東京医科歯科大学のバイオメディカルデータサイエンス教育研究制度

東京医科歯科大学・M&Dデータ科学センター・AIシステム医科学分野では、次のような多階層にわたるバイオメディカルデータサイエンス教育と研究の機会を提供させていただいています。お問い合わせはお気軽に清水へメールでお寄せください。

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  • 医科歯科の学部1年生: 「医療とAI・ビッグデータ入門」(全学科1年次の必修科目で、M&Dデータ科学センター教授陣の講義、およびプログラミング演習、そして最終的にはレントゲン写真の分類AIを自分で作成できるところまで到達します。受講者300名超)
  • 医学科・歯学科2年生:「医療とAI・ビッグデータ応用」(1年生より一歩進んだ内容になっている医学科と歯学科の必修科目です)
  • 医科歯科の学部生 (学年・学科問わず):「自主研究」(授業やプログラムとは別に自主的に研究室に加わりたいという学部生さんを歓迎しています)
  • 医学科2~6年生: 「研究実践プログラム」(放課後などの課外時間に私たちの研究室にてバイオメディカルデータサイエンス領域の研究にふれる制度です)
  • 医学科・歯学科4年生:  「プロジェクトセメスター・研究演習」(授業の一環として私たち達の研究室で半年 (医学科) または3ヶ月 (歯学科) 朝から晩まで入りびたって大学院生と同等の研究生活を行います)
  • 医学科4・5年生: 「MD-PhDコース」(返済不要の奨学金をもらいながら、学部を休学して先に博士課程に入り高度な研究トレーニングを受けるコースです)
  • 医学科5・6年生:  「研究者養成コース」(返済不要の奨学金をもらいながら、医師としての専門的な教育と並行して学部生としては一歩進んだ研究指導を受けるコースです)
  • 全国の学部1年〜修士学生: 「Biomedical data science club」(オンラインによる隔週のバイオメディカルデータサイエンス勉強会です。メンバー20名ほど。)
  • 全国の学部2年〜修士学生: 「オンライン研究チャレンジ」(2年ちょっとでの論文化を目指したオンライン研究制度です)
  • 東工大の学部1年〜修士学生: 「東工大-医科歯科ゼミ」(東工大の学生さん専用のゼミ形式による勉強会です)
  • 医科歯科の修士課程学生: 「医療データ科学概論」(オミクス解析や人工知能、メディカル統計やアルゴリズム、産業界への応用に関する選択科目です)
  • 初期研修医:「基礎研究医プログラム」(東京医科歯科大学病院で研修医をしながら、同時に私たちの研究室の博士課程に入学するコースです)
  • 清水研の正規大学院生 (修士課程・博士課程):  清水研における教育の一番の目玉です。博士号取得までにはどこに行っても活躍できる自立した研究者になります。
  • 全国の博士課程学生: 「ダブルメンター制度」(現在の専攻に加えて、清水研の正規教育の一部を並行して受けられる制度です)
  • 東京医科歯科大学の博士課程学生: 「AIシステム医科学特論」 (本学の博士課程学生を対象にした少人数・ゼミ形式の勉強会です)
  • 修士号をお持ちの社会人: 「社会人大学院生」(仕事をしながら長期スパンで博士号取得を目指す学び直しコースです)
  • 東京医科歯科大学の全学生・全教職員: 「DSCコミュニティー」 (清水がslackで主催するメディカルデータサイエンスコミュニティー、参加者120名超です)
  • 全国の博士課程〜ポスドク、医療関係者の方: 「データサイエンス人材育成プログラム」 (基礎から応用まで学ぶコースで、清水研関係者は無料です。)
  • 博士号を他分野で取得し、データサイエンスを新たに取り入れたい駆け出し研究者: 「学振特別研究員」(給料をもらって研究を行いながら、同時に博士課程相当のインフォマティクス教育を受けられる制度です)
  • スーパーコンピューターを使い始めてみたい全国の研究者: 「SHIROKANE&SHIRAUMEサポート制度」(共同研究ベースですが、大規模計算リソースを専属のエンジニアによるサポート付きで格安の定額料金で提供する制度です)
  • 企業等の法人の方: 「産学連携制度」(受託研究員の受け入れや学術指導を通じて専門的な教育を社員の方に行う制度です)
  • 日本語が読める方: 「Twitter」(バイオメディカルデータサイエンスのトピックスを週に10ほど紹介するアカウントです。Follower 2,400名ほど)