Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-for-medical-prognosis
最近、Courseraで提供されている「AI for Medical Prognosis」コースを受講する機会がありました。このコースは、AIが医療の実践にどのように革命をもたらしているか、そしてそれをどのように活用して患者の未来の健康を予測するかに焦点を当てています。
コースでは、機械学習を用いた予後モデルの構築に取り組み、医療分野での具体的な問題に実践的な経験を積むことができます。特に心惹かれたのは、以下のような内容でした。
1. **線形予後モデル** – ロジスティック回帰を利用して線形予後モデルを構築し、コンコーダンス指数を使って評価します。特徴量の相互作用を追加することでモデルの精度を向上させる方法も学びます。
2. **木基盤モデルによる予後** – 決定木およびランダムフォレストを用いて病気のリスクを予測し、c-indexを使ってモデルの性能を評価します。また、欠損データがデータ分布に与える影響を理解し、補完を用いて性能を上げる技術も身につけます。
3. **生存モデルと時間の概念** – この週では、病気が発生する時間を考慮に入れたデータを扱います。柔軟なモデルを構築し、5年、7年、10年のリスクを予測する手法を学ぶことができます。
4. **線形モデルと木基盤モデルを使ったリスクモデルの構築** – 生存データを用いて、それぞれの患者の健康プロフィールに基づいたリスクスコアをカスタマイズする方法を学びます。時間とイベントを考慮に入れたコンコーダンス指数を使用してモデルの性能を評価します。
このコースは、医療データ分析における機械学習の具体的な応用を示しており、特に医療関連の分野で働いている方やキャリアを考えている方には非常に有益だと思います。AI技術が医療に与える影響について深く学べるだけでなく、実際に手を動かして経験を積むことができるため、非常にお勧めです。自己学習をされている方は是非受講してみてください！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-for-medical-prognosis