CURRICULUMS TUDE NT S VOI CES TUDE NT S VOI CE●臨床医によるAI講義《AIと救急医療》《画像診断におけるAI活用》《医療における様々なAI化》 医学実地演習では、市中病院と大学病院を見学することで、医療に携わる多くの専門職について知り、現場の現状を間近で見ることができました。とくに患者さんとの会話を通じて、医師としての姿勢を養うことができたと思います。患者さんと直接対話することで、医師は信頼される立場にあることを実感し、医師になるものとしての責任も同時にかみしめました。 人工知能概論の授業では、プログラミングの基礎を学び、AIが医療の現場でどのように活用されているかを理解しました。将来的には、医療現場でAIを適切に活用できる医師を目指したいと思います。これらの授業を通じて、医療の現場での実践的な知識とスキルを身につけることができました。今後もさらに勉学に励み、とくにAIの知識を深めることで、より良い医療サービスを提供できるよう努力していきたいです。 縦断型学習プログラムの中にある「医学統合プログラム」は1年から現在まで続く授業です。少人数の班に分かれて学修し、与えられたテーマに対して疑問点を見つけ、調べ、発表・議論を重ねる形式です。グループワークを通じて、メンバーの多様な視点に触れることができ、とても印象的でした。 とくに、議論の方向性がずれないように「何を明らかにしたいのか」「何を調べるべきか」を常に意識し、議論の軸を明確に保つよう心がけました。また、疑問点を具体的に言語化し、班内で共有することで効率的な学修につながりました。この授業では正解を受け取るのではなく、自分たちで導き出す過程が求められるため、より能動的な姿勢が養われました。今後も疑問に思ったことをそのままにせず、能動的に調べ、自分の言葉で説明できるようになることを大切にしたいです。29 数理・データサイエンス・AI教育センターに属する教員が1年生に対してAIリテラシー教育を行います。2024年度の内容としては以下になります。 前半は座学によるAIに関する基本的な内容の講義を行い（臨床医による医療現場での実際のAI利活用の講義を含みます）、後半はコンピュータを用いてPythonのプログラミングの実習を行います。 実習の課題としては医学的なデータの解析が中心となります。実習に関してはティーチングアシスタントによる個別の指導が行われ、コンピュータの操作に不慣れな学生にも対応できるようになっています。この授業を踏まえて、2年次、3年次にもデータサイエンスに関する進んだ授業を提供します。また3年次の科学的探究という授業では、連携している早稲田大学や東京理科大学においてより深くAIについて学ぶことも可能です。人工知能概論適切にAIを活用できる医師を目指したい議論と調査を通じて、多様な視点に触れました縦断型プログラムメッセージ動画HPで公開中！医学部 医学科2年 武田有生医学部 医学科3年 相川美柚本学におけるAIリテラシー教育の特色は、臨床医によるAIに関する講義が含まれるということです。2024年度は救急医学、放射線医学、泌尿器科学の講師が講義を行いました。COVID-19の患者の振り分けや，ECMOなどの取り外しの判定にどのように機械学習を使うかということについて理解します。◀救急医学 五十嵐 豊 講師企業との共同研究による医療画像AIの開発（放射線によるブラーをどのように取り除くか）と、その医療器具としての様々な問題点について紹介します。◀放射線医学 町田 幹 講師前立腺がんの大量のデータの取得に関すること、説明可能なAI、マルチモーダルなAIの利用、ロボット医療などについて学びます。◀泌尿器科学 赤塚 純 准教授01
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