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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2024/03/29 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Course
医用・保健機器特論
時間割コード
/Course Code
G241000024
ナンバリングコード
/Numbering Code
開講所属
/Course Offered by
保健学研究科/
曜日コマ
/Day, Period
開講区分
/Semester offered
前期/first semester
単位数
/Credits
2.0
学年
/Year
1
主担当教員
/Main Instructor
山形 和史/YAMAGATA KAZUFUMI
科目区分
/Course Group
大学院(博士前期課程) 
教室
/Classroom
必修・選択
/Required/Elective
授業形式
/Class Format
メディア授業
/Media lecture

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Faculty/Department
山形 和史/YAMAGATA KAZUFUMI 保健学研究科/
野坂 大喜/NOZAKA HIROYUKI 保健学研究科/
難易度(レベル)
/Level
レベル5
対応するDP
/DP
DP1~3
授業としての具体的到達目標
/Concrete arrival target as the class
医療環境の変化とともに医療技術も日々進歩しています。
本科目では医用Artificial intelligenceに関する知識を学習します。
また医療におけるAI利用に関する利点と同時にAIが抱える技術的課題について理解し、
臨床現場において利活用できるスキルを得ることを目標とします。
授業の概要
/Summary of the class
1)医療AI技術の基礎を学習する
2)AI活用型医療機器の開発手順を学習する
3)AI活用型医療機器の検証方法について学習する
4)ソフトウェア医療機器等を対象とした関連法規について学習する
授業の内容予定
/Contents plan of the class
第01回 オリエンテーション-医用保健機器と人工知能(AI)のかかわり-
第02回 深層学習法(Deep learning)の概要
第03回 深層学習のためのデータ準備とデータ加工
第04回 深層学習ニューラルネットワーク構造と転移学習
第05回 深層学習ニューラルネットワークの構築-転移学習と最適化-
第06回 深層学習モデルの融合とAI学習結果の確認技術-CAMとGAN-
第07回 AIによる自動応答技術と利用時の注意-Bot技術とRPA技術-
第08回 AI技術と医療機器-検体検査分野-
第09回 AI技術と医療機器-形態検査分野-
第10回 AI技術と医療機器-生理検査分野-
第11回 AI技術と医療機器-検査データ管理分野-
第12回 医用AI技術の調査
第13回 医用AI技術の調査
第14回 医用AI技術の調査
第15回 医用AI技術の調査
第16回 レポート提出
※集中開講のため、開講日時は受講者と相談の上、決定致します。
成績評価方法及び採点基準
/A scholastic evaluation method and marking standard
2/3以上の出席が必要です。
レポートにより100点満点で評価し、60点以上を合格基準とします。
予習及び復習等の内容
/Contents such as preparations for lessons and the review
医療AIの理解には自身の専門領域に対する実務レベルの理解が不可欠です。
専門領域における課題は何なのかを洗い出せるようにすること。
教材・教科書
/The teaching materials, textbook
医療機器の基礎知識 薬事日報社
参考文献
/bibliography
特に指定はありませんが、各領域の機器関連専門書を使用してください。
留意点・予備知識
/Point to keep in mind, back ground
広く医療ニーズについて関心を持つことが重要です。
授業内容に関する質問・疑義等
/Question, doubt about class contents
水曜日 12:00~13:00
Eメールアドレス・HPアドレス
/E-mail address, HP address
山形:kymgt「A」hirosaki-u.ac.jp 「A]は@と置き換える
野坂:hnozaka「A」hirosaki-u.ac.jp 「A]は@と置き換える
学問分野1(主学問分野)
/Discipline 1
I90:人間医工学およびその関連分野
学問分野2(副学問分野)
/Discipline 2
C21:電気電子工学およびその関連分野
学問分野3(副学問分野)
/Discipline 3
Z95:学際・新領域
地域志向科目
/Local intention subject
なし
授業形態・授業方法
/Class form, class method
講義形式及びゼミ形式にて行います。
本授業は理工学研究科との合同授業を予定しております。
科目ナンバー
/The subject number
メディア授業による著作物利用の有無について
/Whether or not copyrighted works are used in media classes
無/Nothing
その他
/Others
Teamsを用いて授業を行うので,アプリをインストールしておいてください。
履修登録の情報をもとに,Teams上に履修者として登録するので,本科目が登録されているか確認してください。なお,登録されていない場合は,保健学研究科学務グループ(Email : jm5913@hirosaki-u.ac.jp )へ問い合わせてください。
No. 回(日時)
/Time (date and time)
主題と位置付け(担当)
/Subjects and instructor's position
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
該当するデータはありません

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