領域名称: 医用理工学1 (2023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
A 医師として求められる基本的な資質・能力(医科物理学I/II,医用理工学1実習)
B 社会と医学・医療(数理情報学I/II,医用理工学1実習)
C 医学一般(医科物理学I/II,医用理工学1実習)
D 人体各器官の正常構造と機能、病態、診断、治療(医科物理学I/II,医用理工学1実習)
E 全身に及ぶ生理的変化、病態、診断、治療(医用理工学1実習)
サブ領域「医用理工学1-①」:
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1-②」:
サブ領域「医用理工学1-①」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。
サブ領域「医用理工学1実習」:医科物理学,統計学に関するテーマを扱う。それぞれのテーマに応じて,計測,シミュレーション,データ分析,統計解析等の方法にもとづく実習を行うことで,各テーマにおける知識と技能を習得する。
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実習)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 (2023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1-①で学修した内容をさらに深める。サブ領域 医用理工学1-②は,数理情報学Ⅱ(7コマ),医科物理学Ⅱ(8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
A-2(医学知識と問題対応能力),B-1(集団に対する医療)
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
A-2(医学知識と問題対応能力),A-6(医療の質と安全の管理),A-8(科学的探究),D-1(血液・造血器・リンパ系)
ユニット名称:[MM223-102J]数理情報学Ⅱ(2023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 | 7 | ユニット分類 | 講義 |
ユニットについて
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,相関分析, 回帰分析に重点を置き,実際のデータを通じていくつかの検定方法を学習する。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)。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(フィードバック含む)
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,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: 978-4764903876.
授業日程一覧(ユニット名称:数理情報学Ⅱ) (2023年度)
コマ数 | 形態 | 授業タイトル |
---|---|---|
1 | 講義 | 記述統計 |
2 | 講義 | 数量データや順序データの2群の比較 |
3 | 講義 | 名義データの2群の比較 |
4 | 講義 | 多群の比較 |
5 | 講義 | 単回帰分析 |
6 | 講義 | 重回帰とロジスティック回帰 |
7 | 講義 | 相関や独立性に関する分析 |
評価 | 医用理工学1-②(10:00~11:00・2実) | |
評価 | 医用理工学1-②(再)(10:00~11:00・2実) | |
評価 | 医用理工学1-②(最終)(10:00~11:00・2実) |