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本実習では東北メディカル・メガバンク機構(ToMMo)のスーパーコンピュータを用いてビッグデータ解析の手法を学習する。
近年の技術革新によってゲノムをはじめとする医学研究に用いられるデータはますます大規模となりつつあり、そのようなビッグデータの解析には専用のスーパーコンピュータが必要となってきている。ToMMoのスパコンはこのような個人レベルのビッグデータを安全に解析することのできる計算機環境である。参加者はスパコンへのアカウント作成、アクセス、データアップロード、データ解析、データダウンロードを行う。本実習ではToMMoのコホートデータは扱わないが、個人レベルの情報への注意点について学習する。データ解析についてはジョブスケジューリングシステムであるSLURMを用いた大規模実行を行う。この実習により、医学データやToMMoのコホートデータの解析の基礎を学ぶ。更に、応用例としては、医療データセットを用いて実際の臨床現場で使用されている課題の解決を図る。
This course aims to learn big data analysis by using the supercomputer system of the Tohoku Medical Megabank Organization (ToMMo).
Due to recent advancement of technologies, the size of data used in medical researches, e.g. genome data, has been increasing in size, and it is necessary to use specialized supercomputers to analyze such big data. The supercomputer system of ToMMo is suitable for analyzing individual-level big data in a secure environment. Students will learn to create an account of the supercomputer, access to it, upload data to it, analyze data with it and download data from it. Though the cohort data of ToMMo will not be used in this course, students will learn secure treatment of individual-level data in the supercomputer. To run a large-scale data analysis, job-scheduling system, SLURM, will be used. Students will learn the basics of large-scale medical data analysis through this course. Students can also use the supercomputer for addressing the problems in clinics by using their own medical data sets.
医学AIに関する文献を精読し、内容をまとめて発表する。また、他者の発表を評価する。これらの活動を通じて、論文読解・講演発表・質疑応答の能力を修得する。
Thoroughly read literature on medical AI, summarize its content, and make presentations. Additionally, evaluate presentations by others. Through these activities, aim to develop skills in paper comprehension, public speaking, and question-and-answer sessions.
医療分野における人工知能の役割とその基盤技術である機械学習について学ぶ。特に、クラスタリング、深層学習、強化学習について、手を動かしながらシステムを作成し、実データを処理する過程で、医療分野における機械学習について理解を深める。プログラミング言語pythonの基礎と機械学習で重要な役割を持つ数値計算ライブラリの使い方を習得する。
In this course, students will learn about the role of artificial intelligence in the medical fields and fundamental concepts and skills of machine learning.
To deepen own understanding of clustering, deep learning and reinforcement learning, etc, which are the fundamental components of machine learning, by hands-on programming.
To learn about programming language Python and how to use a numerical calculation library which has the important role of machine learning.
医療分野における人工知能の役割とその基盤技術である機械学習について学ぶ。特に、クラスタリング、深層学習、強化学習について、手を動かしながらシステムを作成し、実データを処理する過程で、医療分野における機械学習について理解を深める。プログラミング言語pythonの基礎と機械学習で重要な役割を持つ数値計算ライブラリの使い方を習得する。
In this course, students will learn about the role of artificial intelligence in the medical fields and fundamental concepts and skills of machine learning.
To deepen own understanding of clustering, deep learning and reinforcement learning, etc, which are the fundamental components of machine learning, by hands-on programming.
To learn about programming language Python and how to use a numerical calculation library which has the important role of machine learning.
医療分野における人工知能の役割とその基盤技術である機械学習の基本概念・技術について学ぶ。機械学習の代表的な分析手法である回帰、分類などについて、手を動かしながらシステムを作成し、実データを処理する過程で医療分野における機械学習について理解を深める。プログラミング言語pythonの基礎と機械学習で重要な役割を持つ数値計算ライブラリの使い方を習得する。/ In this course, students will learn about the role of artificial intelligence in the medical fields and fundamental concepts and skills of machine learning.
To deepen own understanding of regression and classification, etc, which are the fundamental components of machine learning, by hands-on programming.
To learn about programming language Python and how to use a numerical calculation library which has the important role of machine learning.
医療分野における人工知能の役割とその基盤技術である機械学習の基本概念・技術について学ぶ。機械学習の代表的な分析手法である回帰、分類などについて、手を動かしながらシステムを作成し、実データを処理する過程で医療分野における機械学習について理解を深める。プログラミング言語pythonの基礎と機械学習で重要な役割を持つ数値計算ライブラリの使い方を習得する。/ In this course, students will learn about the role of artificial intelligence in the medical fields and fundamental concepts and skills of machine learning.
To deepen own understanding of regression and classification, etc, which are the fundamental components of machine learning, by hands-on programming.
To learn about programming language Python and how to use a numerical calculation library which has the important role of machine learning.
(1) 情報化社会に生きる市民としての責任と倫理を自覚し, 適切に判断・行動ができるソーシャル・スキルを獲得すること.
(2) 計算機の能力を活用した問題解決手法やデータ科学を学ぶ意義を理解し, 大規模データを利用した技術に関して人間中心の理解, 判断ができるようになり, さらにそれらに関して実社会における課題を見出せるようになること.
(1) Acquire social skills to make appropriate decisions and actions, taking responsibilities and being aware of ethics as citizens living in today's information society.
(2) Understand the significance of learning problem-solving methods and data science, utilizing computers, become able to make human-centered understandings and decisions in regard to the large-scale data technologies, and to find issues in the real-world problems concerning those technologies.
(1) 情報化社会に生きる市民としての責任と倫理を自覚し, 適切に判断・行動ができるソーシャル・スキルを獲得すること.
(2) 計算機の能力を活用した問題解決手法やデータ科学を学ぶ意義を理解し, 大規模データを利用した技術に関して人間中心の理解, 判断ができるようになり, さらにそれらに関して実社会における課題を見出せるようになること.
(1) Acquire social skills to make appropriate decisions and actions, taking responsibilities and being aware of ethics as citizens living in today's information society.
(2) Understand the significance of learning problem-solving methods and data science, utilizing computers, become able to make human-centered understandings and decisions in regard to the large-scale data technologies, and to find issues in the real-world problems concerning those technologies.
(1) 情報化社会に生きる市民としての責任と倫理を自覚し，適切な判断・行動ができるソーシャル・スキルを獲得する。
(2) 医学・医療に携わる者として，医学情報を基軸とした領域横断的な情報活用を行うための基本的スキルを修得する。
(3) 計算機の能力を活用した問題解決手法やデータ科学を学ぶ意義を理解し，大規模データを利用した技術に関して人間中心の理解・判断ができるようになり，さらにそれらに関して実社会における課題を見出せるようになる。
(1) Acquire social skills to make appropriate decisions and actions, taking responsibilities and being aware of ethics as citizens living in today's information society.
(2) Acquire the basic skills to use medical information in a cross-disciplinary context as a medical and healthcare practitioner.
(3) Understand the significance of learning problem-solving methods and data science, utilizing computers, become able to make human-centered understandings and decisions in regard to the large-scale data technologies, and to find issues in the real-world problems concerning those technologies.
がん予防・治療に必要な次世代腫瘍予防学の総論と各論を履修する。
Learn general and individual in next generation oncology prevention necessary for cancer prevention and treatment.