医療情報学特論(99MD008)


授業名医療情報学特論(99MD008)授業名（英）
教員名福井　一彦
開講年度学期2025年度 後期
曜日時限月曜6限
開講学科大学院 工学研究科 数理情報科学専攻

単位2.0学年修士課程1年
区分専門科目 講義・演習課程選択

概要本講義では、医療・ヘルスケア分野におけるビッグデータの活用について学びます。遺伝子データ、分子データ、薬剤データ、ウェアラブルデバイスのデータなど、多様な医療データの特徴と解析手法を理解し、機械学習や統計解析を用いた診断支援、疾病予測、個別化医療の実現について考察します。また、データの倫理的課題やプライバシー保護の重要性についても議論し、医療ビッグデータの未来と可能性について探求します。
達成目標・医療情報とは何かを説明できる。
・医療情報におけるデータサイエンスの役割について説明できる。　
・医療情報システムから得られるデータをどのように活用できるか説明できる。
学習教育目標
成績評価方法課題：70%
演習・小問：30%
S：90～100点、A：80～89点、B：70～79点、C：60～69点、D：59点以下 不合格　
教科書なし
参考書医療ビッグデータ～オミックス、リアルワールドデータ、AI医療・創薬 田中 博 (著)
履修上の注意

授業計画第1回 授業概要と授業の進め方についてのガイダンス
第2回 医療情報の特性と種類　　
第3回 医療ビッグデータ1　ビッグデータとは。バイオ・医療データベースについて
第4回 医療ビッグデータ2　個別化医療について
第5回 ゲノム医療の展開１　ゲノムとその利用について。
第6回 ゲノム医療の展開２　次世代シークエンサーの利用
第7回 バイオバンク1　ゲノム医療の実現
第8回 バイオバンク2　コホート
第9回 AIと医療1　オミックスデータ解析
第10回 AIと医療2　高度・高効率データ分析基盤の活用
第11回 AIと医療3　病院における医療情報のシステムとしての活用
第12回 AI創薬1　ディープラーニング
第13回 AI創薬2　ドラックリポジショニング
第14回 デジタル医療1　ネットワーク
第15回 デジタル医療2　オミックス
第16回 まとめ

注意