概要

医学、工学、情報学の融合研究は、今後の医学・医療に大きなブレイクスルーをもたらすものと期待される。本コースでは、医療情報学や機械学習・画像認識学、生体画像応用学、画像処理学、高精度放射線治療学などの研究領域に焦点を合わせ、関係する医学研究科教員（更には医学研究科人間健康科学系専攻、工学研究科、情報学研究科教員）が密に連携して、これらの融合研究を開拓、展開しうる広い視点と技術をもった学生の養成をはかる。具体的には、講義に連携した系統的演習と実習により、学生に基本的な知識と基本的技術を修得させるとともに、それらを基盤に個別研究に発展させるべく指導を行う。

構成

• ◎：オーガナイザー

内容

医科学専攻修士課程

月例ミーティング及び合宿に参加し、「これからの研究計画と研究活動」を研究の背景説明とともに発表する。オーガナイザーは研究計画の評価をして、演習（４単位）・実習（２単位）の単位認定を決定する。またM2での修論審査会は、医工情報学連携コース内で実施される。

医科学専攻博士後期課程、医学専攻博士課程

月例ミーティングおよび合宿の出席状況により演習（４単位）の単位認定を行う。2回生以降で実施される中間審査にて学位研究の進捗について発表を行い、実習（２単位）の単位認定を行う。

①　演習：4単位

• 医療情報学（担当：黒田）
• ビッグデータと人工知能（担当：鎌田）
• 生体人工材料（担当：藤林）
• 人工知能・画像認識学概論（担当：飯山・中尾）
• 臨床医学における人工知能（担当：三宅・平井・中村）

②　実習：2単位（中間審査に合格することで取得する）

本コース所属大学院生は、本コースに所属する各研究室において、下記より希望する技術の修得が可能

③　開催日程：原則、毎月第1火曜　17時～（開始時間及び場所は回ごとに確認ください）

令和5年度の予定については、決定次第コース登録者へのメール、PandA上のコースサイトページ、大学院教育コースのホームページ（ https://www.med.kyoto-u.ac.jp/edcourse/ ）等で通知する。

令和4年度開催内容

コースミーティング（オンライン開催）

リトリート合宿（オンライン開催）

取得目標

取得要件