数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム
2020年度 関東・首都圏ブロック第６回ワークショップ

2021/02/10

医学歯学分野におけるデータサイエンス教育の本学のこれまでの取り組み

東京医科歯科大学
統合教育機構須藤毅顕

本学における事業
事業名：医学・歯学分野における数理・データサイエンス・AI教育の開発
将来、・保健医療分野におけるAI技術研究を自ら進めることができる医学・歯学研究者
・企業などの技術者と共同で保健医療分野におけるAI技術を推進する能力を持った医師、歯科医師になるための素養を身に付けることができるモデルカリキュラムを開発する。
動機付けレベル：データサイエンスの重要性と理解、情報セキュリティ、情報倫理、PC・インターネットの基礎、HTML・Excelの基礎、データサイエンスの倫理、
線形代数・微積分・数列、プログラミングの導入、など

実践レベル
実践レベル

：データ取得・前処理・加工、データ構造、モデリングと評価、統計の基礎、アルゴリズムとプログラミング、問題定式化と問題解決、など

動機付けレベル

アドバンスコース：専門分野での医療データの実践的学習

データサイエンス・AIの理解とプログラミングの導入

医学部・歯学部の特殊性
・濃密なカリキュラム(本学ホームページより)教養部 (1年)、基礎医学→臨床医歯学→臨床実習→国家試験

医学部・歯学部の特殊性
・会社への就職が少なく、多くが臨床家もしくは研究者(大多数は臨床家)

一般の総合大学

データサイエンスの素養は就職に有用

企業(就職)
マーケティングの分析などに活用

医療系大学

データサイエンスの素養は必ずしも(現時点では)勤務先の採用に有利ではない

病院(臨床家)大学・研究機関(研究者)

データサイエンスのスキルがどのように生かされるのか

データサイエンスの必要性、ゴール設定の再検討

時代の潮流医学
デジタル医療プレシジョンメディスン
遺伝子検査
オーダーメイド医療

オンライン診療ロボティクス(診療補助、遠隔操作)
VR、AR
CADe、CADx

放射線分野
病理分野
AIによる画像診断
・X線写真

歯学

肺がん、乳がん、虫歯など

デジタルデンティストリー
3Dプリンター
口腔内スキャナー

VR、AR・CT、MRI
肝がん、肺がん、認知症、冠動脈疾患、肺結節など

CADe、CADx

CAD/CAM

コンピューターの性能の向上に伴い、医療もデータサイエンスの応用へシフトしている

本事業の目的
将来、・保健医療分野におけるAI技術研究を自ら進めることができる医学・歯学研究者
・企業などの技術者と共同で保健医療分野におけるAI技術を推進する能力を持った医師、歯科医師になるための素養を身に付けることができるモデルカリキュラムを開発する。

＝

医師・歯科医師(その他医療職(コメディカル))とAIのダブルメジャーの育成を目指す

既存の科目(教養教育での数学/物理学/統計学および情報処理、学部教育以降での統計分析/疫学教育)を最大限に生かしつつ、プログラミングを利用したデータ解析が出来る様な知識と基礎的技術を身につける(プログラミング言語は人気、有用性からPython、Rを使用予定)

学生に何を求めるか全体の底上げ
・AIで何が出来るのかを皆がわかっている・プログラミングに慣れ親しむ(抵抗感をなくす)
・卒後にどのような医療系データサイエンティストの道があるかを知る

一部のデータサイエンスに興味のある学生の萌芽
・興味を抱いた学生がさらに極められるような道筋を提示する・大学院、医局入局後にプログラミングの素養が既に身についていることで研究内容の充実化を図る

目指す学生の将来像
卒業後の進路

臨床家
・デジタル機器、IoTなどを適切に活用し、医療に応用出来る・臨床情報を集約し、ビッグデータとして自ら解析しエビデンスと比較、エビデンスを構築出来る・研究機関と対等に議論しながらエビデンスを構築出来る

研究者・教育者(医療政策、感染症対策などの医系技官も含む）

・オーダーメイド医療に必要なデータ解析を自ら実施出来る・大量の臨床情報やゲノムデータなどを適切に扱える・基礎研究にてデータサイエンティ
ストと対等に議論しながら共同研究が実施出来る

本事業のロードマップ
卒前教育
数学

統計学

情報処理

生化学

微積分

確率

CUI・GUI

実験手技

数列

推定・検定

インターネット

生命現象の理解

線形代数

回帰分析

セキュリティ

実験データの分析

専門教育
医学

医学科、検査、看護

歯学

歯学科、口腔保健、口腔工学

卒後教育、実践
ゲノム解析
スパコン
データ加工
教師なし学習→エクソーム解析
メタゲノム解析
シングルセル解析

AI利活用

大規模臨床研究

教師あり学習
深層学習
教師なし学習コホート研究ケースコントロール研究
メタ解析

デジタル医療VR、AR
ロボティクス(診療補助、遠隔操作)
CADe、CADx

本事業のロードマップ
卒前教育
数学

統計学

情報処理

生化学

プログラミングでのデータ処理に数学や統計の知識が必須→

数学や統計処理にプログラミングを導入・改変

将来どのように生かされるかが学生に伝わるべき→動機付けの為の新設科目設置(2021年度)

専門教育

プログラミング
データ加工
データベース
自動化、作業効率化
機械学習

卒後教育、実践
ゲノム解析
スパコン
データ加工
教師なし学習→エクソーム解析
メタゲノム解析
シングルセル解析

医学

医学科、検査、看護

歯学

歯学科、口腔保健、口腔工学

AI利活用

大規模臨床研究

教師あり学習
深層学習
教師なし学習コホート研究ケースコントロール研究
メタ解析

デジタル医療VR、AR
ロボティクス(診療補助、遠隔操作)

データサイエンス教育のシームレスな連携・移行を目指す

CADe、CADx

実装に向けての取り組み
・既存のデータサイエンス教育の整理
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムによるリテラシーレベルとの照らし合わせ→ 必要なスキルセットの整備

・既存のデータサイエンス教育の改変プログラミングの追加導入→ 必要な整備（プラットフォームの統一など）

・新設科目「医療とAI・ビッグデータ入門」の整備
後述（演題３）

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムによるリテラシーレベルのモデルカリキュラム
各大学はこの学習内容およびスキルセットを参考にカリキュラムを作成している

２既存のデータサイエンス関連科目の整備
教養部(1年)
前期：
医学科、月曜３限目、数学1M(中口)

医学科、木曜１限目、情報処理(α)(徳永/前澤/永並)

歯学科、水曜１限目、数学1D(中口)

歯学科、木曜２限目、情報処理(β)(徳永/前澤/永並)

医学科歯学科、火曜3,4限目(共通領域セミナー科目)、R・講義と実習によるバイオサイエンス1(服部)、R・離散構造(徳永)、S・数学基礎(中口)
歯学科、後期２限✖4日、基礎情報医歯学1-4(木下、青木、田畑、須永)
後期：
医学科歯学科、水曜４限目、数学Ⅱ(α(中林)、β(徳永)、γ(中口))医学科歯学科、金曜３限目、S ・データサイエンス入門(中口)、R・講義と実習によるバイオサイエンス2(服部)、S・プログラミングで学ぶ幾何学デザイン(徳永)医学科、火曜終日、医学導入(データサイエンスの講義あり)

医学科歯学科2年

木曜１、２限目、教養/医歯学基盤教育(1~15、1~16、予備２日間) -臨床統計1(能登、徳永) -医学科歯学科3年

木曜１、２限目、教養/医歯学基盤教育(1~15、1~15、予備２日間) -臨床統計2(能登) -医学科歯学科4年

木曜１、２限目、教養/医歯学基盤教育(1~6) -臨床統計3(能登) -歯学科2年

木曜２、３限目８コマ、感染と生体防御(バイオインフォマティクス講義)
木曜３コマ、情報科学演習(中口、水口、金澤)

医学科3年

前期、衛生学実習15コマ、公衆衛生学12コマ

基本は数学、情報処理、統計学がメイン（他の医療系大学も共通）リテラシーレベルとの照らし合わせによる検討
・恐らく類似科目が既に多くの大学でも存在しているので応用が容易
・コマ数の制限があるので、既存の授業内容を改変する工夫が必要
数学、統計

数学、統計

２

情報処理

課題はプログラミングの導入と動機付けの工夫

既存の数理・データサイエンス科目の改変
教養教育
数学

統計学

情報処理

生化学

微積分

確率

CUI・GUI

数列

推定・検定

実験手技

インターネット

線形代数

回帰分析

生命現象の理解

セキュリティ

全学生のPCにPython

プラットフォーム(Spyder)の統一による効率性の向上
既存のデータサイエンスにプログラミングの要素を追加
教養の1年生に対する動機付けを期待

インストール(Anaconda)
Pythonによる演習
Rによる演習Rによる演習Pythonによる演習

どのように医学・歯学のデータサイエンスに結びついていくのか、実例を通してイメージさせる工夫

プログラミング

専門教育

多くの実行環境が存在 (python)
プラットフォームの候補

Jupyter notebook

Spyder

Google Colaboratory

利点：見やすい、Jupyter notebookよりスペックが良い(GPU)
利点：見やすい、使用している参考書が多い
欠点：text editorとしては使えない
拡張子が.ipynbで少し追加の説明が必要か
pythonファイル(.py)は実行できない

利点：そのまま書くことも、pythonのファイルも実行できる。
図など見やすい、Rstudioに似てる
欠点：デフォルトがpython(text editorとしてはどうか)

欠点：text editorとしては使えない
拡張子が.ipynbで少し追加の説明が必要か
pythonファイル(.py)は実行できない
googleのアカウントが必要プラットフォームの統一の検討
教養部１年時の情報処理の限られた時間で如何にインストールのトラブルを無くすかそれぞれの授業でインストールについての授業に割く時間を削減する
異なる開発環境での授業による学生の混乱を防ぐ

ANACONDA NAVIGATORの利用
教養部１年時の情報処理の限られた時間で如何にインストールのトラブルを無くすか
https://www.anaconda.com

Anaconda

Navigator

JupyterLab
Jupiter Notebook
Qt Console
Spyder
VS CodeGlueviz
Orange 3
RStudio

Anaconda(ANACONDA NAVIGATOR)の統一により各授業のプログラミングの導入をスムーズにするSpyderによるRstudioへのスムーズな移行を期待

Spyder

RStudio.pyを実行出来る、Rstudioへの移行がスムーズに出来ることを期待してSpyderの方針

既存科目のプログラミングの実践・導入の検討
必修

数学Ⅰ, 数学Ⅱα、β、γ

臨床統計

対象：医学科歯学科1年生,約190人(数学Ⅰ)

対象：医学科歯学科２­4年生,約190人

医学科歯学科1年生,各約20人(数学Ⅱ)
使用言語：R,SciLab(数学I)→pythonの導入を検討中

使用言語：R (EZR)
統計処理をRを用いて実践

情報処理
対象：医学科歯学科1年生,約190人

情報科学

使用言語：HTML → pythonの(導入)を実施予定

対象：保健衛生学科、口腔保健学科1年生,必修約120人
使用言語：十進BASIC、HTML

情報科学演習→ pythonの(導入)を検討中

選択

対象：歯学科2年生,約50人
使用言語：python(Jupiter notebook)

臨床統計実習(中級)S：データサイエンス入門 (2020年度で終了予定)

対象：医学科歯学科２­4年生

S：実用統計学

使用言語：python(デモ)
機械学習(教師あり学習、教師なし学習)

R：離散構造を用いたバイオインフォマティクス全般→ pythonの(導入)を検討中

数学・情報処理でのプログラミングの実践・導入
データの加工、統計処理、可視化の実践(情報科学演習(中林潤先生)より)

数学・情報処理でのプログラミングの実践・導入
コンピューターリテラシーの理解とプログラミングの実践(情報処理HP(徳永伸一先生)より)(情報科学HP(徳永伸一先生)より)

白石先生のホームページ http://hp.vector.co.jp/authors/VA008683/index.htm

数学・情報処理でのプログラミングの実践・導入
数式の可視化の実践(数学Ⅰ(中口悦史先生)より)

数学・情報処理でのプログラミングの実践・導入(臨床統計実習(中林潤先生)より)実践例の提示によるモチベーションの向上

数学・情報処理でのプログラミングの実践・導入(数学Ⅰ・IIγ(中口悦史先生)より)

数学・情報処理でのプログラミングの実践・導入
バイオインフォマティクスなどの応用までの理解へ
https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798145600

https://link.springer.com/article/10.1007/s40484-019-0181-x

今後の展望2020年度・動機付けレベル
新設科目の設立の準備、既存の科目のプログラミング応用の検討
・実践レベル
必要なスキルセットの整備

2021年度・動機付けレベル新設科目「AI・ビッグデータ入門」実装、数学・統計処理などの改変、実装
・実践レベル
新設科目の準備2022年度・実践レベル
新設科目「AI・ビッグデータ応用」実装
・他の医療系大学との連携
本学のモデルカリキュラムの配布
スキルコンテンツの共有

御清聴ありがとうございました