Graduate Degree Program of Health Data Science
大学院医療データサイエンスプログラム 大学院医療データサイエンスプログラム

質の高い医療を実現するため、医療のビックデータを利活用できる人材が求められています。本学位プログラムでは、データサイエンスの知識を医療分野に適用し、学術的・社会的な課題が解決できるような研究者・指導者の育成をめざします。

Program features

大学院医療データサイエンスプログラムは、研究科等連係課程制度を活用して、学内6研究科の連携のもと、既存分野の枠を超えて編成された多様な専門領域からなる分野横断型の教育課程です。
医療関連分野のデータを利活用して学術的・社会的な課題の解決方法を立案し、それを実施・評価することにより、認知症をはじめとする中枢神経系疾患の原因解明や予防のための基礎研究、個人の体質にあわせた予防医療に関する研究、新しい医療サービスの実装(計画、実施、評価)などに貢献できる研究者・指導者の育成をめざします。

Class subject

Subject classification 授業科目名(※オンライン授業)
Basic courses ※医療情報リテラシー Compulsory
※医療統計学 Elective
Specialized courses ※疾患と診断および予防データサイエンス特論 Elective
※疾患と診断および予防データサイエンス演習 Elective
※画像と病態データサイエンス特論 Elective
※画像と病態データサイエンス演習 Elective
※認知と脳および薬データサイエンス特論 Elective
※認知と脳および薬データサイエンス演習 Elective
※患者支援データサイエンス特論 Elective
※患者支援データサイエンス演習 Elective
※医療イノベーションデータサイエンス特論 Elective
※医療イノベーションデータサイエンス演習 Elective
研究科目 データサイエンス特別研究 Compulsory

 

履修方法

次の通り19単位以上を修得する。

  • 必修科目として、基礎科目より1科目1単位、研究科目より1科目12単位、計2科目13単位を修得する。
  • 選択科目として、専門科目より計6科目6単位以上を修得する。ただし、5つの研究領域から3つの研究領域を選び、対応する講義科目と演習科目の1単位ずつ2単位を1組として、計6科目6単位を必ず修得すること。

(履修上の注意)
基礎科目、専門科目など多くの授業がオンライン形式で行われますので、履修には快適なインターネット環境が必要となります。

修了要件
上記の履修方法により、19単位以上を修得し、かつ、必要な研究指導を受けたうえ、博士論文の審査および口述試験に合格すること。

Credit Recognition

Grading Criteria

Grading Criteria Score Veredict
S. 90 percent or higher Pass
A 80 percent
B. 70 percent
C. 60 percent
D. Less than 60 percent Fail
N - Certification