領域名称: 医用理工学1 (2024年度)
領域責任者 | 川口 高明 |
---|
領域について
現代医学においては,基礎医学及び臨床医学ともに高度な理工学的原理にもとづく計測・解析装置又は検査・治療装置を利用することが必須となっている。これらを有効かつ安全に使用して,さらに高度な医学の方法を目指すには,医用理工学的知識が不可欠と言える。このような事を鑑み,本領域では医学を学び始める学生が基礎医学及び臨床医学を理解する上で必要とされる理工学領域の基礎的な知識,理解力,技能を獲得することを目的とする。医学教育モデルコアカリキュラムへの対応:大項目
RE 科学的探求(データサイエンス、数理情報学I/II、医科物理学I/II)
PS 専門知識に基づいた問題解決能力(医科物理学I/II)
IT 情報・科学技術を活かす能力(データサイエンス)
SO 社会における医療の役割の理解(データサイエンス、数理情報学I/II)
サブ領域「医用理工学1-①」:
現代医学および関連科学において必須となるデータサイエンスおよびその基本となる数理的な考え方を理解する。
サブ領域「医用理工学1-②」:
現代医学において必須となる統計学の理論並びに物理学及び生体工学の基礎を理解する。
サブ領域「医用理工学1-③」:
サブ領域「医用理工学1-②」の学修を発展させ,統計学の医療応用並びに理工学の医療・医学への応用の実際を理解する。
領域の評価について
領域「医用理工学1」に属するすべてのサブ領域(医用理工学1-①,医用理工学1-②,医用理工学1-③)が,GPA評価でグレードC以上で,当該領域の合格となる。サブ領域名称: 医用理工学1-② (2024年度)
サブ領域責任者 | 川口 高明 |
---|
サブ領域について
医学を学び始める学生が基礎医学及び臨床医学を理解する上で必要とされる理工学領域の基礎的な知識,理解力,技能を獲得する。医用理工学1-②は,数理情報学Ⅰ(13コマ),医科物理学Ⅰ(7コマ)の2つのユニットで構成される。
数理情報学Ⅰ:医学において必要となる確率論,記述統計,推測統計の理論を理解する。
医学教育モデルコアカリキュラムへの対応:中項目
RE-01(リサーチマインド),SO-02(疫学・医学統計)
医科物理学Ⅰ:医学において必要となる物理学及び生体工学をもとに細胞及び生体物質の電気生理学的特性並びに人体の電気的検査方法の基礎を理解する。
医学教育モデルコアカリキュラムへの対応:中項目
RE-01(リサーチマインド),PS-01(基礎医学)
ユニット名称:[MM223-101J]数理情報学Ⅰ(2024年度)
ユニット責任者 | 津熊 久幸 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
ユニット対象学年 | 1 | ユニット授業期間 | 1期 | ユニット時限数 | 13 | ユニット分類 | 講義 |
ユニットについて
内容:現代医学において必須学問の一つである統計学の理論を理解する上で必要となる微分積分学や確率論について学ぶ。準備教育:各講義の聴講前に,教育ポータルに掲示される講義資料の当該部分を読んでおくこと(所要時間:20分程度)。
モデルコアカリキュラムとの対応:確率=SO-02-02-02,検査法の評価=CS-02-03-04,確率変数の特性値=SO-02-03-04 ,2項分布=SO-02-02-02,正規分布=SO-02-03-03
受講前に必要とされる知識及び技能・態度
高校における数学,『数学I』,『数学II』,『数学III』,『数学A』,『数学B』の知識を必要とする。また、講義の理解を助けるためには積極的に予習や復習する態度も必要となる。
ユニットの評価について
ユニットの評価は期末試験の結果より評価を行う。期末試験は微分積分学や確率論についての記述式または選択式問題である。サブ領域のGPA評価がグレードC以上(60点以上)であれば合格となる。サブ領域のGPA評価の開示後,オフィスアワーにて評価の詳細について質問を受ける。指定教科書他
講義資料を配布するため,教科書や参考書は特に指定しない。なお,講義資料を作成するにあたり,参考にした主な書籍は次のとおり:1)野田一雄, 宮岡悦良 (1990), 入門・演習 数理統計学, 共立出版. ISBN:978-4320014350.
2)古川俊之/監修, 丹後俊郎/著 (1993), 医学への統計学(第3版), 朝倉書店. ISBN:978-42
授業日程一覧(ユニット名称:数理情報学Ⅰ) (2024年度)
コマ数 | 形態 | 授業タイトル |
---|---|---|
1 | 講義 | 広義積分 |
2 | 講義 | 2変数関数の微分 |
3 | 講義 | 2変数関数の積分 |
4 | 講義 | 事象と確率 |
5 | 講義 | 条件付き確率の応用 |
6 | 講義 | 確率変数 |
7 | 講義 | 離散型確率変数と連続型確率変数 |
8 | 講義 | 多次元確率分布 |
9 | 講義 | 確率変数変換 |
10 | 講義 | 確率変数の特性値 I |
11 | 講義 | 確率変数の特性値 II |
12 | 講義 | 特殊な確率分布 I |
13 | 講義 | 特殊な確率分布 II |
評価 | 医用理工学1-②(13:00~14:30・3実) | |
評価 | 医用理工学1-②(再)(10:00~11:30・2実) |