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データの力でいのちを救う

医療・福祉 × AI × データ を極めて
データサイエンティストへ

医療現場の複雑で膨大なデータを“扱う経験”が、


実践力を育てる。

About

学環について

学びの特徴

医療を広く学び、
データサイエンスで課題を解決する

臨床データサイエンス学環は、北海道医療大学ならではの学びが特徴です。
データサイエンスの専門性を高めるだけでなく、他学部の授業も受講しながら、
医療福祉の幅広い分野を横断的に学び、社会の課題を多角的にとらえる力を育てます。

医療・福祉の


幅広い分野を


横断的に学ぶ

看護福祉学部、心理科学部、リハビリテーション科学部、
医療技術学部の授業も受講し、多様な視点から医療・福祉
を理解できます。

臨床データ
サイエンス
学環
看護福祉
学部
リハビリ
テーション科
学部
薬学部
医療技術
学部
心理科
学部
歯学部

現場を知り


人を理解する力を


育てる

医療・福祉の専門知識を学ぶことで、データの先にある
「人」や「社会」を理解し、課題解決につなげる力を身に
付けます。

医療系大学 医療系大学
だからできる
データサイエンス
現場発想で 現場発想で
課題を解くための
実践的なフィールド
独自のカリキュラム 学びを“成果物”に
落とし込む
独自のカリキュラム

データサイエンスで


社会の課題に挑む

AI・統計・プログラミングなどのスキルを磨き、医療や福
祉、地域社会が抱える課題の解決に取り組みます。

データ
AI活用
統計・分析
課題解決 課題解決

Environment

学環の環境について

教員との距離感

少人数だから、伸びやすい

教員が一人ひとりと向き合い、
きめ細やかな指導で成長を支えます。

質問しやすい

少人数だからこそ、その場で気軽に質問できます。

相談しやすい

学習や進路について、教員にいつでも相談できます。

挑戦しやすい

自分の興味を研究やプロジェクトに繋げられます。

一人ひとりに寄り添う

理解度や目標に合わせて最適なサポートで成長できます。

教員と学生の距離が近いから、一人ひとりの「やりたい」を実現できる環境があります。

Curriculum

カリキュラム

3つのポイント

先進的な

データサイエンスの学び

本学は、私立の医療系総合大学としては唯一の数理データサイエンスAI教育プログラム(MDASH)・応用基礎レベルの認定校・選定校です。データサイエンティストとして一般的に必要な分析・解析・AIなどに関するスキルはもちろんのこと、人工知能を自分の手で作れるスキルや、生成AIなどの先進技術を使いこなすスキルを学ぶことができます。

医療×

データサイエンス

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データです。このような医療データで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できるデータサイエンティストをめざすことができます。また、医療データには一般的な個人情報のみならず、個人の体内情報など膨大なデータが含まれるため、高いレベルでの情報管理能力・マネジメントスキルを身につけることにもつながります。

実践的に

学ぶ

生成AIのグループワーク参加、生成AIを使用してのレポート添削やプレゼンテーション用資料作成といった基本的な活用方法に加え、AIによるシミュレーションや心理的・社会的リスク予測などの応用、医療機関やスタートアップ企業でのインターンシップまで、段階的かつ継続的に実践経験を積めるカリキュラムを提供します。

4年間のステップアップ

1年次
基礎を固める

やること:統計・プログラミングの土台づくり

成果物:分析レポート

2年次
医療データで応用へ

やること:医療の文脈でデータを扱い、分析を深める

成果物:ミニ研究

3年次
実践で“解く力”を伸ばす

やること:課題解決型のプロジェクト(検証→改善)

成果物:プロトタイプ

4年次
成果を言語化する

やること:成果を言語化し発表・発信を行う

成果物:卒業研究

Career

キャリア

卒業後の姿をイメージしよう

医療機関/社会福祉施設
医療機関/
社会福祉施設
患者データを解析して診療効率を向上させる仕組みの構築、福祉サービス利用者のニーズ分析を通じたサービス改善
製薬/医療機器企業
製薬/
医療機器企業
臨床試験データの統計解析を通じた新薬開発の支援、医療機器の使用状況データを活用した製品改良
ヘルスケアIT/AIスタートアップ企業
ヘルスケアIT/
AIスタート
アップ企業
AIを活用した診断支援システムの設計、健康管理アプリにおける利用者データ解析による機能最適化
行政/公衆衛生分野
行政/
公衆衛生分野
地域医療データや疫学情報を解析して感染症対策や健康政策を立案、住民の健康データを基にした施策の効果測定
教育/研究機関
教育/
研究機関
医療ビッグデータの統計解析を通じた研究成果の創出、教育現場でのデータ活用による学習効率の向上
国際協力分野
国際協力分野
国際保健プロジェクトで医療データを活用し、途上国の健康課題解決を支援、疫学情報を基にした対策の提案
一般企業/情報通信/IT分野
一般企業/
情報通信/
IT分野
医療関連データを活用した新規事業の企画、データ解析を通じた業務効率化やサービス改善

Interview

インタビュー

こんな先生から学ぶ

二瓶 裕之 教授

二瓶 裕之

教授
研究テーマ

AIをつくる

AI・データサイエンスを活用した医療・教育DXと学習支援システムの研究に取り組んでいます。

担当科目

ニューラルネットワーク基礎・演習・実習、生成AI活用プロジェクト、マルチモーダル生成AIなど

専門分野

データサイエンス、AIアプリケーション開発、機械学習/深層学習

学位

博士(工学)/北海道大学

西牧 可織 講師

西牧 可織

講師
研究テーマ

AI・数学を使いこなす

生成AI、ロボット・センサを活用した医療データサイエンス教育の研究に取り組んでいます。

担当科目

数理・アルゴリズム、ロボットプログラミング実習、ローカル生成AI構築演習、画像認識演習・実習など

専門分野

学習支援システム,AIアプリケーション開発,フィジカルAI

学位

博士(情報科学)/北海道大学

米田 龍大 助教

米田 龍大

助教
研究テーマ

データから、人・社会を見る

医療・福祉データの解析や公衆衛生・健康に関する研究に取り組んでいます。

担当科目

情報処理演習、基礎統計学、公衆衛生学

専門分野

学習支援システム、衛生学・公衆衛生学分野、社会福祉学

学位

博士(臨床福祉学)/北海道医療大学

リアルな声をお届け

大場 秋汰
臨床データサイエンス学環 1年生

大場 秋汰

さん

授業で学んでいることや大学生活の様子を伝えていきたいです

医療について学びながら、データ分析やAIを活用して、さまざまな課題を解決する方法を勉強しています。

北海道医療大学はなぜ
この学環を作ったのか

医療は、判断に必要な情報が膨大で複雑です。その現場で役に立つデータサイエンスを学び、未来の課題解決につなげるために、この学環を設計しました。

  • 医療現場のデータは、簡単に扱えない“難しさ”がある
  • だからこそ、理解して使える人材を育てる必要がある
  • 分析の先にある意思決定まで見据えて学べることが重要

“医療を知るからデータが活きる”学びで、納得して選べる道を用意しています。

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