため、データサイエンスやプログラミングの専門性の高い記述は避けています。
  2）プログラミングやPythonの初心者でも大丈夫です。無料のGoogle Colaboratoryを使って自分のPCですぐに始められます。
  3）医療のデータを題材に学びます。本書のゴールである5章では、「肺のX線画像が肺炎かどうかを予測する深層学習モデル」を自作できます。
  4）東京医科歯科大学（2024年10月より東京科学大学）の必修講義「医療とAI・ビッグデータ入門」で培ったノウハウが満載です。
  
  ■こんな方におすすめ
  ・機械学習やAIを学びたいけれど、どこから始めたらいいかわからない医療従事者や研究者の方
  ・AIを気軽に体験してみたい医療系・生命科学系の学生の方
  　　

• 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）

  宮野 悟(ミヤノ サトル)
  東京医科歯科大学Ｍ＆Ｄデータ科学センター特任教授・センター長。東京大学名誉教授
  
  中林 潤(ナカバヤシ ジュン)
  東京医科歯科大学教養部数学分野教授。１９９２年熊本大学医学部を卒業。１９９９年熊本大学大学院博士課程を修了し医学博士を取得した後、２００６年九州大学大学院博士課程を修了し理学博士を取得。以後は数理生物学分野で研究を続け、２０２０年より現職。医学と数学の両方を学んだ経験を活かして、医療系大学における教養数学とデータサイエンス教育に取り組んでいる。現在の主な研究課題はがん幹細胞の多様性創出のメカニズムである
  
  木下 淳博(キノシタ アツヒロ)
  東京医科歯科大学執行役・副学長（情報・ＩＲ担当）／統合情報機構長／ＩＲ室長／教育メディア開発学分野教授。１９８７年東京医科歯科大学歯学部歯学科卒業。１９９１年同大学院歯学研究科修了。歯学博士。同大学歯周病学分野助手、歯学部口腔保健学科教授、図書館長、医療情報部長・副病院長を経て現職
  
  須藤 毅顕(スドウ タケアキ)
  東京医科歯科大学統合教育機構・特任講師。２０１７年東京医科歯科大学歯周病学分野で博士課程を修了。同大学歯周病学分野の医員、特任助教を経て、２０２０年より統合教育機構へ異動し、２０２３年４月より現職。統合教育機構では「医学・歯学分野における数理・データサイエンス・ＡＩ教育の開発」事業の専任教員として、学部学生を対象としたデータサイエンス教育に従事。主な研究テーマはゲノム解析、画像解析

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 の商品スペック