pickup授業
医療データで磨く、幅広い業界で通用するAI活用力
本授業では、社会課題を解決するためのツールとして、人工知能（AI）を使いこなす力を身につけることをテーマにしています。具体的には、医療・健康・福祉に関する数値や画像データをAIに深層学習させ、そこに含まれる「傾向」や「特徴」を発見するスキルを習得します。
例えば、検査値の変化から重症化の予兆を察知したり、レントゲン画像から異常を見つけたりする仕組みづくりです。さらに、このスキルは医療分野にとどまりません。交通の混雑予測や防災の被害推定、農業の生育判定、スポーツの動作分析など、幅広い分野で応用可能です。実社会の課題に対し、データを用いて解決策を導き出す実践力を養います。
医療データからAIで傾向や特徴を発見。社会課題を解決へ導く視点を、先生と議論しながら磨きます。
複雑な医療データを扱うからこそ身につく、あらゆる分野で通用する実践的な解析力
医療現場で扱われるデータは、数値や画像、文章、時間変化などが複雑に混ざり合っているうえに、欠損やばらつきも多く含まれています。さらに、人の命に関わるため「決して間違えられない」という厳しい条件も伴います。だからこそ、この授業で学ぶデータサイエンスは極めて実践的です。一筋縄ではいかないデータを扱い、精度の高い解析を行う経験を積むことで、医療分野はもちろんのこと、自治体や民間企業などの他分野でも十分に通用する確かな実力を身につけます。
AIにデータを学習させて予測精度を検証中。試行錯誤を繰り返しながら、実践的な解析スキルを養います。
ブロックで作った模型都市を撮影し、自ら集めたデータでAIを育てる探究サイクル
座学だけで終わらせず、学生が自ら動きたくなるような仕掛けとして、「ブロック玩具で作った模型都市」を活用しています。学生はこの都市の中で、危険な場所や混雑、転倒といったシーンを自分たちで撮影し、AIに学習させて予測や判断を行わせます。AIの精度は自分たちが作成したデータの質に左右されるため、思うような結果が出ないときはデータの撮り直しなど手探りの作業が必要です。試行錯誤しながらAIの精度を高めていく探究のサイクルを回すことで、深い学びへとつながります。
ブロックで作った模型都市を撮影してデータを収集。自分たちで集めた情報を使ってAIを育て上げます。
数字の裏にある意味を読み解き、社会を良くしたい君へ
数学や情報が得意な人はもちろん、社会の中にある「データの意味」を読み解くことが好きな人に向いています。データを通して「なぜそうなるのか」を考え、社会を良くしたい人におすすめです。
医療・福祉の現場をはじめ、様々なフィールドで活躍できるデータサイエンティストを目指せます。
医療データサイエンス入門II
講師：二瓶 裕之先生
本授業は、文部科学省の「数理データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」で、特色ある教育プログラムとして選定された実績があります。教員と学生が1年以上かけて制作したこだわりの教材にも注目です。
医療データは、数値・画像・文章・時間変化などが折り重なった、とても複雑なものです。このデータを使ってデータサイエンスを学ぶことで、幅広い分野で強みを発揮する知識と技術を磨けます。
※この画面の情報は、すべて取材した時点でのものになります。
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