皮膚科の診断に迷ったらＣｈａｔＧＰＴに全部聞いちゃえ！

彗星のごとくChatGPT，生成AIが登場してから，基本的な使いかたの解説をする先行書のおかげである程度使えるようになっている人も少なくないと思います．誰もが知りたくて，しかしなかなか聞けずにいた，「診療にもChatGPTは使えますか？」「どのように使えば，フェイクな答えを回避し，安全かつ有効なのでしょうか？」という核心に，わかりやすく，読めば誰でも本書のサンプルケースと同程度の水準で回答が導けるように，プロンプトの書き方からベースとなる質問に使う画像の扱い，必ずクリアしなくてはいけない倫理面対策など，すべて伝授します！

目次

I. 従来の教科書に記載されている診断方法
　　皮膚科診察のポイント

II. 皮膚科エキスパートの診断プロセス
　　AIが診断法を変える
　　少しだけAIの力を借りて皮膚疾患を診断する方法

III. 生成AIの力をフルに使って皮膚疾患を診断する

IV. 生成AIを使った診断精度はどれくらいなのか？
　　生成AI
　　Deep learning
　　主な違い
　　Deep learning を用いた皮膚疾患の診断
　　　1. Youzhi AIソフトウェアの診断精度
　　　2. 深層ニューラルネットワークの皮膚がん診断における性能
　　　3. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の活用
　　　4. ディープニューラルネットワークの高精度
　　　5. AIによる訓練医の診断精度向上
　　生成AIを用いた皮膚疾患診断の精度
　　　1. ChatGPT-4の診断能力
　　　2. 市販アプリケーションの診断精度
　　　3. Tibot AIアプリケーションの高い診断率

V. 実際にChatGPTを登録してみよう
　1. 登録・ログインしてみよう
　2. ChatGPTに論文を読ませてみよう

VI. 実際にやってみる（生成AIの力を部分的に借りる場合）
　　生成AIへの指示に必要な皮疹の知識・予診内容
　　生成AIへの指示内容（プロンプト）と結果
　　生成AIの診断精度を上げるための肝
　　　1. 基本となる色：赤、紫、茶色、白
　　　2. 赤の中で色の区別をする：紅斑と紫斑の経時変化
　　　3. 色が白みがかっているかどうか
　　　4. 黄色っぽい皮疹
　　　5. 皮膚病変の表面がカサカサかツルツルか
　　　6. 大きさや形をどのように表現し生成AIに伝えるか？
　　　7. 写真だけでは伝わらない情報も診断に重要

ほか

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