画像認識や生成AIによる診断支援を持ち出すまでもなく 医師にとって、AI・医療AIに関する知識は今後ますます必須のものとなっていくだろう。 一方で、きちんと学習しようとすれば、難易度の高い解説を参照する必要があり、 そもそも詳細な仕組みまで知ることは不要である。 そんな「医療AIを使うことにはなるけれど、高度に専門的な知識まではいらない」 といった方々向けに生み出されたのが本書である。 100ページにも満たないほどコンパクトでありながら 目次に示されているとおり、「AIとは？」「機械学習とは？」「深層学習とは？」など 基本的かつ重要な知識が気軽に読めて、学べる内容となっている。 医師にとって避けて通ることのできないAIとの対峙に向け ゲートウェイとなる1冊として本書を選んでいただければと思う。 第1章　AIの基礎 　1-1　AI（人工知能）、機械学習、深層学習はどう違うのか？ 　1-2医療AIとは？ 　1-3　医療AIのメリット 　1-4　医療AIシステムの基本構造 　1-5　医療AIの課題 　1-6　機械の「学習」とは？ 　1-7　数式のトレーニング 　1-8　人工ニューロン（パーセプトロン） 　1-9　AIにおけるニューラルネットワーク 　1-10　ニューラルネットワークの学習方法 第2章　深層学習の基本モデル 　2-1　順伝播型ニューラルネットワーク（FNN） 　2-2　FNNの応用例 　2-3　深層学習モデルの性能評価 　2-4　過学習（Overfitting） 　2-5　プレトレーニング（Pretraining）とファインチューニング（Fine-tuning） 第3章　画像認識と畳み込みニューラルネットワーク 　3-1　畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の原理 　3-2　CNNと視覚機能の対比 　3-3　CNNの3層構造の役割 第4章　自然言語処理と再帰型ニューラルネットワーク（RNN） 　4-1　RNNによる未来の予測 　4-2　RNNの自然言語処理への応用 　4-3　トランスフォーマー（Transformer）アーキテクチャの出現 第5章　臨床医のためのChatGPT 　5-1　生成AIとは？ 　5-2　ChatGPTの構造と仕組み 　5-3　自然言語処理（NLP）の仕組み 　5-4　Transformerの仕組み 　5-5　ChatGPTの使い方 　5-6　ChatGPTの活用 　5-7　ChatGPTの医療分野での応用 　5-8　現在のChatGPTの問題点 　5-9　ChatGPTの使用に対する規制 　5-10　ChatGPTの進化と可能性 　5-11　AIに使われないために：AIリテラシーの重要性 巻末　いまさら聞けないAI用語