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１－③　（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，技能を獲得するという本領域の目的をうけて，サブ領域医用理工学１-②で学修した内容をさらに深める。

サブ領域　医用理工学１-③は，数理情報学Ⅱ（14コマ），医科物理学Ⅱ（7コマ）の２つのユニットで構成される。

数理情報学Ⅱ：医学において必要となる統計学における推測統計を理解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：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Ⅱ：医学において必要となる物理学及び生体工学をもとに，生体組織等の力学的性質，血液の粘性と流体特性について学び，それらをもとに音波・超音波・光・電磁波・熱の生体への作用並びに医用工学的検査への応用方法まで理解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：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：［MM223-102J］数理情報学Ⅱ（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2期 ユニット時限数14 ユニット分類講義

ユニットについて

内容：確率論に基礎づけられた推測統計の理論について学び，続いて推測統計を利用した統計的データ解析の基本を学ぶ。2群や多群の比較, 回帰分析，相関分析に重点を置き，実際のデータを通じていくつかの推測方法を学習する。
準備学習：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（所要時間は20分程度）。
MCCとの対応：講義全体＝SO-02-03 データ解析と統計手法，区間推定＝SO-02-03-03，記述統計＝SO-02-03-01，SO-02-03-02，数量・順序データの比較＝SO-02-03-04，名義データの比較＝SO-02-02-02，SO-02-03-04，相関＝SO-02-03-04，回帰＝SO-02-03-05，SO-02-02-03

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，及び数理情報学Ⅰ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である。

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に基づいて行う。期末試験はデータ分析の目的に対して適切な検定手法を選択できるか，分析結果を正しく解釈できるかなどについての記述式または選択式試験である。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）北川源四郎/編, 竹村彰通/編 (2021), 教養としてのデータサイエンス, 講談社. ISBN: 978-4065238097.
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: 978-4254128321.
３）柳川堯, 荒木由布子 (2010), バイオ統計の基礎, 近代科学社, ISBN: 978-47649

授業日程一覧（ユニット名称：数理情報学Ⅱ）　（2024年度）

コマ数形態授業タイトル
1 講義母集団分布と標本分布
2 講義統計的推測
3 講義点推定
4 講義区間推定
5 講義仮説検定 I
6 講義仮説検定 II
7 講義記述統計と群間の比較
8 講義数量データの2群の比較
9 講義順序データの2群の比較
10 講義多群の比較
11 講義名義データの比較
12 講義回帰分析
13 講義相関分析
14 講義独立性の分析
評価医用理工学１－③（10：00～11：30・2実）
評価医用理工学１－③（再）（10：00～11：30・2実）