●専門教育科目●専門教育科目必修・健康情報数学Ⅰ・健康情報統計Ⅰ・データサイエンス概論・コンピュータ概論・プログラミング基礎・ウェルネス概論・医療概論及び人体構造・機能選択・コンピュータ・グラフィックス・医療管理総論・簿記原理必修・公衆衛生学選択・データベース基礎・国際ネットワーク論・疫学・栄養学・食育と健康・保健医療情報学・社会福祉概論・情報処理論・プログラミング応用・プログラミング応用演習・アルゴリズム論・データ処理入門・情報化社会論・ネットワーク技術Ⅰ・ネットワークの構築と運用・ウェブデザイン・ウェブコンテンツ実践・情報と職業・健康情報数学Ⅱ・健康情報数学Ⅲ・健康情報統計Ⅱ・健康情報統計Ⅲ・社会調査法・AI・データサイエンスⅠ・AI・データサイエンスⅡ・臨床医学総論及び医療用語・臨床医学各論Ⅰ・臨床医学各論Ⅱ・診療情報管理論Ⅰ・診療情報管理論Ⅱ・医療管理各論・国際統計分類Ⅰ・健康ビックデータ・デジタルヘルスコミュニケーション島ゼミ・医療統計学・社会心理学・観光行動論・マーケティング論・市場調査論・会計学原理・経営戦略論・経営統計学・病院実務Ⅰ49上門ゼミ上門 要島 康貴ゼミでは、医療・介護関連の記事や論文をもちより議論することで、卒業研究のテーマを見つけていきます。また、論文の読み合わせを行い議論することで、卒業研究に必要な知識やスキルを身につけていきます。卒業研究に行きづまったり、わからないことがあると上門先生が一人ひとりに向き合って教えてくれる、少人数ならではの強みをもつゼミです。准教授専門分野：診療情報管理written by古波蔵 楓（診療情報管理専攻4年次）健康ビッグデータの収集と理解、健康課題の抽出、データ解析戦略の明確化、解析データの準備、機械学習によるモデルの構築、モデルの評価、モデルの社会実装までの流れを学ぶ。AIに関する技術・理論およびSociety5.0について先行事例を学びながら、機械学習の具体的手法および深層学習の代表的なモデルを活用したデータサイエンスについて学ぶ。データの可視化、統計学的推定・検定の基礎を理解した上で、社会に埋もれたデータから価値の高い特徴や傾向を見つけ出したり、未知のデータを予測するモデルの作成に挑戦する。准教授島ゼミは、Webデザイン、アプリ制作、メタバースなど様々な｢やりたいこと｣が集まるゼミです。各々が自分のやりたいことに一生懸命取り組み、先生も一人ひとりに合ったことを一緒に見つけてくれます。共に考え、教え合う雰囲気があり、初めてのことにも挑戦する力をもらえます。情報分野に少しでも興味がある方は、島ゼミで一緒にやりたいことを見つけましょう！専門分野：ソフトコンピューティング、知能情報学written by池田 星心（情報システムズ専攻3年次）担当教員担当教員健康ビッグデータAIデータサイエンスⅠ・Ⅱ健康情報統計Ⅰ・Ⅱ・ⅢSeminar年次2Seminar健康情報学科PICKUP 授業Curriculum年次1
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