データサイエンス手法を活用して健康と栄養を探る
データサイエンスとは、大量のデータから有益な情報や知見を導き出し、課題解決や意思決定に役立てるためのアプローチです。一方、人工知能（AI）は人間が持つ知性を人工的に再現する手法で、知識ベース、機械学習、ディープラーニング、生成AIのような技術が含まれます。データサイエンスは、AI技術を重要な構成要素として活用します。研究室では、ICT技術・生物統計学・Python言語・Pythonライブラリーの基礎と応用を習得し、データサイエンス手法の健康と栄養への活用をめざします。
研究テーマ
推計統計学とAIモデル構築
パブリックに公開されている生活習慣病のビッグデータを用いて、クラシカルな推計統計学手法により解明できる情報と、AI手法により解明できる情報を比較します。AI手法による判別モデル構築により生活習慣病の発症と進展に関わる特徴量を明らかにします。
教員の紹介
大野欽司 教授
担当科目／疾病の成り立ちⅠ(生活習慣病)、データ数理演習、情報応用演習、管理栄養士演習（卒業研究）
医師／博士（医学）｜専門は神経内科学・分子生物学・分子遺伝学・データサイエンス｜2004年まで12年間米国メイヨクリニックにおいて、2024年まで20年間名古屋大学において分子生物学・分子遺伝学・データサイエンス研究に従事。2019年まで神経内科臨床に従事。臨床・分子生物学・分子遺伝学・データサイエンス・英語コミュニケーションをバックグラウンドとして学生の興味に応じた指導を行います。
