Numbering Code	U-MED25 23236 LJ89	Year/Term	2022 ・ The first half of second semester
Number of Credits	1	Course Type	Lecture
Target Year	2nd year students or above	Target Student
Language	Japanese	Day/Period	Tue.2
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) KOJIMA RYOSUKE (Graduate School of Medicine Senior Lecturer)
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。 本講義では、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。具体的には、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。
Course Goals	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ICT技術の基礎知識を習得する。 ビッグデータ医科学の医学・医療・創薬・ヘルスケア分野の応用事例を知り、新たな応用可能性を自ら提案できるようになる。
Schedule and Contents	第1回 10/4 ビッグデータ医科学概論 【奥野】 第2回 10/11 医療・ヘルスケアでのビッグデータ解析とAI 1 【内野】 第3回 10/18 医療・ヘルスケアでのビッグデータ解析とAI 2 【佐藤】 第4回 10/25 機械学習・AI 基礎1 【小島】 第5回 11/8 機械学習・AI 基礎2 【鎌田】 第6回 11/15 バイオ・ケモインフォマティクスとAI創薬 【岩田】 第7回 11/29 ゲノム医療、レポート課題説明　 【鎌田】 ＊授業の理解度、進行度等により、講義の順番や内容が変わる場合がある。
Evaluation Methods and Policy	平常点（講義への参加状況50％、レポート50%）で評価する。 到達目標について、スクールライフ（または学事要項）に記載の人間健康科学科（または人間健康科学系専攻）の成績評価の方針に従って評価する。
Course Requirements	None
Study outside of Class (preparation and review)	授業中に別途指示する。
Textbooks	Textbooks/References	指定教科書無し