Numbering Code		Year/Term	2022 ・ Year-round
Number of Credits	4	Course Type	Practical training
Target Year	2nd year master's students	Target Student
Language	Japanese	Day/Period
Instructor name	KAMADA MAYUMI (Graduate School of Medicine Associate Professor)
Outline and Purpose of the Course	教員指導の下、創薬・医療における具体的な研究テーマを選択し、ビッグデータを用いた情報解析および計算科学的解析実習を行う。また、関連する先端研究について紹介し、当該領域への理解を深める。
Course Goals	研究テーマについての理解を深め、実習で得られた成果での論文作成を目指す。
Schedule and Contents	授業内容 以下のトピックに関する研究テーマを選択し、実習を行う。 ・ビッグデータ創薬 ・シミュレーション創薬 ・健康医療ビッグデータ解析 ・医療AI・シミュレーション ・ゲノム医療 授業計画(時間数は目安であり、進捗状況により変動する可能性あり) ガイダンス・関連研究紹介 ・先行研究調査(10時間) データ解析および解析結果の考察 (50時間) 論文作成 (50時間) プレゼンテーション ・ディスカッション(10時間)
Evaluation Methods and Policy	平常点(研究態度60%・ディスカッションへの参加とプレゼンテーション40%)により評価
Course Requirements	希望者は事前に教員と連絡を取ること
Study outside of Class (preparation and review)	各自選択した研究テーマに積極的に取り組み、連携研究講座と合同開催しているミーティングに積極的に参加すること。