数理・データサイエンス・AI教育プログラム

教育プログラムの名称:「医療人育成を目指した数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」

近年、ビッグデータの利活用、バイオインフォマティクス、画像診断、病理診断など、最新の医学・医療の分野においても、数学、統計学、データサイエンス、情報科学、AI・機械学習の理論・技術が応用されている。医学部の学生が将来医療現場に出たとき、これらの理論・技術を正しく理解することで、活用の幅が拡がると共に、新しい医療技術を生み出すことが期待されています。

本学では、学部教育の正規課程において、学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・AIを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成することを目的として、数理・データサイエンス・AIに関する知識及び技術について体系的な教育を行っています。

この度、既存の取組みに基づいた本学の「医療人育成を目指した数理・データサイエンス・AI教育プログラム」が、内閣府・文部科学省・経済産業省の3府省が連携した「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)」に認定されました(令和3年8月4日)。

本教育プログラム(「医療人育成を目指した数理・データサイエンス・AI教育プログラム」)では、数理・データサイエンス・AIの基盤的な内容に加えて、医療現場への応用と限界に関する事例の教育も積極的に取り入れ、医学・医療を学ぶ医学生に特化した教育プログラムを提供し、数理・データサイエンス・AI領域の新しい医療技術の創出に寄与できる人材の育成を目的としています。

今後、プログラミング実習、画像診断、病理診断、医療イノベーション学習などを授業内容に積極的に取り入れながら、数理・データサイエンス・AI教育プログラムをさらに充実させていきます。

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                     (認定期限:令和8年3月31日)      

【医学科】

〔身に付けることのできる能力〕

本教育プログラムを医学部の学生(医学科・看護学科ともに)が学修することにより、以下のことができるようになる。

  • データサイエンスを医療現場で利活用するための基礎知識を学び、具体的な事例を通じて実践に向けた能力を身につける。
  • 情報リテラシー、情報セキュリティーにかかる知識を身につけ、医療分野でICTが担うべき役割と将来の方向性について考察・提案できる。
  • 放射線画像診断、病理診断など実際の医療現場におけるAIの利活用に関して理論・技術を理解した上で、それを実践することができる。

〔修了要件〕

本学医学部医学科では、一般教育科目では単位制を、専門科目では単位制ではなく時間制を採用している。下記の授業科目のうち「現代社会と科学」と「医療イノベーションの基礎」を除く21科目が進級要件に関わる必修科目である。本教育プログラムの修了要件として、これらの必修科目の21科目と選択科目の2科目を合わせた23科目全て(10単位+822時間)を履修・合格することを修了要件とする。

〔開設される授業科目について〕

医学部医学科
  1.   医療情報学
  2.   情報科学
  3.   確率・統計
  4.   公衆衛生学
  5.   社会医学フィールド実習
  6.   放射線医療学
  7.   日本語表現法・アカデミックライティング
  8.   検査医学
  9.   現代社会と科学
  10.   神経系
  11.   耳鼻・咽喉系
  12.   臨床実習(放射線科)
  13.   臓器生理学実習II
  14.   筋・骨格系
  15.   循環器系
  16.   内分泌・代謝系
  17.   腎・尿路系
  18.   消化器系
  19.   呼吸器系
  20.   臓器生理学実習I
  21.   診断学序論
  22.   病態発生学Ⅰ
  23.   医療イノベーションの基礎

〔授業の方法(形式)及び内容並びに実施体制(当該教育プログラムを実施するための計画)〕

No.

科目名
(クリックするとシラバスへ移動)

本プログラムにおける講義テーマについて
※( )内は、本講義内の何回目の講義に該当しているかを記載

医療情報学

  • 情報社会・Society 5.0における医療分野ICT、ビッグデータ、IoT、AIの活用例と限界(1,  6)
  • 医療分野におけるAIの歴史・基本概念・研究開発・応用可能性・限界(1,  6)
  • 医療・医学分野におけるAIとコンピュータシミュレーション(5,  6)
  • 医療情報・AI利活用における関連法案と情報セキュリティ(2,  6,  7,  8,  11,  12)

情報科学

  • 表計算ソフトウェア(基礎編、応用編)(3,  5)、画像処理(7)、動画処理の仕組みと加工(8)、医療とAI(13)
  • 情報セキュリティ(10, 11)

確率・統計

  • 社会、医療、医学研究のデータを適切、有効に応用できるための基礎を身につける(1~9,  15)

公衆衛生学

  • 公衆衛生学総論(1)、地域保健・衛生行政(6)、生物統計学(10) 、保健統計(11) 、疫学方法論1~4(14,  15,  18,  19)
  • 生活習慣と健康1-2(4, 16)、社会保障・高齢者保健(7)

社会医学フィールド実習

  • COVID19の感染拡大に伴う保健行政の取り組み(原因究明や感染流行拡大を予防するための具体的な計画・施策・評価)の実際を学ぶ(1~52)
  • グループ別討議と計画作成(2)

6

放射線医療学

  • 放射線医療学総論(2)
  • 放射線治療法Ⅰ(9)、放射線治療法Ⅱ(10)

7

日本語表現法・アカデミックライティング

  • アカデミック・ライティング1) 科学者にとって必要なもの(1)
  • アカデミック・ライティング2) 引用のルール・著作権(2)

8

検査医学

  • 検査データの評価法と精度管理(1)

9

現代社会と科学

  • スーパーコンピューターの社会への貢献(4)

10

神経系

  • 術中ナビゲーションシステム(22)
  • 中枢神経系の画像診(2)

11

耳鼻・咽喉系

  • ナビゲーション手術(18)
  • 耳鼻咽喉科画像診断(23)

12

臨床実習(放射線科)

  • 読影実習(1日目と5日目)

13

臓器生理学実習II

  • シュミレーション教材を用いたインシリコ実習を行う(3,  4)

14

筋・骨格系

  • 筋骨格系の画像診断(9)

15

循環器系

  • 循環器画像診断総論(17)

16

内分泌・代謝系

  • 内分泌画像診断、X線診断学、MRI、RI(18)

17

腎・尿路系

  • 腎・尿路系の画像診断、MRI、X線診断、CT、RI診断(6)

18

消化器系

  • 消化管画像診断(17)

19

呼吸器系

  • 解剖と画像診断(3 ,  4)
  • 肺の構造と画像の基礎(5)

20

臓器生理学実習I

  • 心電図の基礎知識Ⅰ(3)、Ⅱ(4)

21

診断学序論

  • 観察研究、介入研究、システマテックレビュー、メタ分析について学習する(6)

22

病態発生学Ⅰ

  • 人体病理所見の顕微鏡画像をデジタル化したバーチャルスライドを作成して実習に用いる(23)

23

医療イノベーションの基礎

  • 医療を取り巻く社会環境、医療分野のAI活用事例(1,  7,  8)
  • 研究開発、製品開発の流れ、仮説検証、データの活用方法(13)
  • 医療現場でのデータ・AIの活用事例、課題解決に向けた提案方法(5,  6,  9,  10)、金融経済教育(2)、進化型医療(ヘルスケア)(7)

【看護学科】

〔身に付けることのできる能力〕

本教育プログラムを医学部の学生(医学科・看護学科ともに)が学修することにより、以下のことができるようになる。

  • データサイエンスを医療現場で利活用するための基礎知識を学び、具体的な事例を通じて実践に向けた能力を身につける。
  • 情報リテラシー、情報セキュリティーにかかる知識を身につけ、医療分野でICTが担うべき役割と将来の方向性について考察・提案できる。
  • 放射線画像診断、病理診断など実際の医療現場におけるAIの利活用に関して理論・技術を理解した上で、それを実践することができる。

〔修了要件〕

本学医学部看護学科では、全ての授業科目において単位制を採用している。 下記の授業科目のうち「現代社会と科学」と「医療イノベーションの基礎」を除く7科目が進級要件に関わる必修科目である。本教育プログラムの修了要件として、これらの必修科目の7科目と選択科目の2科目を合わせた9科目全て(13単位)を履修・合格することを修了要件とする。

〔開設される授業科目について〕

医学部看護学科
  1.   情報科学
  2.   ランダム現象の数理
  3.   アカデミック・スキル
  4.   疫学
  5.   保健統計学
  6.   看護学研究方法論
  7.   看護研究
  8.   現代社会と科学
  9.   医療イノベーションの基礎

〔授業の方法(形式)及び内容並びに実施体制(当該教育プログラムを実施するための計画)〕

No.

科目名
(クリックするとシラバスへ移動)

本プログラムにおける講義テーマについて
※( )内は、本講義内の何回目の講義に該当しているかを記載

情報科学

  • 保健医療情報1(10)
  • 画像処理(7)、動画処理の仕組みと加工(8)
  • 情報セキュリティ(11, 12)、保健医療情報2(13)
  • 表計算ソフトウェア(基礎編、応用編)(3, 6)

ランダム現象の数理

  • 社会、医療、看護研究のデータを適切、有効に応用できるための基礎を身につける(1~12)

アカデミック・スキル

  • 実験・調査の方法(7,  8)
  • 文献やデータの引用のルールやマナー、著作権(5)

疫学

  • 疫学の概念、集団の健康状態の把握、疫学の研究方法(9〜12)

保健統計学

  • 統計資料の見方(1,  2)
  • 人口動態・保健統計調査(3〜7)
  • 保健医療情報の管理と活用の基礎、保健統計演習(10〜15)

6

看護学研究方法論

  • 統計及び数理基礎

7

看護研究

  • アンケート対象者のプライバシー保護データやデータを扱う上での研究規範の重要性

8

現代社会と科学

  • スーパーコンピューターの社会への貢献(4)

9

医療イノベーションの基礎

  • 医療を取り巻く社会環境、医療分野のAI活用事例(1,  7,  8)
  • 研究開発、製品開発の流れ、仮説検証、データの活用方法(13)
  • 医療現場でのデータ・AIの活用事例、課題解決に向けた提案方法(5,  6,  9,  10)、金融経済教育(2)、進化型医療(ヘルスケア)(7)

【自己点検・評価について】

令和3年度第2回の教学活動評価委員会(令和3年11月1日開催)において、令和2年度実施の授業科目について、学生による評価をまとめた報告書について審議を行いました。

そのうち、本教育プログラム「医療人育成を目指した数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を構成する医学科23科目、看護学科9科目(ただし、看護研究は除く)の授業科目評価の結果は以下のとおりとなりました。

具体的には、4点満点(点数及び尺度は以下とする, 4点:満足、3点:まあまあ満足、2点:普通、1点:やや不満足、0点:不満足)で満足度調査を行い、80%以上の科目(26/31科目)について、3点以上の得点であり(平均は3.17点)、本教育プログラムを構成する授業科目に対して受講学生が概ね良好な評価を行っていることが判明しました。

今後は、全体としての本教育プログラムの評価を行うために、数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラムでの学修目標(導入、基礎、心得)について、学生の到達度などに関するデータをIR室で収集し、それに基づき教学活動評価委員会で評価を行い、教育プログラムの改善に役立てていきます。

なお、本教育プログラムを構成する主たる授業科目の数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラムへの対応は別途記載しています。

デジタルを活用した大学・高専教育高度化プラン

令和2年度 大学改革推進等補助金(デジタル活用教育高度化事業)

新型コロナ感染拡大の状況下でも、従来と同様の教育を行うため、令和2年4月より、デジタルを活用した遠隔授業を取り入れた学修環境の整備を急速に進めてきました。今回の計画はその延長上にあり、デジタル化を取り入れた高次の学修教材を提供することにより、学生一人一人が自主的に学ぶ個別化教育を推進するものであります。

本学では、学生が身につけておくべき知識・技能・態度に関する能力(アウトカム)を卒業認定に関する方針に基づいて策定した学修成果基盤型教育を行っています。特に、医学科では、8つのアウトカムの一つに「生涯にわたって自律的に学ぶ姿勢」があり、細目として、「1.医学・医療の進歩に関心を持ち、生涯にわたって自律的に学び続けることができる。」、「2.他の医療者と互いに教え、学び合うことができる。」があります。

本事業では、こうした生涯にわたる自主学修と他社との学び合いを動機づけるために、ICTを活用した学修環境を整備し、自主学修と学び合いの環境整備を推進することを目的としています。また、関連機器の拡充のみならず、教師役反転授業(反転授業時に、学修者が教師役となって、学修教材の吟味と再教材化を行うことで、学修者自身の予習とする学修法)の導入と効果検証により、新たな教授学修方略の提案を目指します。

地域医療を担う看護師育成(訪問看護師コース)

平成27年度採択 滋賀県地域医療介護総合確保基金事業「在宅看護力育成事業:訪問看護師コース」

団塊の世代が75歳以上となる平成37年にむけて、病床の機能分化・連携、在宅医療・介護の推進、医療・介護従事者の確保・勤務環境の改善等、「効率的かつ質の高い医療提供体制の構築」と「地域包括ケアシステムの構築」が急務の課題であるため、厚生労働省は消費税増収分を活用した地域医療介護総合確保基金を各都道府県に設置しました。

本学では、訪問看護師コースの設置・プログラム開発「在宅看護力育成事業」が、滋賀県の居宅等における医療の提供に関する事業として平成27年度に採択されています。

本プログラムでは、看護臨床教育センターと医学部看護学科、附属病院、滋賀県の協力体制で実施しており、本学の教員に加え在宅看護専門看護師や訪問看護認定看護師の資格を有する看護職が担当教員となることで、「訪問看護の魅力」や「在宅看護の実際」をより深く理解し、実践力のある訪問看護師を育成するプログラムを実施しています。また、滋賀県看護協会が作成・運用している「新卒訪問看護師育成プログラム」を卒後教育として活用した、全国的にも珍しい卒前卒後の一貫した教育プログラムとなっています。

研究医養成コース(産学協働支援による学生主体の研究医養成)

平成24年度採択(平成28年度採択期間終了) 文部科学省「基礎・臨床を両輪とした医学教育改革によるグローバルな医師養成」

近年医師不足が問題になっていますが、基礎医学の研究と教育を担う研究医の不足はさらに危機的な状況です。本学では基礎系研究医の養成のため、平成23年度から研究医枠による入学定員の2名増員を行い、医学科第1、2学年学生を対象に、通常の学部教育と平行する形で、入門研究医コースを進めてきました。

さらに平成24年度には、それを発展させた「産学協働支援による学生主体の研究医養成」が文部科学省の研究医養成事業として選定されました。

本プログラムでは、学生の主体的な探究活動をサポートしながら、研究活動の場を提供する入門研究医コースへの参加を医学科第5学年まで広く募り、入門研究医コースにつづく登録研究医コースとして、キャリアパスの異なる4つの専攻(分子医科学、病理学、法医学、公衆衛生学)を選択できるようにしました。そこに産学協働の奨学金でサポートされる多様な大学院プランへとさらに接続させることによって、学部から大学院までシームレスに研究活動を発展させ、研究医を従来よりも早期に養成することを目指しています。

なお、本プログラムに係る文部科学省の補助事業期間は平成28年度で終了しましたが、平成29年度以降も引き続き、本学の独自事業「研究医養成コース」として継続してプログラムを実施しています。

高度がん医療を先導するがん医療人育成(がんプロ)

平成29年度採択 文部科学省 多様な新ニーズに対応する「がん専門医療人材(がんプロフェッショナル)」養成プラン

多様な新ニーズに対応する「がん専門医療人材(がんプロフェッショナル)」養成プランは、文部科学省が国公私立大学を対象に、大学院課程においてがん専門医療人養成のための教育拠点を構築することを目的とした優れたプログラムに対し財政支援を行うもので、平成29年度から新規に設けられました。

本学では、京都大学、三重大学、大阪医科大学、京都薬科大学と共同で申請したプログラムである「高度がん医療を先導するがん医療人養成」が、平成29年度に採択されています。

本プログラムは、各大学がそれぞれの個性や特色、得意分野を活かしながら、相互に連携・補完して教育を活性化し、高度ながん医療、がん研究等を実践できる優れたがん専門医療人の養成を目指す教育プログラムであり、本学では大学院医学系研究科博士課程医学専攻に、がん専門医療人養成コースを設置しています。

アジア非感染性疾患(NCD)超克プロジェクト(リーディングプログラム)

平成25年度採択 文部科学省「博士課程教育リーディングプログラム」

「博士課程教育リーディングプログラム」は、文部科学省が国公私立大学を対象に、広く産学官にわたりグローバルに活躍するリーダーを養成することを目的として、産学官の協力のもと、従来の専門分野の枠を超えた大学院博士課程教育の抜本的な改革・再構築の推進図るプログラムに対して財政支援を行うもので、平成23年度から新規に設けられました。

本学では、「アジア非感染性疾患(NCD)超克プロジェクト」が、平成25年度に採択されています。

非感染性疾患(Non-Communicable Disease、以下NCD)は、先進国のみならず世界規模で急増しており、21世紀の健康問題の核心的課題として位置づけられています。国際連合では「NCDの克服こそが国際連合の使命」と位置付け、国連NCDサミットを開催しており、各国政府関係者及び学術機関の連携が進んでいます。NCDはがん、脳心血管疾患、及びその危険因子である糖尿病・高血圧・脂質異常症など生活習慣病の増加という形で顕在化し、アジア新興国において特に深刻な健康問題となっています。現在、アジア太平洋州における健康問題の解決と健康寿命の延伸を実現するためのグローバルリーダー人材の育成が求められています。

本プログラムでは、本学における充実した生活習慣病疫学研究の基盤を最大限に活用した教育を通じ、NCDに関する医学的知識、疫学方法論をはじめとした高度な科学技術、アジアの公衆衛生改善に対する構想力を兼ね備えた、産学官を横断する人的ネットワークをもつ、バランスのとれたリーダーを養成します。これにより、国内外の産学官の広い分野においてアジア太平洋州のトップリーダーとして活躍するNCD対策の専門家を育成します。

慢性の痛みに関する教育プログラムの構築

平成28年度採択 文部科学省大学改革推進等補助金(大学改革推進事業)課題解決型高度医療人材養成プログラム

この事業の目的は、山口大学、大阪大学、滋賀医科大学、愛知医科大学、東京慈恵会医科大学の5大学の痛み治療の実績を生かし、痛みに評価・対応する教育プログラムを構築し、慢性疼痛教育を継続的に行い、学生教育とチーム医療のリーダーを養成することです。

慢性痛管理学コース(e-learning)

本プログラムでは、疼痛・慢性痛に焦点を当て、その病態や治療に関して医学的アプローチのみならず、心理学的、社会学的アプローチ、チームアプローチを含めて教育を進め、慢性痛に関する包括的な理解を促す教育を行うために、e-learningによる教育プログラム「慢性痛管理学コース」を開設しています。

対象者

  • 医学部学生、医学系研究科大学院生、歯学部学生、歯学研究科大学院生、薬学部学生、専攻医、医療関連職種を希望する学生、大学院生
  • 一般医師歯科医師その他の医療者等

受講方法

インターネット環境さえあれば、慢性痛の集学的診療に豊富な経験を持つ講師陣による、系統だった共通のカリキュラムを学ぶことができます。受講者はオンライン上で繰り返し学習することができ、高度な教育・指導スキルの修得が可能です。

また、履修証明プログラムを受講し所定の成績を収めた場合は、山口大学から文部科学省の定める履修証明プログラム修了証書が発行されます。

【本学の学生でe-Learningによる教材閲覧を希望される方へ】

慢性痛管理学コース受講(教材閲覧)申込書に必要事項をご記入のうえ、学生課学生企画係へ提出してください。

なお、本学医学部学生、大学院医学系研究科学生、附属病院研修医は、無料で受講(教材閲覧)することができます。

ログイン画面

  • 「慢性痛管理学コース」のログイン画面(※ID、パスワードが必要です。)はこちらです。

コースについてのお問い合わせ・提出先

国立大学法人滋賀医科大学 学生課学生企画係
電話:077-548-3597
E-mail:hqgkikak[a]belle.shiga-med.ac.jp([a]を@に変えて送信してください。)