コース紹介

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コース概要

地域ならではの豊富な医療課題をキュレーションし、
AI解決までをデザインできる人材を広く養成する。

現在、保健医療分野においてはAI 研究開発を主導する実践的人材が不足しています。
プログラミングが好きな医者やデータ処理が好きな看護師など個々に自身の医療業務にAI を活用している医療者は散見されますが、それを体系的に育成するシステムは国内には未だ存在していません。
参画校の地域は医療課題先進地であり、豊富な課題を参画校のAI 研究開発例を通じ実践的に解決できる人材を養成します。
本プロジェクトで養成された人材は医療機関内診療、在宅医療、ビジネス、行政等の公益性が重視される公衆衛生など、いずれのシチュエーションにおいても大きな活躍が期待されます。

コース概要

コース一覧

博士課程コース

岡山大学大学院医歯薬学総合研究科

(メディカルデータサイエンスイノベーター養成プログラム)

医療AI応用コース

養成すべき人材像

保健医療分野において高度な臨床的知識を有し、当該分野において課題を的確に探索し具体化できる能力を有し、課題に対して適切なAI研究開発設計を行うことができ、AIエンジニアと深い議論をし、調整を行うことで、AI技術の社会実装を遂行することができる人材

対  象

岡山大学大学院医歯薬学総合研究科博士課程

科  目

・必修科目【22単位】
  研究方法論基礎(2単位)
  研究方法論応用(2単位)
  医学AI概論(2単位)
  医学実習(8単位)
  医学演習(4単位)
  課題研究(4単位) 

その他、選択必修科目から8単位選択

単  位

修了するために必要な合計単位数は、上記のとおり30単位
(必修科目22単位、選択必修科目8単位)

概  要

このコースは、医療における課題の解決策としてAI技術の社会実装を遂行できる人材を育成することを目的としたコースです。

AI・データサイエンスの理論的教育を重視した基礎科目から、保健医療分野の専門知識をベースにした応用科目、さらに民間企業との連携による実務的科目へと段階的、体系的に学ぶことで、ローカルな課題をグローバルな視点から見出し、解決することができる能力を磨きます。

また、他のアカデミアとの相互交換研修制度や企業からの講師を招くことで、社会実装という研究の出口に対する高い意識を持つことを動機づけます。

 

◆岡山大学大学院医歯薬学総合研究科博士課程のホームページより、募集要項等ご参照ください。

https://www.mdps.okayama-u.ac.jp

インテンシブコース

医療AIコース(インテンシブコース)

養成すべき人材像

保健医療分野において臨床的知識を有し、当該分野において課題を的確に探索し具体化できる能力を有し、課題に対して適切なAI研究開発設計を通して課題解決策を提案できる人材

対  象

大学院生、社会人(大学卒業者、同等の保健医療分野における知識を有する者)

科  目

・医学AI入門(2単位)  
・医学AI応用特論Ⅰ(2単位)
・医学AI応用特論Ⅱ(2単位)
・医学AIセミナー(2単位)
・Python&機械学習入門(1単位)
・メディカルAI専門コース(1単位)

単  位

計4単位以上を受講した方に修了証を発行いたします

概  要

保健医療分野における課題を適切に設定し,その解決策としてAI技術の社会実装を遂行できる人材の育成を実現する方法として,またすでに実務についている社会人を対象としたリカレント教育を目的として,AI理論から医療への応用までを短期間で集中的に学ぶコースです(※コース詳細は以下「コース詳細はこちら」から受講案内ファイルをご参照ください)

 

令和6年度受講者のお申し込みは、2024年4月1日から可能です。

皆さまのお申し込みをお待ちしております!

 

〇下記「受講希望者はこちら」より公開講座ホームページの申込フォームに必要事項を入力してください。

 追って事務局より受講方法をご案内いたします。

 

教育プログラム・コースの受入
目標人数及び受入履修者数

令和4年度

正規課程 東北大学 北海道大学 岡山大学
実人数 7 17 16
KPI 5 4 3
インテンシブコース 実人数 223 100 210
KPI 7 6 6
左右にスワイプ可能

令和3年度

正規課程 東北大学 北海道大学 岡山大学
実人数 9 8 7
KPI 5 2 3
インテンシブコース 実人数 55 33 54
KPI 4 6 6
左右にスワイプ可能

(令和5年4月現在)