3つのポリシー
【博士前期課程】ディプロマポリシー
汎用的技能
- 効率的なヘルスサービスの提供や、証拠に基づく保健医療政策（Evidence-Based Health Policy Making）の検討が可能となる学術的意義の高い、かつ具体的な問題（以下「リサーチクエスチョン」という。）を定式化できる。
- ヘルスデータの解析と解釈を通じて、高度な普遍性を持つ研究成果を論理的に説明することができる。
研究能力と創造的思考力
- データサイエンスの手法を駆使したヘルスデータの利活用を通じてリサーチクエスチョンを解決するための研究を立案・施行・評価・改善するプロセス（PDCA）を実行できる。
- データサイエンスの手法を駆使したヘルスデータの利活用により、個々の疾病発症・治療反応性や医療資源消費量などを推定し、最適・効率的なヘルスサービスを提供するための提案内容を創造できる。
【博士前期課程】カリキュラムポリシー
ICTの進展によって蓄積されるヘルス情報を集約し利活用するための方法論として、ヘルス分野のデータを用いてリサーチクエスチョンを解決するための知識、技能、思考法を備えられる体系的な教育課程を編成する。
- 「基礎教育」では、ヘルスデータサイエンスの専門家に必要な３つのコア領域（生物統計学、研究デザイン学、ヘルス情報テクノロジー学）の教育を行う。
- 「実践教育」では、ヘルス分野の課題解決型学修（プロジェクトベーストラーニング; PBL）を全員に課し、課された研究の企画・実施・発表を通して経験することで、ヘルスデータサイエンスの社会実装について理解を深め、かつヘルスデータサイエンス人材に必要な企画力、説明力、倫理性等を涵養する。
- 基礎教育・実践教育に加え、多様な選択科目を用意し、応用性、学際性の高い教育を提供することにより、幅広いヘルス課題に対応できる素養を備えた専門人材養成を目指した教育を行う。
【博士前期課程】アドミッションポリシー
- 国家資格を有し臨床経験がある医療従事者、またはヘルス分野で実務経験のある非医療従事者等であって、自身が携わるヘルス分野に関する知識と技術を実務に還元するための具体的な目標を持つ人
- ICT技術の進展と共に蓄積されるデータを解析する技術を修得し、学術課題を研究するために必要とされる能力を身につけたいと志望する人
- 既存の枠組みにとらわれず、自身が持つ問題意識をデータサイエンスの手法を融合させてヘルス課題を解決したいという強い意欲を持った人
【博士後期課程】ディプロマポリシー
知識・理解
- ヘルスデータサイエンスに係る高度で幅広い理論と技術に習熟している。
- ヘルス分野の諸課題に対し、ヘルスデータサイエンスの手法とヘルスの専門知識を融合し、具体的提案を行うための一連の流れを理解している。
汎用的技能
- 効率的なヘルスサービスの提供や、Evidence-based policy making(EBPM)の検討が可能となる社会的・学術的意義の大きい、かつ具体的な課題を発見し、定式化できる。
- ヘルスデータの解析と解釈を通じて、高度な普遍性を持つ研究成果を論理的に説明することができる。
研究能力と創造的思考力
- 健康、医療において社会的・学術的意義の大きい課題を発見し、解決策を提案できる。
- ヘルス分野の専門知識や経験を基に、行政、企業、大学等と協働で課題解決を図り、社会に貢献できる。
【博士後期課程】カリキュラムポリシー
ヘルスデータサイエンス専攻博士後期課程では、博士前期課程「基礎教育」で扱った３つの専門領域（生物統計学、研究デザイン学、ヘルス情報テクノロジー学）をさらに深め、以下のような最先端の学問を学ぶ。
- ヘルスデータサイエンスの高度な手法を駆使したヘルスデータの利活用を通じ、健康、医療の社会的・学術的意義の大きい課題を発見する。科目として、「ヘルスデータサイエンス特別講義I・II」、「ヘルスデータサイエンス特別講究A・B」を配置する。
- 高度なヘルスデータサイエンス技術を適切に適用し、解決策を提示できるようなヘルスデータサイエンス研究を実施する。科目として、「ヘルスデータサイエンス特別演習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ」、「ヘルスデータサイエンス特別研究指導Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ」を配置する。
【博士後期課程】アドミッションポリシー
- 国家資格を有し臨床経験がある者、ヘルス分野で実務経験のある者、ヘルス分野における課題発見をするための十分な知識・経験を有する者等、主体的にヘルス分野の課題を解決したい人
- データ解析の高度な技術を修得し、学術課題を解決する研究能力を主体的に身につけたい人
- 自身が持つ問題意識をデータサイエンスの高度な手法を融合させてヘルス分野の課題を解決し、社会に貢献したい人