薬学生のためのデータサイエンス・AI入門：事例・演習を通して,これからの医療に役立つ知識・考え方を身につける

概要

令和4年度改訂版の薬学コアカリ対応！ データサイエンス・AIの基本や薬局・病院での実務例など，実際の操作をPCで体験できる．医療とのつながりを重視した解説で，これからの薬剤師に必要な知識と考え方が身につく．

目次

巻頭言【木下　淳】
本書の使用にあたって
第0章 社会・薬学におけるデータサイエンスの役割【木下　淳，酒井隆全】
0-1 社会におけるデータサイエンス
1）データサイエンスは身近にある
2）エレベーターはなぜ動く？ ?社会実装されているアルゴリズムの例
3）スマホアプリはなぜ動く？ 誰がどうやってつくっている？
0-2 社会構造の変化と医療のデジタル化
1）わが国の人口推移，少子高齢化，社会保障費の予測値
2）Society 5.0
3）医療DXの進捗と今後
［COLUMN］デジタル化すればデジタルトランスフォーメーションは起こるのか？
0-3 薬学とデータサイエンスの関わり
1）データサイエンスと医療・介護・福祉・公衆衛生の未来
0-4 薬剤師はデータサイエンスにどう向き合うべきか　?データを見る力，システムのしくみをわかったうえで使うこと
1）新規の科学技術の社会実装で生じる倫理的，法的，社会的課題
2）薬剤師はどんな能力を身につけるべきか
第1章 人工知能（AI），機械学習の基礎
1-1 コンピューターに何かをしてもらうには，専用の言語が必要　?Python基礎【木下　淳】
1）ビッグデータを取り扱ううえでの障壁
2）Google Colaboratoryの環境設定
3）基本的なPythonコードの実践
［COLUMN］生成AIが利用可能な時代ではコーディングのハードルが低い
［やってみよう］患者のNSAIDs使用状況を解析してみる【木下　淳】
1-2 医療分野でのビッグデータとデータサイエンスの基礎知識【近藤悠希】
1）なぜ医療にデータが必要なのか？
2）医療におけるビッグデータとは？
3）データサイエンスのタスク：記述・予測・因果推論
4）集合知とは？ ?ビッグデータ解析との関係
5）1-2のまとめ
1-3 AIの基礎知識【酒井隆全】
1）AIとは？
2）機械学習の基礎
3）機械にデータを読み込ませるには
4）機械学習にトライ
［やってみよう］糖尿病患者の1年後の進行度合いを予測してみよう【酒井隆全】
第2章 データサイエンスの医療への役立て方
2-1 医療情報を利活用するための基礎知識【舟越亮寛】
1）利活用可能な医療情報とは？
2030年までに計画されているデータの共有化とデータベースの連結
2）生成AIと医療情報利活用の留意点
［COLUMN］医薬品コードなど各製品コードのこれから
2-2 医療現場でのデータサイエンス
1）薬局での利活用が考えられる事例　?薬剤服用歴データを用いてクオリティ・インディケーターを算出しよう【工藤知也】
2）病院での利活用が考えられる事例　?電子カルテのデータを使って，投薬と検査の状況，手術前の休薬状況を把握しよう【坂田　洋，水草博希】
［COLUMN］文字コードについて
［やってみよう］医療現場で日常的に収集しているデータをどのように利活用するかについて話し合おう【木下　淳，酒井隆全】
2-3 データサイエンスとエビデンスに基づく医療
1）エビデンスに基づく医療（EBM）を提供する側としても知っておくべきこと【上田昌宏】
［COLUMN］スピン
［COLUMN］生成AIを用いたエビデンスの評価
2）医療分野のビッグデータとその解析の意義【岡田直人】
［COLUMN］傾向スコアを計算してみよう
3）医療ビッグデータの例と特徴 ?それぞれの利点と欠点を把握する【今井志乃ぶ】
［COLUMN］医療機関基盤データと保険者基盤データ
4）医療ビッグデータにおける諸外国の先進的な事例【今井志乃ぶ】
5）医療ビッグデータ解析でわかること【今井俊吾】
6）医療ビッグデータから得られた知見をどのように使うか【岡田直人】
［COLUMN］医療ビッグデータに触れながらリテラシーを身につけてみよう
［やってみよう］新たなエビデンスへの向き合い方や注意点について考えてみよう【木下　淳，酒井隆全】
第2.5章 生成AIとこれからの医療現場【村岡千種，二瓶裕之】
2.5-1 検索とは違う生成AI
1）検索エンジンと生成AI：情報提供の違い
2）検索エンジンと生成AIのしくみの違い
3）検索エンジンと生成AIを使い分けることの大切さ
2.5-2 生成AIがどのようなしくみで動いているのか
1）ニューラルネットワークをつくってみよう
2）学習済みモデルを使ってみよう
3）画像認識モデルのしくみを理解しよう
2.5-3 クラウド型生成AIを使ってみよう
1）クラウド型生成AIとは
2）言語生成モデル（GPT）を使ってみよう
［COLUMN］データ処理でも活躍する生成AI
3）画像生成モデル（DALL-E）を使ってみよう
画像生成の例（DALL-E）
［COLUMN］画像生成モデルを薬剤師業務にどう使う？【酒井隆全，木下　淳】
4）映像生成モデル（Sora）を使ってみよう
映像生成の例
5）生成AIを活用するために
［COLUMN］プロンプト設計にはマークダウン記法が便利
第3章 デジタル化がもたらす新たな医療
3-1 患者モニタリングの未来　～社会資源の有効活用と弱者を生まない医療の実現【上田昌宏】
1）医療における患者モニタリングの現状と課題
2）日常をモニタリングする新たなツールと可能性
3）患者モニタリングによって得られた情報を薬剤師がどのように活かすのか
4）デジタル化医療がもたらす新たな課題と解決策
5）3-1のまとめ ?患者中心の医療と薬剤師の貢献
［COLUMN］Digital Therapeutics（DTx）が診療ガイドラインに書き込まれる時代へ【木下　淳】
3-2 医療データのクラウド化とAI搭載【栗原竜也】
1）医療データのクラウド化
2）医療データへのAI搭載
3）3-2のまとめ ?医療のクラウド化とAIの活用が進む未来に向けて
3-3 生成AIと医療の未来 ～新技術と向き合うための課題【村岡千種】
1）私たちの情報はどのように使われているのでしょうか？
2）新しい技術の社会実装に伴う技術的課題（T）と倫理的・法的・社会的課題（ELSI）
3）課題を乗り越えるために，これからどのように学んでいくか
［やってみよう］未来社会において求められる薬剤師のデータサイエンス能力とは？【木下　淳，酒井 隆全】
おわりに【木下　淳，酒井隆全】
索引