ODU 歯科医療連携プログラム

数理データサイエンス
AI 領域

プログラム概要

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各学部の既存科目をベースとしたプログラム構成

プログラム履修マップを活用した体系的な学習

このプログラムは既存の開講科目を有機的に組み合わせ、 数理 ・ データサイエンス ・ AI に関する知識、 技能、 態度をより深く学び、 修得できるように編成しています。 患者中心の医療に向けて、 科学的根拠に基づく医療（Evidence-Based Medicine︓EBM) の実現にデータ解析が果たす役割は非常に大きいものです。 そのため、 本学では統計 ・数理に関する科目はもちろん、 歯科医療の専門教育科目もプログラムの対象としています。

歯科医療の専門科目と数理 ・ データサイエンス ・ AI 領域の 「連関」 を理解しながら学習を進めるためのプログラム・マップをご用意しました。マップの横軸は学習方法を表し、縦軸は学習領域を表します。 「知る」 「問う」 「実践する」 の３段階で、 各科目の授業形態別にマッピングしています。 たとえば、同じ 「知る」 を中心とした授業でも、「最新事例などの知識習得」 を中心とした学習ならフェーズ１、 「実データを使った技術や手法の習得」 を中心とした学習ならフェーズ３にマッピングされます。

2020 年度に実施した学生による授業評価アンケートで要望の多かった「歯科医療分野における最新活用事例」 を本学オリジナルのオンデマンド学部連携オンデマンド講義 教材（e-learning) としてご用意します。（2021 年夏ごろより配信予定）
実際の医療現場でどのようにによる理解の統合と深化 学部横断カリキュラムとして、数理 ・ データサイエンス ・ AI 領域の知識が活用されているのか、理解を深めます。

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プログラム履修の流れ学士過程で開講されている既存科目の、 数理 ・ データサイエンス ・ AI 関連科目を受講する

歯学部→ｐ５
医療保健学部→ｐ６

まずは、 「プログラム履修マップ」 と該当科目の 「シラバス」 を確認しましょう。
一見、 関連性がないようにみえる歯科医療分野の科目がどのように数理 ・ データサイエンス ・ AI 分野と結びついているのかを確認しながら学習を進めます。

各学部のWEB シラバス参照

修了要件の単位取得で修了証発行

証
修了

学部連携オンデマンド講義を活用し 「多職種連携」、「チーム医療」 を主体的に実践する力を身につける

実データや事例を用いた講義、 演習、 実習をとおして各学部で開講される歯科医療分野における数理 ・ データサイエンス ・ AI の知識や技術が授業を受講

どのようなもので、 どのように生かされているのか、 多角的な視点で学びます。

本学の学修支援システムにアクセスして受講

学部横断カリキュラムとして、 オンデマンド教材を配信します。
歯学部 ・ 医療保健学部、 いずれの学生も受講できます。
歯科医師 ・ 歯科衛生士 ・ 歯科技工士 ・ 社会福祉士など

本学の学修支援システムで配信された

数理 ・ データサイエンス ・ AI 領域の最新事例をとおしてリフレクションシートや課題などで振り返り学習他職種の視点を学ぶことができます。

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修了要件・対象科目

対象科目
14 科目のうちA 必修３科目５単位

B 必修２科目５単位

C 必修５科目６単位

D 必修４科目 21単位

対象科目

修了要件

Ⓐ～Ⓒの 10 科目 16 単位 及びⒹの中から２科目６単位以上を修了要件とする｝「語学 ・ 情報科学教育コース」 及び 「基礎科学教育コース」
基礎系歯科医学教育の中から
社会系歯科医学教育の中から
臨床系歯科医学教育の中から

Ⓐ情報科学
Ⓐ数学
Ⓐ臨床歯科医学情報科学Ⓑ微生物学Ⅰ / 微生物学ⅡⒸ衛生学・公衆衛生学Ⓒ社会歯科学・口腔衛生学Ⓒ歯科栄養学Ⓒ歯科医療（安全）管理学Ⓒ医療統計学Ⓓ歯科放射線学（※）Ⓓクラウンブリッジ補綴学Ⓓ小児歯科学（※）Ⓓ局部床義歯補綴学

数理 ・ データサイエンス ・ AI を実践的に学習 する科目群

対象科目12 科目のうち Ⓐ～Ⓒ 合計８科目９単位以上 を修了要件とする
A 必修３科目３単位

基礎科目（情報教育 ・ 教養教育）から数理 ・ データサイエンス ・ AI に関する科目群

B 必修２科目３単位 / 自由選択４科目９単位から 3 単位以上

専門基礎科目（社会系口腔科学 ・ 社会福祉学）から数理・ データサイエンス・ AI に関する科目群

C 必修３科目３単位

医療保健学部

歯学部修了要件

専門科目（臨床系専門教育 ・ 総合医学教育）から数理 ・ データサイエンス ・ AI に関する科目群

対象科目

情報科学ⅠⒶ
情報科学ⅡⒶ
統計学Ⓐ(＊)
歯科医療分野における数理 ・ データサイエンス ・ AI の最新事例紹介

多職種連携 ・ チーム医療を主体的に実践する力を身につけられる “学部連携” を意識したコンテンツ

社会福祉論ⅠⒷ
社会調査学Ⓑ

地域福祉論ⅡⒷ

社会福祉調査学Ⓑ（※）
福祉経営論Ⓑ（※）

ソーシャルワーク論ⅢⒷ
口腔デジタル基礎工学Ⓒ
審美歯科学Ⓒ

医科歯科連携学Ⓒ(＊) 2021 年度 夏より配信を予定しています（※）2021 年度よりプログラムの対象

本学の学修支援システムで配信します。

（※）2021 年度よりプログラムの対象

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歯学部

プログラム
履修マップ

フェーズ１

数理 ・ データサイエンス ・ AI が社会の中でどのように活用されているのか、 最新事例を通して学びます。
医療 ・ 健康 ・ 福祉の分野にどのように結びついているのか、歯科医療の分野のなかでどのように活用されているのか、専門科目との関連性について学びます。

知る1年

必修

情報科学

問う

コンピュータ ・ ネットワーク ・ 人工知能 / データサイエンス入門（表計算ソフト ・ データベース等の活用）/ プログラミング（Python の活用）

３年 社会歯科学・ 口腔保健統計
必修 口腔衛生学
３年 臨床歯科医学
必修 情報科学

４年

臨床歯科医学情報科学の意義
歯科医師の視点 ・ 患者の視点からみた情報科学
医療情報ネットワーク ・ 地域医療ネットワーク
診療情報システム / 院内 LAN システム

３年

必修

フェーズ２

数理 ・ データサイエンス ・ AI が対象とするデータの活用領域は非常に広範囲です。 社会での活用状況を実践する

CAD/CAM
３年 臨床歯科医学 医用画像処理、等の最新技術。企業実データ
必修 情報科学による電子カルテの分析

事例を通して学びます。

必修

３年

必修

フェーズ３

実データ ・ 実課題を用いた演習など 「データを読む、微生物学Ⅰ 細菌叢のプロファイリングの活用」
微生物学総論 最近の細胞形態 ・ 代謝 ・ 遺伝

４年

小児歯科学 EBM に基づく小児歯科医療

必修

説明する、 扱う」 といった数理 ・ データサイエンス ・ AI の基本的な活用法に関することを学びます。

医療倫理・セキュリティ

数理 ・ データサイエンス ・ AI の活用に当たって、必要となる情報倫理 ・ セキュリティについて学びます。

「次世代シーケンサー解析によるヒト常在

必修

歯科栄養学

実験データを用いた栄養スクリーニング ・栄養アセスメント栄養ケアプラン

３年 クラウンブリッジ
必修 補綴学（※）

なり得ることを実データを用いて学びます。

２年

（※）

衛生学・公衆衛生学 疫学と EBM ・ 疫学調査の方法

デジタルイメージングシステム
３年 歯科
デジタル画像処理、必修 放射線学 画質理解 ・ 画像評価

歯科医療の分野においても課題解決の有用なツールに局部床義歯補綴学 局部床義歯におけるデジタル化

２年

必修

1 年必修

数学

初等数学 ・ 微積分 ・ 確立統計に関する基本的な数学、 分析 ・ 解析手法

３年必修

医療統計学

医療関連データを用いた推定や検定処理、 医療データの解析手法

クラウンブリッジ治療におけるデジタル技術の応用「次世代シーケンサー解析によるヒト常在微生物学Ⅱ 細菌叢のプロファイリングの活用」
生物学総論 最近の細胞形態 ・ 代謝 ・ 遺伝

【１年必修】情報科学【３年必修】臨床歯科医学情報科学【３年必修】歯科医療（安全）管理学(※)2021 年度よりプログラムの対象

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医療保健学部

プログラム
履修マップ

フェーズ１

数理 ・ データサイエンス ・ AI が社会の中でどのように活用されているのか、 最新事例を通して学びます。

知る問う

実践する

２年 口腔デジタル基礎工学 最新の歯科用 CAD/CAM 技術を応用した製作法

三次元積層造形法（アクティブ ・ マニュファクチャリング）必修

医療 ・ 健康 ・ 福祉の分野にどのように結びついているのか、

3 年 医科歯科連携学 医療連携ツールと多職種が用いる代表的評価法

歯科医療の分野のなかでどのように活用されているのか、（地域連携クリティカルパス /IT 活用やデータ集積）

必修

専門科目との関連性について学びます。

２年 地域福祉論Ⅱ 地域における福祉ニーズの把握方法と実際
自由

フェーズ２

数理 ・ データサイエンス ・ AI が対象とするデータの活用領域は非常に広範囲です。 社会での活用状況を事例を通して学びます。
歯科医療の分野においても課題解決の有用なツールになり得ることを実データを用いて学びます。

企業の先進的な経営 ・

１年 社会福祉論Ⅰイノベーション事例、 顧客 ・必修
地域のマーケティングを学ぶ

フェーズ３

基本的な活用法に関することを学びます。

（※）

地域のマーケティングを学ぶ

４年 ソーシャル
自由ワーク論Ⅲ

ICT の活用（ソーシャルワークにおける情報通信技術 ICT が重要視される背景と実際の活用（※）

社会調査とは
3 年 社会福祉 質的調査方法とは２年 審美歯科学 デジタルデンティス取り―（CAD/CAM テクノロジー）
必修

自由

1 年必修

情報科学Ⅱ

数式の取扱いと数値の可視化 ・ 関数を利用したデータ処理 ・ 基本統計量の算出 ・ 検定

1 年必修

統計学

統計に関する基本的な数学、 分析 ・ 解析方法

実データ ・ 実課題を用いた演習など 「データを読む、説明する、 扱う」 といった数理 ・ データサイエンス ・ AI の企業の先進的な経営 ・４年 福祉経営論 イノベーション事例、 顧客 ・自由調査学

リサーチマインド

２年 社会調査学 量的調査法と量的データの分析（記述統計 ・ 相関 ・ 差の検定）
必修
医療倫理・セキュリティ

数理 ・ データサイエンス ・ AI の活用に当たって、必要となる情報倫理 ・ セキュリティについて学びます。

【１年必修】情報科学Ⅰ【2 年必修】社会調査学【３年自由】社会福祉調査学【４年自由】ソーシャルワーク論Ⅲ(※)2021 年度よりプログラムの対象

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