学部・大学院区分医・博前
時間割コード3821006
科目名　【日本語】生命情報学特論
科目名　【英語】Advanced Topics on Biomedical Health Informatics
コースナンバリングコード
担当教員　【日本語】松井　佑介 ○ 近藤　高明 中杤　昌弘
担当教員　【英語】MATSUI Yusuke ○ KONDO Takaaki NAKATOCHI Masahiro
単位数2
開講期・開講時間帯春集中 その他 その他
Intensive(Spring) Other Other
必修・選択


授業の目的　【日本語】
生命としてのヒトのメカニズムを、先端計測技術により得られる網羅的データを基軸として、ゲノムをはじめとした分子レベルから細胞、組織、個体レベルに至るまでを俯瞰的に学び理解し、さらに、創薬や診断、医療へと応用するために最低限必要な、主要疾患に対する病態や疾患発症メカニズムをデータ駆動の視点から多面的に学ぶことで、データ駆動型健康医科学の実践的な基礎概念を習得するとともに、データ解析に必要な基礎スキルの習得を目指す。また、生体情報計測技術や情報メディア技術を融合させたアプローチについても健康医療への橋渡しの観点から学ぶ。
授業の目的　【英語】
Understand the human mechanism of life from the molecular level, including the genome, at the cellular, tissue, and individual levels, based on comprehensive data obtained by advanced measurement technology, The practical basic concepts of data-driven health and medical science by learning from a data-driven perspective the pathology and pathogenesis of major diseases, which are the minimum necessary for application to medicine, diagnosis and medical care And aim to acquire basic skills necessary for data analysis. Students will also learn about approaches that combine biological information measurement technology and information media technology from the perspective of bridging health care.
到達目標　【日本語】
データ駆動型の疾患理解を目指した基礎知識の習得およびそれらの課題解決に資する統計科学、機械学習、データプログラミングの基礎を実践的に習得することを目標とする。
到達目標　【英語】
The aim is to acquire basic knowledge for data-driven disease understanding and to acquire the basics of statistical science, machine learning, and data programming that contribute to solving these problems.
授業の内容や構成
1. 保健学領域におけるデータ科学駆動型アプローチ
2. データベース解析
3. 数理・統計モデリング
4. R / python によるデータ解析
5. データヴィジュアライゼーション
履修条件・関連する科目
成績評価の方法と基準
講義への出席と課題により総合的に判断する
教科書・テキスト
適宜指定する
参考書
適宜指定する
課外学習等（授業時間外学習の指示）
講義で扱った内容を再現できるように復習すること
授業の進め方
各担当教員に従う
注意事項
本授業に関する参照Webページ
担当教員からのメッセージ
使用言語
授業開講形態等
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置