タイトル

開講年度 開講学部等
2025 大学院医学系研究科（医学博士課程）
開講学期 曜日時限 授業形態 AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
通年 未定   8.0
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
5153100061 特別研究（システムバイオインフォマティクス） 日本語 8
担当教員（責任）[ローマ字表記] メディア授業
浅井 義之[ASAI Yoshiyuki] ー
担当教員[ローマ字表記]
浅井 義之　[ASAI Yoshiyuki]
特定科目区分   対象学生   対象年次  
ディプロマ・ポリシーに関わる項目 カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
授業の目的と概要
システムバイオロジーならびにバイオインフォマティクス分野、そして、ＡＩ・機械学習テクノロジーに関する最新の知見を学ぶ。医学・医療分野では現在これらの技術が導入され、大きく進展しようとしている。当講座で推進している研究に関連する、あるいは全く新しい話題に関して研究指導を行い、博士論文の作成に必要な能力を養う。
授業の到達目標
・研究テーマの背景や目的をわかりやすく説明できる。
・指導教員の補助を受けず単独で研究活動を進めることが出来る。
・各種学会等に積極的に参加し，最先端の研究に触れるとともに自らの研究内容をわかりやすく伝えることが出来る。
・症例検討会、論文抄読会等に積極的に参加している。
・最新の実験・研究手法を身につけ，さらに人に教えることもできる。
授業計画
【全体】
具体的にデータと目的を設定した課題を提示し、実際に解析を進め取り組み状況・進捗状況を考慮しつつ、新たな手法の開発も含めて検討する中でＡＩ・機械学習、システムバイオロジーならびにバイオインフォマティクスの技術を習得する。
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 システムバイオロジー、バイオインフォマティクス、ＡＩ・機械学習 演習 学習内容を再確認する。
第2回 システムバイオロジー、バイオインフォマティクス、ＡＩ・機械学習 演習 学習内容を再確認する。
第3回 システムバイオロジー、バイオインフォマティクス、ＡＩ・機械学習 演習 学習内容を再確認する。
第4回 システムバイオロジー、バイオインフォマティクス、ＡＩ・機械学習 演習 学習内容を再確認する。
第5回 システムバイオロジー、バイオインフォマティクス、ＡＩ・機械学習 演習 学習内容を再確認する。
第6回 システムバイオロジー、バイオインフォマティクス、ＡＩ・機械学習 演習 学習内容を再確認する。
第7回 システムバイオロジー、バイオインフォマティクス、ＡＩ・機械学習 演習 学習内容を再確認する。
第8回 システムバイオロジー、バイオインフォマティクス、ＡＩ・機械学習 演習 学習内容を再確認する。
※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】
A: --%　B: 20%　C: 40%　D: 20%
成績評価法
プレゼンテーション、授業内レポートで総合的に評価します。
プレゼンテーション 20%, レポート 80%
教科書にかかわる情報
備考
参考書にかかわる情報
備考
メッセージ
キーワード
機械学習・人工知能、システムバイオロジー、バイオインフォマティクス
持続可能な開発目標（SDGs）

関連科目
履修条件
連絡先
学生要覧をご覧ください
オフィスアワー
学生要覧をご覧ください

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