AIの活用により、効率的な診断、個別化された治療、新たな治療法の開発などが可能となり、医療の質や効果を向上させることが期待されています。ただし、適切なデータの収集とプライバシー保護、アルゴリズムの信頼性と透明性など、さまざまな課題も存在します。
機械学習
データからパターンや知識を抽出するためのアルゴリズムや手法です。機械学習では、明示的にプログラムする代わりに、データを使用してモデルをトレーニングします。このモデルは、新しい入力データに基づいて予測や決定を行うことができるようになります。
教師あり学習（Supervised Learning）：教師あり学習では、トレーニングデータには入力データとそれに対応する正解の出力（ラベル）が含まれます。モデルは、入力データと正解の対応関係を学習して、新しい入力データに対して予測を行うことができます。例えば、手書き数字の認識などが教師あり学習の例です。
教師なし学習（Unsupervised Learning）：教師なし学習では、トレーニングデータには正解の出力（ラベル）が含まれません。モデルはデータのパターンや構造を自動的に抽出することで、データの特徴やクラスタリングを行います。教師なし学習の例には、クラスタリングや異常検知があります。
強化学習（Reinforcement Learning）：強化学習では、エージェントが環境と相互作用しながら学習します。エージェントは、環境からのフィードバック（報酬またはペナルティ）を受け取り、その結果学習を進めます。強化学習は、ゲームやロボット制御などの場面で活用されます。
深層学習（Deep Learning）
多層のニューラルネットワークを使用した機械学習の一種です。ニューラルネットワークは、生物の神経細胞の働きをモデル化した数学的なモデルであり、多数の隠れ層（中間層）を持つことが特徴です。深層学習は、非常に複雑なパターンやデータの表現を学習することができます。画像認識、音声認識、自然言語処理などのタスクにおいて非常に成功している。
