📘 前提： このコースは Python初学者・NumPy・pandas・機械学習入門 の各コース修了レベルを前提としています。 レッスン8（CT画像分類の読み解き）は E資格コーディング対策コース（PyTorch編） を先に学んでおくと理解がスムーズです。 医療の知識はゼロでも大丈夫——医療用語はすべてその場で説明します。
⚠ 本コースは学習用の教材です。 コース内で作成・解説するモデルはすべて学習目的のものであり、実際の診断・治療の判断には使用できません。 医療AIはあくまで「診断支援」であり、最終的な判断と責任は医師にあります。本コースでもこの原則に沿って解説します。
Unit 1
医療AIの土台と医療データ
- 01 ★☆☆☆☆ 約25分 ▶
- 02 ★★★☆☆ 約35分 ▶
Unit 2
テーブルデータで作る診断支援AI
- 03 ★★☆☆☆ 約35分 ▶
- 04 ★★★☆☆ 約35分 ▶
- 05 ★★★★☆ 約45分 ▶
- 06 ★★★☆☆ 約35分 ▶
Unit 3
医用画像AI — DICOMとCNN
- 07 ★★★☆☆ 約40分 ▶
- 08 ★★★★☆ 約45分 ▶
- 09 ★★★☆☆ 約35分 ▶
Unit 4
現場実装と責任
- 10 ★★☆☆☆ 約35分 ▶
- 11 ★★★☆☆ 約35分 ▶
- 12 ★★★☆☆ 約40分 ▶