Numbering Code	G-MED49 5M444 LJ89 G-MED49 5M444 LJ87	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	KAMADA MAYUMI (Graduate School of Medicine Associate Professor)
Outline and Purpose of the Course	近年のデバイス技術発展等に伴い、生命科学および医療に関連したデータが大量に取得できるようになっている。それらビッグデータと情報解析・計算機科学的手法を用いることで、これまで明らかになっていなかった疾患の機序解明や新たな生命科学的知見を得ることが、ビッグデータ医科学の目指すものである。 本講義では、ビッグデータを用いた創薬・医療に関する取り組みについて、基盤となる技術を含めて紹介する。更に、医療データサイエンスの実例として研究者による講義も実施する。
Course Goals	医療・創薬・ヘルスケア分野における最先端ICT技術(ビッグデータ・人工知能・スーパーコンピ ューター)の応用事例を学び、ビッグデータ医科学の重要性について理解する。
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。 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	平常点50%・レポート課題50%にて評価する ただし、講義実施形態によって、レポート課題による評価とする場合がある。
Course Requirements	None
Study outside of Class (preparation and review)	講義に関するレポートを提出し内容を十分復習すること。