大学院教育コース（演習）：メディカルAIコース
| Numbering Code | G-MED21 8M052 SJ87 | Year/Term | 2022 ・ Year-round |
|---|---|---|---|
| Number of Credits | 4 | Course Type | Seminar |
| Target Year | Target Student | ||
| Language | Japanese | Day/Period | |
| Instructor name |
OKUNO YASUSHI (Graduate School of Medicine Professor) KAMADA MAYUMI (Graduate School of Medicine Associate Professor) JINGAMI HISATO (Graduate School of Medicine Professor) |
||
| Outline and Purpose of the Course | 第4 次産業革命の中軸をなすビッグデータ・AI・IoT は、医学領域においても革命をもたらすものとして、今日、世界中でさまざまな研究開発が進められている。また、2018 年4 月に眼底画像から糖尿病網膜症の診断を行うAI が米国食品医薬品局（FDA）により承認されるなど、臨床現場でのAI 利用も現実になりつつある。本コースでは、保健医療分野におけるデータサイエンス・AI 研究についての最新研究の講演を通じて、当該分野の現状・課題・将来展望等について議論する。 | ||
| Course Goals | |||
| Schedule and Contents |
毎月のコースミーティングでは、保健医療分野における最新のデータサイエンス・AI研究について、 担当講師による講演とそれに基づくディスカッションを実施する。 合わせて、学生の研究発表による研究討論会を開催する。 基本的に第４火曜 の17時～18時半 に実施します。 第1回 4/26 「オリエンテーション」 【奥野】 第2回 5/24 「医療・創薬におけるビッグデータ・AI」 【奥野】 第3回 6/28 「ゲノム医療とデータサイエンス・AI」 【鎌田】 第4回 7/19* 「データサイエンス・AIの実際」 【小島】 第5回 8/30** 研究発表会 【内野・佐藤】 第6回 9/27** 研究発表会 【奥野・鎌田・小島】 第7回 10/25 創薬、医療情報に関する講演会 【外部講師】 第8回 11/29***「健康医療におけるRWD：AIへの期待」 【中山】 第9回 12/27 「医療情報とAI基盤」 【黒田】 ※講演内容は変更になる場合があります。 初回講義で確認すること。 |
||
| Evaluation Methods and Policy |
合格条件： コースミーティングへの出席（50%）、 研究発表会・研究討論会での発表による評価（50%） |
||
| Course Requirements | None | ||
| Study outside of Class (preparation and review) | |||
