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第1回：医療AIの基礎と歴史
- AIの基本概念（機械学習・深層学習）
- 医療AIの歴史と発展
- 医療分野におけるAIの応用例
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第2回：医療データと前処理
- 医療データ（画像・テキスト・時系列）の特徴
- データ収集と前処理（ノイズ除去・正規化）
- 医療データの倫理とプライバシー問題
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第3回：機械学習の基礎
- 教師あり学習と教師なし学習
- 線形回帰・ロジスティック回帰
- 決定木・ランダムフォレスト
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第4回：深層学習の基礎
- ニューラルネットワークの仕組み
- 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
- 医療画像診断におけるCNNの応用
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第5回：自然言語処理（NLP）の基礎
- 自然言語処理の概要
- BERTやGPTの医療応用
- 医療記録や診療ノートの解析
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第6回：時系列データとAI
- 心電図（ECG）や脳波（EEG）の解析
- LSTMやTransformersの医療データ応用
- 医療AIにおけるリアルタイムデータ処理
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第7回：医療AIの評価指標と実装
- ROC曲線、AUC、F1スコアの解説
- 過学習対策とモデルの解釈性
- Pythonを用いた医療AIモデルの実装
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第8回：医療AIの倫理と規制
- 医療AIの倫理的課題（バイアス・公平性）
- AIの説明可能性（XAI）
- 医療AIの規制とガイドライン（FDA、EMAなど）
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