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医師に必要な
プログラミング能力とは
中野哲平
今後の目次(変更の恐れあり)
● 第0回: 医師に必要なプログラミング能力とは
● 第1回: 全てのソフトウェアをインストールできるようにする
● 第2回: データファイルを任意の形にプログラミングで変換できる
● 第3回: 統計とそのデータの可視化を理解できる
● 第4回: シークエンスの原理を学びソフトウェアで配列を整理できる
● 第5回: 今まで学んだことでNature, Science論文を実例で理解出来る
● 第6回: 数理モデルを学ぶことで研究の幅を広げる
● 第7回: 怪しい人工知能プロジェクトを嗅ぎ分けることができる
テーマ設定について
● 昨今の人工知能ブームに対して、医師が関連知識がないのはまずい
● 医師が多忙な日々の中で、確実にエッセンだけ学び、自分でプログラムを利用して
研究をできるレベルまでの教科書を作りたい
● こちらでは、スライドとYoutubeによる動画配信を予定しています
● 各回に練習問題があります。それができたら次に進めるという感じで行きたい
● このスライドの閲覧数やメーリスの登録数が一定数を超えたら、第1回目のスライド
と動画を流します!
著書 中野哲平 => 2017年慶應義塾大学医学部卒です。
プログラマーです。論文や業績はこちらをご覧ください
=> https://nakano-intro.herokuapp.com/
何か質問があれば、メールください。
プログラミングを医師が要するケース(結論)
● 最も必要になるケースは研究。プログラムできるだけで大きく違う
○ プログラミングが分かれば、研究の幅が広がる
○ 幅が広がれば、博士を取りやすい、留学しやすい、キャリアが広がる
● 話題の「医療と人工知能で何ができるか?」と頻繁に聞かれるが
○ 既に多岐にわたり、一概には語れない
■ 逆に言えば、意味ある取り組みと、意味ない取り組みが明確になってきた
○ 人工知能で医療のどの部分を改善するのか?
■ 人工知能に何ができて、何ができないか、知るべき
○ 人工知能は人間より、早く計算でき、 24時間働けるぐらいなイメージを持つべき
■ 万能ではない、ガンは治せない
○ 怪しげな研究やベンチャー企業に惑わされないためにも人工知能を学ぶべき
医師が「プログラミングを使って研究できます」と
言うために必要な具体的なスキル
● Linux上で任意のソフトウェアをインストールすることができる
○ コンピューターに対する基礎的な知識が必要
● ファイルを任意の形に変換できる(文字列処理)
○ 多くの研究用データは Excelでグチャグチャになっている。データを解析するために、それらのファイ
ルは行列形式にする必要がある。そのためのコードを書く必要がある
○ それはRではできない。Rは整ったデータのみに対し統計処理として有効
● 結果を理解するための統計力
○ 因果関係, なぜ検定方法が毎回違うかの理解。 Rを自由に使えることが大事だが、研究で使う Rの
幅は相当限られてるので、ご安心を
● シークエンスの知識
○ マイクロアレイよりシークエンスの時代
○ 塩基配列が扱えれば、当然、研究の幅も広がる。チャンスが増える
現時点で医療と人工知能(AI)との関わり
● 現段階では、医師にとってAIは「研究費を取るための便利な単語」
○ 実際、本当に医療で役立ってる AIやそれらの研究は殆ど見たことがない
○ 患者さんのためになっているか、甚だ不思議なレベル
● 怪しい人工知能を見分けることが大事
○ 「人工知能でガンを治す」みたいなプロジェクトに参加して、何もできなかったとき、そのメンバーの
一員にされてしまう
● AIでビジネスがしたいのか、研究がしたいのか、患者さんを救いたいのか
○ ここのブログを呼んでください => http://www.q-bind.com/
プログラミングはどこまで勉強すれば良いか
● 「プログラミングできます」と言える最低限の基礎は
○ Linuxの基礎コマンドがわかる
○ どのようなソフトウェアでも Linux上で動かせる
○ パラメトリック検定、ノンパラメトリック検定など、よく使う検定方法は理解できる
○ シークエンスの基礎は理解でき、自分で配列から遺伝子発現量や変異を検出できる
● 最低限の基礎 ができれば
=> 博士課程3年間でどんな研究室でも絶対に論文を出して博士を取れる
=> Bioinformatics系や医療情報系の論文の6割は理解でき、自分で動かせる
● この最低限の基礎を7回に分けて動画とスライドで説明して行く
○ ただし前述のように、閲覧数が少ない場合は、途中で打ち切る場合もある
今後の目次(変更の恐れあり)
● 第0回: 医師に必要なプログラミング能力とは
● 第1回: 全てのソフトウェアをインストールできるようにする
● 第2回: データファイルを任意の形にプログラミングで変換できる
● 第3回: 統計とそのデータの可視化を理解できる
● 第4回: シークエンスの原理を学びソフトウェアで配列を整理できる
● 第5回: 今まで学んだことでNature, Science論文を実例で理解出来る
● 第6回: 数理モデルを学ぶことで研究の幅を広げる
● 第7回: 怪しい人工知能プロジェクトを嗅ぎ分けることができる
動画とスライドを待ちきれない独習したい方へ
● Linux OSとパソコンに関するオススメサイトと本
○ http://www.sejuku.net/blog/4948
○ https://www.codecademy.com/learn/learn-the-command-line
● Python勉強本
○ https://www.amazon.co.jp/dp/B01M29DK5W/ref=dp-kindle-redirect?_enc
oding=UTF8&btkr=1
● 統計オススメサイト
○ https://stats.biopapyrus.jp/probability/random-variable.html
● RNA-Seqについて
○ https://bi.biopapyrus.jp/rnaseq/

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