学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		医・博後
時間割コード
Registration Code		5822004
科目名　【日本語】
Course Title		先端社会健康情報学特講
科目名　【英語】
Course Title		Special Lectures on Advanced Real-world Health Informatics
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
担当教員　【日本語】
Instructor		中杤　昌弘 ○ 松井　佑介
担当教員　【英語】
Instructor		NAKATOCHI Masahiro ○ MATSUI Yusuke
単位数
Credits		2
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		春集中 その他 その他
Intensive(Spring) Other Other
必修・選択
Required / Selected


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
新たな研究テーマ創生につながることを意識した先端的な研究論文を題材として、新たな先端計測技術によるリアルワールドデータによる人の健康と高度情報社会におけるメディア情報技術を融合させた新たな予防医療のあり方について学習し、またそれらを実現するために必要な先端的データ科学の方法論の実践的概念とその実装スキルを習得する。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
New preventive medicine that fuses human health with real world data based on new advanced measurement technology and media information technology in the advanced information society, using cutting-edge research papers that are thought to lead to the creation of new research themes To learn practical methods and to acquire practical concepts and implementation skills of advanced data science methodologies necessary to realize them.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
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応用を実践的に習得することを目標とする。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
授業の内容や構成
Course Content / Plan
大規模なヒト集団から得られたコホートデータやゲノムデータ(主に一塩基多型(SNP))のより高度な解析を中心に扱う。主に、R及びbashを活用し、データを取得してから前処理・統計解析・結果の考察までを実践的ハンズオン形式で進める。
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
博士課程後期課程に入学するまでに、十分にR, Linuxのプログラミングスキル、疫学、統計学、生物学、バイオインフォマティクスの知識を習得している方のみ受講可能。
履修登録を望む場合、事前に中杤へ相談すること(下記のメールアドレスに連絡する)。
データサイエンスの基礎的解析スキルの取得を望む場合、博士課程前期課程(場合によっては学部)の科目の履修を薦めることもある。
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
課題、講義への参加状況
教科書・テキスト
Textbook
特に無し。必要に応じて講義資料を随時配布する。
参考書
Reference Book
必要に応じて講義中に紹介する。
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
プログラミングやデータ解析スキルを、講義時間内だけで習得しきることは困難です。自習を行い、講義で得た知識・技術を定着させてください。
授業の進め方
How to proceed with the class
本講義は、集中講義形式で行う。演習も実施する。
開催日は個別に通知する。
注意事項
Notice for Students
博士課程後期課程に入学するまでに、十分にR, Linuxのプログラミングスキル、疫学、統計学、生物学、バイオインフォマティクスの知識を習得している方のみ受講可能。
履修登録を望む場合、事前に中杤へ相談すること(下記のメールアドレスに連絡する)。
データサイエンスの基礎的解析スキルの取得を望む場合、先に博士課程前期課程(場合によっては学部)の科目の履修を薦めることもある。
本授業に関する参照Webページ
Reference website for this Course
担当教員からのメッセージ
Message from the Instructor
使用言語
Language(s) for Instruction & Discussion
日英併用
授業開講形態等
Lecture format, etc.
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)
対面講義で行う。