データ・AI利活用のための技術、データ・AI利活用の現場

　内容・要素（１）社会で起きている変化、データ・AI利活用の最新動向と（２）社会で活用されているデータ、データ・AIの活用領域での課題作成を通してデータ・AI利活用の技術と現場を学ぶ。

　内容・要素（１）の講義を踏まえて、医療分野におけるAI活用についてインターネット検索をして、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例をレポートにまとめて提出する。さらに、講義でも扱われた非構造化データ処理（言語処理処理）の体験を通して、今のAIで出来ることと出来ないことなどについても考察する。

　内容・要素（２）の「統計ダッシュボード」を活用したPBLでは、統計ダッシュボードのデータ可視化機能を使って複合グラフや地図グラフを表示しながらデータの解析方法や活用方法を学び、データを基に自ら発見した現象や課題をまとめる。さらに、PBLの結果もプレゼンテーションにまとめることで課題抽出から解決に向けたデータサイエンスのサイクルを実践的に体験しながら、ヘルスケアの知見とデータ解析結果を組み合わせることで、新しい価値が創出されることを学ぶ。

• 自然言語処理をする内製AIの体験を通して非構造化データ処理について概説できる

• 医療分野におけるAI活用についての情報検索やグループワークを通して、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例について概説できる

• 今のAIで出来ることと出来ないことについて概説できる

• 薬学部：文章指導(5)

• 歯学部：医療情報処理演習(2)

• 看護福祉学部：情報処理演習(2)

• 心理科学部：情報処理演習Ⅱ(1)

• リハビリテーション科学部：情報処理演習(2)

• 医療技術学部：医療情報処理演習(2)

1. 「統計ダッシュボード」など国の機関や民間企業等が提供している主要な統計データを使いながらデータ分析の方法を学びます

2. データ分析を通して、健康や医療における課題や、今まで気づかなかったような広く社会に起きている現象や課題を見つけ出します

3. 個人で見出した現象や課題をグループで共有して、多角的な視点も取り入れながら、調査を深めてみたい現象や課題を決めていきます

4. 一人一人が「調査を深めてみたい現象や課題」を１つ決めて、 「統計ダッシュボード」などを使いながら、さらに調査を進めます

5. 医療人としての自らの将来像と関連付けながら，今後，自分たちがどのようにしていけばよいのかの観点を含めて、調査した結果をレポートにまとめます

• 統計ダッシュボードのデータを使って予測、グルーピング、パターン発見などができるようにする

• 統計ダッシュボードのグラフ機能やスプレッドシートを使って、データの可視化ができる

• PBLを通して、課題解決に向けた提案に至るデータサイエンスのサイクルを概説できる

• 薬学部：情報科学(8-9)

• 歯学部：医療情報処理演習(8)

• 看護福祉学部：情報処理演習(8-9)

• 心理科学部：情報処理演習Ⅰ・Ⅱ(14)

• リハビリテーション科学部：情報処理演習(8-9)

• 医療技術学部：医療情報処理演習(8-9)

北海道医療大学　情報センター・情報推進課

お問い合わせ先：情報推進課　ips(at)hoku-iryo-u.ac.jp