2026.08.20
学外
慶應義塾大学「連携校共通インテンシブコース 医療ビックデータに基づくがんの予後予測と予防コース」について
AI for Scienceが拓く新たな医学から、次世代の医療が生まれようとしています。
がんの高精度の予後予測と予防に向けて、その基盤となる数理・データサイエンス・AIを講義で体系的に学びます。
今年度は、AI技術の急速な進展を踏まえて、講義内容を大幅にアップグレードしました。
医学研究科博士課程の学生はもちろん、この領域に関心のある医師や研究者の受講を歓迎します。
授業計画
| 1 | 遺伝的要因の算出を基にした個別化医療実装化 | 石川欽也：東京科学大学 |
| 2 | データベース | 宿谷威仁：順天堂大学、藤江義啓：慶應義塾大学 |
| 3 | 大規模診療データの分析(DPCデータ) | 石川ベンジャミン光一：国際医療福祉大学 |
| 4 | 臨床研究を用いた未来の臨床イベント予測モデル作成 | 後藤信哉：東海大学 |
| 5 | 分子動力学シミュレーションとの連成による個別最適化医療 | 後藤信哉：東海大学 |
| 6 | AI時代の未来のがん医療を考える | 桜田一洋：慶應義塾大学 |
| 7 | 機械学習の原理と医療への応用 | 桜田一洋：慶應義塾大学 |
| 8 | 機械学習による遺伝子発現データ解析 | 桜田一洋：慶應義塾大学 |
| 9 | 深層学習の原理と臨床画像解析への応用 | 桜田一洋：慶應義塾大学 |
| 10 | 医学のためのAIに必要なプログラミング | 石川哲朗：慶應義塾大学 |
| 11 | 機械学習を用いたデータ解析のケーススタディ | 大場純奈：慶應義塾大学 |
| 12 | AIを利用したインシリコ創薬 | 後藤信一：東海大学／慶應義塾大学 |
| 13 | 基盤モデルの原理と予測の医療への応用 | 桜田一洋：慶應義塾大学 |
| 14 | データからの因果推論 | 桜田一洋：慶應義塾大学 |
| 15 | 汎用疾患モデルからデジタルツインへ | 桜田一洋：慶應義塾大学 |
| 16 | AGIの課題と身体性 | 桜田一洋：慶應義塾大学 |
| 17 | 日常臨床へのAIの利用 | 石川哲朗、久野真弘：慶應義塾大学 |
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