リハビリ科専門医×工学修士が解説する、AI・機械学習・医療データサイエンス https://rehab-ai-tech.com/ 2026-05-23T00:00:00+09:00 Rehab AI Tech 運営者 https://rehab-ai-tech.com/articles/01-overview/01-ml-intro-for-rehab.html 2026-05-04T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリ領域でAI・機械学習を学びたい医療者向けに、機械学習の基本、統計解析との違い、FIM予後予測・歩行自立予測での使いどころを解説。説明変数・目的変数、回帰・分類、過学習まで整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/01-overview/02-statistical-vs-ml-vs-genai.html 2026-05-04T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリ・医療AI研究で迷いやすい統計モデル、機械学習、生成AIの違いを整理。FIM、自宅退院予測、歩行自立予測、退院支援サマリーを例に、説明・予測・生成の使い分けを解説します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/01-overview/03-tasks-regression-classification-clustering-generation.html 2026-05-04T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・機械学習研究で使う回帰・分類・クラスタリング・生成の違いを解説。FIM予測、歩行自立予測、自宅退院予測、回復パターン類型化、退院支援サマリー生成を例にタスク設計を整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/01-overview/04-medical-ai-research-workflow.html 2026-05-04T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・機械学習研究の進め方を、研究疑問、データ収集、前処理、モデル開発、内部評価、外部検証、論文化の7ステップで解説。FIM予後予測や歩行自立予測を例にデータリーケージ、TRIPOD+AIまで整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/01-overview/05-prediction-model-basics.html 2026-05-04T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・機械学習研究で使う予測モデルの基本を解説。FIM予後予測、退院時歩行自立予測、自宅退院予測を例に、説明変数、目的変数、回帰・分類、AUC、calibration、外部検証まで整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/02-data-prep/01-features-and-targets.html 2026-05-04T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・機械学習研究で最初に決める説明変数と目的変数を解説。FIM予後予測、歩行自立予測、自宅退院予測を例に、予測時点、入力X、アウトカムy、データリーケージを防ぐ変数設計を整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/02-data-prep/02-missing-values.html 2026-05-19T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・機械学習研究で避けられない欠損値処理を解説。FIM、SIAS、握力、認知機能検査を例に、MCAR/MAR/MNAR、多重代入、KNNImputer、IterativeImputer、Pipelineでの安全な補完を整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/02-data-prep/03-outliers-categorical-scaling.html 2026-05-19T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・機械学習研究で必要な外れ値処理、カテゴリ変数のエンコード、標準化を解説。FIM、歩行速度、握力、施設IDを例に、IQR、Z-score、One-Hot、Target Encoding、StandardScaler、RobustScalerの使い分けを整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/02-data-prep/04-feature-engineering.html 2026-05-19T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・機械学習研究の特徴量エンジニアリングを解説。FIM利得率、BMI、累積訓練量、発症からの日数、スプライン、交互作用項を例に、臨床知識を変数化しデータリーケージを避ける設計を整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/02-data-prep/05-feature-selection.html 2026-05-19T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・機械学習研究の特徴量選択を解説。FIM、SIAS、NIHSS、歩行速度など候補変数が多い場面で、Lasso、RFE、Boruta、VIF、相互情報量、EPV、Pipeline内でのfitを整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/02-data-prep/06-leakage-safe-preprocessing.html 2026-05-19T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・機械学習研究で起こりやすいデータリーケージを防ぐ前処理を解説。欠損補完、標準化、カテゴリ変数処理、特徴量選択をPipelineとColumnTransformerに入れ、trainでfitしtestにはtransformのみ適用する設計を整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/02-data-prep/07-tabular-tips.html 2026-05-19T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・機械学習研究で表形式データを受け取った後の前処理チェックリスト。FIM、SIAS、NIHSS、歩行速度、施設IDを例に、欠損率、外れ値、データ辞書、施設別分布、Pipeline統合、データリーケージ確認を整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/03-algorithms/01-linear-regression.html 2026-05-04T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

線形回帰をリハビリAI・機械学習研究向けに解説。退院時FIM、歩行速度、在院日数の予測を例に、最小二乗法、係数の解釈、R²、RMSE、MAE、残差プロット、予測区間、論文での書き方を整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/03-algorithms/02-logistic-regression.html 2026-05-04T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

ロジスティック回帰をリハビリAI・機械学習研究向けに解説。自宅退院可否、歩行自立、再入院などの2値分類を例に、シグモイド関数、オッズ比、係数の臨床的解釈、しきい値、評価の注意点を整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/03-algorithms/03-regularization.html 2026-05-04T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

正則化をリハビリAI・機械学習研究向けに解説。Lasso、Ridge、Elastic Netの違い、過学習、多重共線性、変数選択、交差検証によるλの決め方を、FIMや臨床変数の予後予測を例に整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/03-algorithms/04-knn.html 2026-05-05T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

k近傍法(kNN)をリハビリAI・機械学習研究向けに解説。類似症例検索、kの決め方、標準化、次元の呪い、Python実装、欠損値補完(KNNImputer)を、FIMや歩行評価の例で整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/03-algorithms/05-naive-bayes.html 2026-05-05T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

ナイーブベイズをリハビリAI・機械学習研究向けに解説。ベイズの定理、条件付き独立仮定、GaussianNB / MultinomialNB / BernoulliNB、カルテ記述や退院サマリーのテキスト分類、Calibrationの注意点を整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/03-algorithms/06-svm.html 2026-05-05T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

SVM（サポートベクターマシン）をリハビリAI・機械学習研究向けに解説。マージン最大化、サポートベクター、カーネルトリック、Cとγ、標準化、歩行波形や生体信号での使いどころと限界を整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/03-algorithms/07-decision-tree.html 2026-05-19T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

決定木をリハビリAI・機械学習研究向けに解説。FIMや年齢による分岐、Gini不純度、エントロピー、max_depth、剪定、過学習対策、ランダムフォレストや勾配ブースティングとのつながりを整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/03-algorithms/08-ensemble.html 2026-05-19T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

アンサンブル学習をリハビリAI・機械学習研究向けに解説。Bagging、Boosting、Stackingの違い、分散低減とバイアス低減、out-of-fold予測、リハビリ予後予測での過学習対策を整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/03-algorithms/09-random-forest.html 2026-05-19T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

ランダムフォレストをリハビリAI・機械学習研究向けに解説。Bagging、特徴量サブセット、Gini importanceとPermutation importance、GroupKFold、多施設データでの汎化確認を整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/03-algorithms/10-gradient-boosting.html 2026-05-19T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

勾配ブースティングをリハビリAI・機械学習研究向けに解説。XGBoost、LightGBM、CatBoostの違い、learning_rate、n_estimators、early stopping、calibration、SHAPの読み方を整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/03-algorithms/11-anomaly-detection.html 2026-05-21T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

異常検知をリハビリAI・機械学習研究向けに解説。歩行センサー、FIM入力ミス、機器エラーを例に、Isolation Forest、One-Class SVM、Local Outlier Factor、正常データだけでfitする実装、閾値設定とレビュー体制を整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/03-algorithms/12-neural-network-basics.html 2026-05-21T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

ニューラルネットワーク基礎をリハビリAI・機械学習研究向けに解説。パーセプトロン、MLP、活性化関数、損失関数、バックプロパゲーション、過学習対策を、FIM予測や歩行解析の例で整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/03-algorithms/13-optimization.html 2026-05-21T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

最適化アルゴリズムをリハビリAI・機械学習研究向けに解説。SGD、Momentum、Adam、AdamW、学習率、Weight Decay、Step / Cosine / Warmupスケジューラ、Early Stoppingを整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/03-algorithms/14-dimensionality-reduction.html 2026-05-21T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

次元削減をリハビリAI・機械学習研究向けに解説。PCA、t-SNE、UMAPの違い、寄与率、perplexity、n_neighbors、CV内PCA、歩行波形やセンサーデータの可視化と予測モデルの分離を整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/03-algorithms/15-clustering.html 2026-05-21T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

クラスタリングをリハビリAI・機械学習研究向けに解説。k-means、階層的クラスタリング、DBSCAN、GMMの違い、クラスタ数k、Silhouette、回復パターンの類型化、臨床サブタイプ解釈の落とし穴を整理します。

https://rehab-ai-tech.com/articles/09-pitfalls/05-multiple-comparisons-model-search.html 2026-05-23T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・医療AI・機械学習研究で頻出する多重比較・p-hacking・Garden of forking paths・モデル探索・AutoML を、nested CV・hold-out test・事前登録・モデル比較の分散補正の観点から解説。第9部 第5記事。

https://rehab-ai-tech.com/articles/09-pitfalls/06-missing-bias.html 2026-05-23T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・医療AI・機械学習研究で避けられない欠測バイアスを、MCAR/MAR/MNAR・complete case 解析・多重代入・欠測インジケータ・Pipeline 内補完・感度分析・論文での書き方まで解説。第9部 第6記事。

https://rehab-ai-tech.com/articles/09-pitfalls/07-domain-shift.html 2026-05-23T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・医療AI研究で重要な施設差・ドメインシフトを、患者背景・測定機器・評価者・診療プロセス・時間的変化に分けて解説。外部検証・GroupKFold・時間順分割・較正ドリフト・再較正・モデル更新・論文での書き方まで、機械学習を用いた予後予測モデルを他施設で動かすための実務知識を整理。第9部 第7記事。

https://rehab-ai-tech.com/articles/09-pitfalls/08-shortcut-learning-spurious-correlation.html 2026-05-23T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・医療AI研究で重要なショートカット学習・スプリアス相関を解説。画像AI・動画解析・FIM 予後予測で機械学習モデルが本質ではなく施設名・撮影条件・評価プロセス・背景情報を拾う問題と、Grad-CAM・SHAP・施設識別子・counterfactual による検出、研究計画での予防、論文での書き方を整理。第9部 第8記事。

https://rehab-ai-tech.com/articles/09-pitfalls/09-causal-vs-prediction.html 2026-05-23T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・医療AI・臨床予測モデルで起こりやすい因果と予測の混同を解説。SHAP・回帰係数・特徴量重要度を予後因子や介入効果として読んでよいのか、機械学習による予測研究と因果推論の違い、DAG・交絡・媒介・collider・target trial、論文での安全な書き方を整理。第9部 第9記事。

https://rehab-ai-tech.com/articles/09-pitfalls/10-fairness-bias.html 2026-05-23T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・医療AI研究の公平性とバイアス問題を、サブグループ性能・年齢/性別/施設バイアス・Calibration gap・equal opportunity・equalized odds・predictive parity・閾値最適化の観点で整理。機械学習モデルの公平性検証に Fairlearn・aif360 を用いた実装と論文での書き方も解説。第9部 第10記事。

https://rehab-ai-tech.com/articles/09-pitfalls/11-reviewer-points.html 2026-05-23T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・医療AI・機械学習による臨床予測モデル論文で査読者に指摘されやすい点を、研究設計・対象者・データ分割・リーケージ・サンプルサイズ・評価指標・解釈・公平性・臨床実装の観点から整理。TRIPOD+AI・PROBAST+AI・CLAIM・DECIDE-AI に沿った投稿前チェックリスト付き。第9部 第11記事・総まとめ。

https://rehab-ai-tech.com/articles/13-genai/01-chatgpt-paper-reading.html 2026-05-23T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・医療AI・機械学習研究で ChatGPT・Claude・Gemini を使って医学論文を読むための完全ガイド。PDF 添付・構造化要約・批判的読解・ハルシネーション対策・引用検証を、コピペで使えるプロンプトテンプレートと共に整理。FIM 予後予測や DMD PUL 動画解析の文献調査にすぐ使えます。第13部 第1記事。

https://rehab-ai-tech.com/articles/13-genai/02-japanese-summary-prompt.html 2026-05-23T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・医療AI・機械学習研究で英語論文を日本語に要約するためのプロンプトテンプレート集。300 字 / 1000 字 PICOS / 詳細解析の 3 段階テンプレート、用語統一、数値の取りこぼし防止、反復改善の指示を、FIM 予後予測や DMD PUL 動画解析の具体例とコピペ可能な完全形プロンプトで解説します。第13部 第2記事。

https://rehab-ai-tech.com/articles/13-genai/03-reviewer-response-prompt.html 2026-05-23T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・医療AI・機械学習論文の査読コメント返信を、生成AI(ChatGPT/Claude/Gemini) で構造化するプロンプト集。Point-by-point 返信・典型コメント別の返信骨子(外部検証なし/サンプルサイズ/リーケージ/SHAP/公平性)・トーン調整・追加解析判断を、コピペ可能な完全形プロンプトと第9部 09·11 査読者対策との連携で整理。第13部 第3記事。

https://rehab-ai-tech.com/articles/13-genai/04-methods-writing-prompt.html 2026-05-23T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリAI・医療AI・機械学習論文の Methods を、TRIPOD+AI 2024 に沿って骨子から生成する 4 種の生成AI プロンプト集。Study design / Participants / Outcome / Predictors / Sample size / Missing / Validation / Model development / Performance の 9 セクションに、PROBAST+AI 視点での自己点検まで。FIM・PUL・mRS など用語統一テンプレ、第9部 09·02 リーケージ・09·03 EPV・09·07 外部検証との連携。第13部 第4記事。

https://rehab-ai-tech.com/articles/guide/fim-prediction-with-machine-learning.html 2026-05-23T00:00:00+09:00 2026-05-23T00:00:00+09:00

リハビリ研究者がFIM予後予測モデルを機械学習で作るための完全ガイド。データ準備・特徴量設計・モデル選択・評価・落とし穴・論文化までを、脳卒中回復期病棟の臨床例と Python(scikit-learn) コードで解説。リハビリAI・医療AI・予後予測モデルの実務に必要な知識を一本にまとめました。

https://rehab-ai-tech.com/articles/09-pitfalls/03-small-n-epv-sample-size.html 2026-05-22T00:00:00+09:00 2026-05-22T00:00:00+09:00

リハビリAI・医療AI・機械学習研究の小規模データ問題を、EPV・サンプルサイズ設計・過学習・楽観的バイアスからリハビリ研究の具体例で解説。Riley 2020 のサンプルサイズ計算、shrinkage、bootstrap optimism、外部検証計画まで整理。第9部 第3記事。

https://rehab-ai-tech.com/articles/09-pitfalls/04-imbalanced-data-smote.html 2026-05-22T00:00:00+09:00 2026-05-22T00:00:00+09:00

リハビリAI・医療AI・機械学習研究で頻出する不均衡データ問題を、accuracy の罠・感度・特異度・PPV・NPV・ROC-AUC・PR-AUC・SMOTE のリーケージ・class weight・閾値調整・Calibration・Decision Curve・論文の書き方まで解説。第9部 第4記事。

https://rehab-ai-tech.com/articles/09-pitfalls/02-data-leakage.html 2026-05-05T00:00:00+09:00 2026-05-21T00:00:00+09:00

リハビリAI・医療AI・機械学習研究で頻発するデータリーケージを整理。予測時には得られない情報がモデル学習に紛れ込む 10 種類のパターンを、Pipeline、GroupKFold、時間順分割で防ぐ考え方とともに解説します。第9部 医療AI研究の落とし穴と対策 第2記事。

https://rehab-ai-tech.com/articles/14-demos/04-dca-demo.html 2026-05-21T00:00:00+09:00 2026-05-21T00:00:00+09:00

リハビリAI・医療AI・機械学習による予測モデルの臨床的有用性を測る Decision Curve Analysis (DCA) を、しきい値確率を動かしながら予測モデル / Treat all / Treat none の Net Benefit を比較して学ぶインタラクティブデモ。AUC では捉えられない介入判断の妥当性を直感的に学べます。第14部 触って学ぶデモ・DCA デモ。

https://rehab-ai-tech.com/articles/09-pitfalls/01-overfitting-and-regularization.html 2026-05-05T00:00:00+09:00 2026-05-20T00:00:00+09:00

リハビリAI・医療AI・機械学習研究で頻出する過学習を、リハビリ研究の具体例で解説。モデルが訓練データの細部まで覚えすぎて未知の患者で性能が落ちる現象を、Bias-Variance、Learning Curve、正則化、交差検証、外部検証、EPV から整理。第9部 医療AI研究の落とし穴と対策 第1記事。

https://rehab-ai-tech.com/articles/14-demos/02-cross-validation-demo.html 2026-05-20T00:00:00+09:00 2026-05-20T00:00:00+09:00

リハビリAI・医療AIで機械学習モデルを評価する基本「k-fold 交差検証(cross-validation)」を、fold の入れ替わりで可視化するインタラクティブデモ。fold 数・モデル複雑さ・症例数を変えて、CV 誤差の振る舞いを直感的に体感できます。第14部 触って学ぶデモ・交差検証デモ。

https://rehab-ai-tech.com/articles/14-demos/03-data-leakage-demo.html 2026-05-20T00:00:00+09:00 2026-05-20T00:00:00+09:00

リハビリAI・医療AI・機械学習の予測モデルで頻発する「データリーケージ」を、安全な情報とリーケージ情報の差を可視化して学ぶインタラクティブデモ。リーケージの強さ・入院時情報の予測力を変えて、AUC/Accuracy がどう不自然に高くなるかを体感できます。第14部 触って学ぶデモ・データリーケージデモ。

https://rehab-ai-tech.com/articles/14-demos/01-overfitting-demo.html 2026-05-04T00:00:00+09:00 2026-05-13T00:00:00+09:00

過学習(overfitting)を、多項式回帰の次数・ノイズ・サンプル数をスライダーで動かしながら体験できるインタラクティブデモ。訓練誤差とテスト誤差の差・bias-variance トレードオフから、リハビリAI・医療AI・機械学習による予測モデルで過学習を見抜く考え方を学びます。

https://rehab-ai-tech.com/articles/guide/rehab-machine-learning-guide.html 2026-05-05T00:00:00+09:00 2026-05-13T00:00:00+09:00

リハビリ領域で機械学習が注目される理由、予後予測の考え方、FIM・歩行自立予測・自宅退院予測の具体例、統計解析との違い、よく使われるモデル、AUC・Calibrationなどの評価指標、説明可能AIまで——医療者・研究者のための入門ガイド。