全学共通データサイエンスAI学修プログラム
全学共通データサイエンスAI学修プログラム
社会に浸透するデータサイエンス・AIの可能性を探り、医療現場での活⽤を⽬指す
情報通信技術の発達により、私たちの暮らしに浸透し始めたデータサイエンス・AI技術。「AI」は情報処理能力を持つコンピューター、「データサイエンス」は数理統計学などの知識をもとにデータを分析する学問を指します。これらの技術の活用範囲は幅広く、医療の現場も例外ではありません。埼玉医科大学では、2022年度より全学共通データサイエンスAI学修プログラムを開始。「データサイエンス・AI・数理への関心を高め、かつそれを適切に理解し活用する基礎的な能力を育成すること」を学修目標として、多彩な学びを展開しています。
さらに、2027年度から全学共通データサイエンス学修プログラム応用基礎レベルを開始し、データやAIを課題解決に活用できて、将来の医療現場にAI等を応用するための大局的な視点を持った医療人を育みます。
授業科⽬
修了要件
リテラシーレベル
学部、学科ごとに対象となる科目・ユニットに合格すること
全て必修科目です
対象となる科目・ユニットに合格した学生は本プログラムリテラシーレベル修了者として認定します
応用基礎レベル
（医学部）対象となる各ユニットにおいて、別途設定されたマイルストーンを達成すること
（保健医療学部）学科ごとに対象となる科目に合格すること
対象となる科目に合格、またはマイルストーンを達成した学生は本プログラム応用基礎レベル修了者として認定します
修得できる主な能⼒
- 医療におけるデータサイエンス・AIの必要性を説明できる。
- 情報の基本的な性質を説明できる。
- コンピュータシステムの構成とその役割を説明できる。
- ワークシートの基本的な操作ができる。
- エクセルを用いて記述統計とグラフ作成ができる。
- AI等を扱う際に、人間中心の適切な判断をおこなうため、倫理等について説明できる。
- 情報の安全管理の考え方を説明できる。
- 文書処理の基本操作ができる。
- 画像の基本的な処理をすることができる。
- データやAIを利活用するために必要な数学の基礎を理解できる。
- データやAIを利活用するために必要なアルゴリズムとプログラミングの基礎を理解できる。
- AIの歴史と活用領域の広がりについて説明できる。
- AIが社会に受け入れられるために考慮すべき論点について理解できる。
- 医療にAIを応用する際に求められるモラルや倫理について理解できる。
- 機械学習および深層学習の基本的な概念と手法について理解できる。
- 生成AIの基本的な概念と、自身の学修や医療における応用について理解できる。
- 複数のAI技術が組み合わされたAIサービスやシステムの例を説明できる。
- 医療におけるAIの活用事例について説明できる。
- その他
※本プログラムは、対象科⽬において授業アンケートを実施し、⾃⼰点検・評価に基づいて、毎年度内容の改善と進化を図ります。