ヘルスデータサイエンス専攻長 田野島 玲大
ヘルスデータサイエンスとは、データを用いて医療分野の問題を科学的に解決する学問です。データサイエンスでは、文字通りデータの解析も重要ですが、それ以前に「研究のデザイン」と「データの選択」を検討することが求められます。検討の結果、大規模データを用いた研究が最適なのか、前向きの臨床試験が必要なのか、などを決定し、具体的なデザインを立案する必要があります。あるいは既存の文献を統合?解析する系統的レビューを行う必要がある場合もあります。日々の診療や業務の中で感じた臨床疑問(CQ: clinical question)を実行可能な研究疑問（RQ: research question）に構造化し、具体的な研究に落とし込み、データ収集?解析していきます。ヘルスデータサイエンスとは以上のプロセスを通じ、医療に関するあらゆる課題解決を目指す総合的な学問です。
本専攻では、2 年間のプログラムを通じて、これらの知識と技術を身に付けていただけるよう、カリキュラムに工夫を凝らしております。2020 年の開講以来、私たちは多くの課題に取り組んできました。博士前期課程を修了した学生の研究は国際的に高く評価されている学術雑誌に掲載されており、学生が筆頭著者となっている英文論文数は59本以上になります（2026年3月現在）。DX、生成AIの発展など、ヘルスデータサイエンスの分野は目まぐるしく進歩しています。
当専攻から、ヘルス分野の诸课题をデータサイエンス手法により解决できる高度な専门的人材が飞び立ち、社会で広く活跃するよう愿っています。
本専攻では、2 年間のプログラムを通じて、これらの知識と技術を身に付けていただけるよう、カリキュラムに工夫を凝らしております。2020 年の開講以来、私たちは多くの課題に取り組んできました。博士前期課程を修了した学生の研究は国際的に高く評価されている学術雑誌に掲載されており、学生が筆頭著者となっている英文論文数は59本以上になります（2026年3月現在）。DX、生成AIの発展など、ヘルスデータサイエンスの分野は目まぐるしく進歩しています。
当専攻から、ヘルス分野の诸课题をデータサイエンス手法により解决できる高度な専门的人材が飞び立ち、社会で広く活跃するよう愿っています。