Web Syllabus(講義概要)
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生命データサイエンス特論演習Ⅱ(BI2)B
英文名 Practice for Advanced Course of Biomedical Data Science II (BI2)B
科目概要 未来工学研究科(博士後期課程)生命データサイエンス専攻博士1年~2年通年、主科目、選択、演習、4単位
科目責任者  荒井 康夫
担当者 (※は実務経験のある教員) 荒井 康夫
講義室

授業の目的

医療情報の可視化とその適用に関する最新の学術論文等を精読し、論文に示されるデータ収集手法、データ解析アルゴリズムについて深く理解することを目指す。併せて、学術論文の批判的読解、要約、発表、討論を通じ、先行研究における背景や意義を主体的に理解するとともに、その研究者がどのように課題設定し、その成果を取りまとめ、公表に至ったかの過程をトレースすることにより、研究の本質を捉え、客観的な視点から研究成果を評価・分析し、自ら課題を見出す能力を涵養する。

教育内容

医療情報の可視化について、最新の学術論文等を基に、研究動向、データリソースの特性、データ解析アルゴリズム、適用範囲、倫理的課題などの最新の知見を得る。併せて、先行研究を系統的に読み解く方法を修得するとともに、発表資料の作成能力、効果的なプレゼンテーションスキル、論理的かつ説得力のある表現方法を学ぶ。

教育方法

履修者は、「医療の可視化とその適用について」のできるだけ最近の英文・和文文献を対象に系統的文献レビューを行う。その内容についてパワーポイントなどを利用して20分程度の発表を行い、質疑応答や討論を通じて文献の理解を深めるとともに、科学的かつ発展的な議論の仕方を修得する。発表内容等については適宜フィードバックを行う。

卒業・学位授与の方針と当該科目の関連

DP1、DP2、DP5

授業内容(シラバス)

項目 内容 担当者
1~2回 ガイダンス・書籍、論文の選び方、プレゼンテーションとディスカッション 本講義の目的や進め方等を説明するとともに、紹介する論文の選び方、関連文献の検索方法、発表手法について学ぶ。 荒井 康夫
3~4回 学術論文発表並びに討論:
医療データの特性
大規模医療データベースの特性や構造に関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。 荒井 康夫
5~6回 学術論文発表並びに討論:
医療情報の倫理的課題
医療情報の可視化の倫理的課題に関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。 荒井 康夫
7~8回 学術論文発表並びに討論:
可視化のアルゴリズムとプログラム①
機械学習を利用した可視化のアルゴリズムとプログラムについての学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。 荒井 康夫
9~10回 学術論文発表並びに討論:
可視化のアルゴリズムとプログラム②
医療データの収集・解析手法の設計に関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。 荒井 康夫
11~12回 学術論文発表並びに討論:
可視化のアルゴリズムとプログラム③
医療データ品質の評価と向上方法に関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。 荒井 康夫
13~14回 学術論文発表並びに討論:
大規模医療データベース①
国際統計分類、診断群分類(DRG・DPC)のいずれかに関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。 荒井 康夫
15~16回 学術論文発表並びに討論:
大規模医療データベース②
ナショナルデータベースに関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。 荒井 康夫
17~18回 学術論文発表並びに討論:
大規模医療データベース③
疾患レジストリ・バイオバンクのいずれかに関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。 荒井 康夫
19~20回 学術論文発表並びに討論:
大規模医療データベース④
電子カルテ(EHR/EMR)、医療画像データ、PHR、PRO(患者由来医療情報)のいずれかに関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。 荒井 康夫
21~22回 学術論文発表並びに討論:
医療情報の可視化の適用①
医療情報の可視化を用いた臨床研究・臨床試験・公衆衛生のいずれかに関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。 荒井 康夫
23~24回 学術論文発表並びに討論:
医療情報の可視化の適用②
医療情報の可視化を用いた人口問題研究・医療問題研究に関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。 荒井 康夫
25~26回 学術論文発表並びに討論:
医療情報の可視化の適用③
医療情報の可視化を用いた医療サービスに係る研究・医療リソース配分の研究のいずれかに関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。 荒井 康夫
27~28回 学術論文発表並びに討論:
医療情報の可視化の適用④
医療情報の可視化を用いた医療質評価研究・医療安全管理研究のいずれかに関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める 荒井 康夫
29~30回 総括と取りまとめ これまでに紹介した論文についての総括を行い研究動向について議論する。 荒井 康夫
1~2回
項目
ガイダンス・書籍、論文の選び方、プレゼンテーションとディスカッション
内容
本講義の目的や進め方等を説明するとともに、紹介する論文の選び方、関連文献の検索方法、発表手法について学ぶ。
担当者
荒井 康夫
3~4回
項目
学術論文発表並びに討論:
医療データの特性
内容
大規模医療データベースの特性や構造に関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。
担当者
荒井 康夫
5~6回
項目
学術論文発表並びに討論:
医療情報の倫理的課題
内容
医療情報の可視化の倫理的課題に関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。
担当者
荒井 康夫
7~8回
項目
学術論文発表並びに討論:
可視化のアルゴリズムとプログラム①
内容
機械学習を利用した可視化のアルゴリズムとプログラムについての学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。
担当者
荒井 康夫
9~10回
項目
学術論文発表並びに討論:
可視化のアルゴリズムとプログラム②
内容
医療データの収集・解析手法の設計に関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。
担当者
荒井 康夫
11~12回
項目
学術論文発表並びに討論:
可視化のアルゴリズムとプログラム③
内容
医療データ品質の評価と向上方法に関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。
担当者
荒井 康夫
13~14回
項目
学術論文発表並びに討論:
大規模医療データベース①
内容
国際統計分類、診断群分類(DRG・DPC)のいずれかに関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。
担当者
荒井 康夫
15~16回
項目
学術論文発表並びに討論:
大規模医療データベース②
内容
ナショナルデータベースに関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。
担当者
荒井 康夫
17~18回
項目
学術論文発表並びに討論:
大規模医療データベース③
内容
疾患レジストリ・バイオバンクのいずれかに関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。
担当者
荒井 康夫
19~20回
項目
学術論文発表並びに討論:
大規模医療データベース④
内容
電子カルテ(EHR/EMR)、医療画像データ、PHR、PRO(患者由来医療情報)のいずれかに関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。
担当者
荒井 康夫
21~22回
項目
学術論文発表並びに討論:
医療情報の可視化の適用①
内容
医療情報の可視化を用いた臨床研究・臨床試験・公衆衛生のいずれかに関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。
担当者
荒井 康夫
23~24回
項目
学術論文発表並びに討論:
医療情報の可視化の適用②
内容
医療情報の可視化を用いた人口問題研究・医療問題研究に関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。
担当者
荒井 康夫
25~26回
項目
学術論文発表並びに討論:
医療情報の可視化の適用③
内容
医療情報の可視化を用いた医療サービスに係る研究・医療リソース配分の研究のいずれかに関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める。
担当者
荒井 康夫
27~28回
項目
学術論文発表並びに討論:
医療情報の可視化の適用④
内容
医療情報の可視化を用いた医療質評価研究・医療安全管理研究のいずれかに関する学術論文、書籍等の内容についての発表及び討論により理解を深める
担当者
荒井 康夫
29~30回
項目
総括と取りまとめ
内容
これまでに紹介した論文についての総括を行い研究動向について議論する。
担当者
荒井 康夫

到達目標

1.学術論文を短い時間で読み解き、その内容を正確に理解し、自身のアイディアを含め、他者に説明、議論できるようになる(アウトリーチ能力の醸成)。
2.演習の中で得られた知見を客観的な視点から評価・分析することによって、新たな課題(アイディア、気付き)を見出せるようになる。
3.我が国の医療データの事情を踏まえたうえで、読解力、プレゼンテーション力、科学的に議論する能力に加え、分野を牽引する自身の研究へと昇華できるようになる。

評価方法

自身が担当する回(年4回程度)の準備スライド(50%)、発表内容及び質疑応答(50%)から評価する。

準備学習(予習・復習等)

【講義時間外に必要な学習の時間:120時間】
予習:各人が担当する回においては、担当範囲の内容について説明すべき点、不明の点などを明らかにし、必要に応じて参考文献などを調べ、発表に臨むこと。また、自分の担当以外の回においては、事前に予定されている範囲に目を通し、質問点などをまとめておくこと。
復習:発表後には、教員を含め、研究室に所属するすべての履修生との間で議論が行われる。発表での不明瞭・不十分であった内容や、質疑において十分な回答が行えなかった点については、改めて参考文献などを調べて理解を深めること。自分の担当の有無に関わらず常に同様の姿勢で臨んでもらいたい。

備考・その他

この科目では、担当教員と履修者との議論を通じて、自身の先端的研究の推進に役立てることはもちろん、それを発信し、興味を同じくする研究者と対等に議論し、分野を牽引していく力を養うため、演習の中で得られた知見から新たな気付きを見出せるよう積極的に取り組むこと。
【関連科目:生命データサイエンス特別講義Ⅱ、生命データサイエンス特別研究Ⅲ】

教材

種別 書名 著者・編者 発行所
教科書 なし
参考書 文献、書籍等適宜紹介する
教科書
書名
なし
著者・編者
発行所
参考書
書名
文献、書籍等適宜紹介する
著者・編者
発行所