Numbering Code	G-MED46 5M357 LJ94	Year/Term	2022 ・ First semester
Number of Credits	2	Course Type	Lecture
Target Year	1st year master's students	Target Student
Language	Japanese	Day/Period	Mon.3
Instructor name	OKUNO YASUSHI (Graduate School of Medicine Professor) UCHINO　EIICHIRO (Graduate School of Medicine Program-Specific Assistant Professor) SATOU　NORIAKI (Graduate School of Medicine Program-Specific Assistant Professor) KAMADA MAYUMI (Graduate School of Medicine Associate Professor) IWATA HIROAKI (Graduate School of Medicine Program-Specific Associate Professor) ARAKI MITSUGU (Graduate School of Medicine Program-Specific Associate Professor) KOJIMA RYOSUKE (Graduate School of Medicine Senior Lecturer) OKAMOTO YUJI (Graduate School of Medicine Program-Specific Assistant Professor)
Outline and Purpose of the Course	ビッグデータ科学は、あらゆる分野において爆発的に増大し続けるビッグデータから情報科学技術により知識発見や新たな価値を創造するものとして期待されている。医療分野においても、ビッグデータ科学は実臨床の実態に迫る新しいアプローチとして注目されつつある。 本特論では、医学・医療・創薬・ヘルスケア分野のためのビッグデータ科学を「ビッグデータ医科学」と名づけ、その体系的な講義を行う。
Course Goals	医学・医療・創薬・ヘルスケア分野におけるビッグデータ、人工知能、スーパーコンピュータなどの最先端の情報・計算技術の応用事例を学び、ビッグデータ医科学の重要性を理解する。
Schedule and Contents	ゲノムなどのオミクス情報を処理するバイオインフォマティクス、臨床情報との関連解析を行うバイオメディカルインフォマティクス、創薬につなげる創薬インフォマティクスを中心に、データベースや人工知能、スーパーコンピュータの応用事例を紹介するとともに、ビッグデータ医科学の今後の展望を示す。 具体的には以下の関連研究について論文紹介を行う。 第 1 回 4/18 オリエンテーション・概論① 【奥野】 第 2 回 4/25 概論② 【奥野】 第 3 回 5/2 AI・機械学習（1） 【小島】 第 4 回 5/9 AI・機械学習（2） 【小島】 第 5 回 5/16 データハンドリング・可視化 【鎌田】 第 6 回 5/23 時系列分析 【岡本】 第 7 回 5/30 自然言語処理・画像 【小島】 第 8 回 6/6 DR説明 【鎌田】 第 9 回 6/13 医療データ解析とAI（1） 【内野・佐藤】 第 10 回 6/20 医療データ解析とAI（2） 【内野・佐藤】 第 11 回 6/27 バイオインフォマティクス・ゲノム医療 【鎌田】 第 12 回 7/4 ケモインフォマティクス 【岩田】 第 13 回 7/11 創薬分子シミュレーション 【荒木】 第 14 回 7/25 課題・レポート作成【奥野・鎌田】 ※日程や担当が変更になる可能性があるため、初回講義にて確認すること。
Evaluation Methods and Policy	出席状況（50%）およびレポート （50%）
Course Requirements	None
Study outside of Class (preparation and review)	授業中に課題等を課す