国内初の大学院ヘルスデータサイエンス専攻
医学部とデータサイエンス学部を併せ持つ大学である横浜市立大学は、ヘルスデータサイエンスに特化した大学院として、2020 年4 月にデータサイエンス研究科ヘルスデータサイエンス専攻博士前期課程を開設し、2023年4年には同専攻に博士後期課程を開設しました。予防・医療・介護に関するヘルス領域の専門知識を有する方が、ヘルスサービスの質向上に向けたデータサイエンス研究に取り組むための教育課程です。具体的には、研究デザイン学と生物統計学の基礎知識をベースに、下記の５つの分野を中心とした研究を展開します。実践的な教育課程を経て、ヘルスデータサイエンス修士（Master of Health Data Science）及びヘルスデータサイエンス博士（Doctor of Health Data Science）を取得できます。
実践形式で学び、現場で使える知識と技術が身に付く
■手厚いメンタリング体制
ヘルス領域の研究に求められるリテラシーやスキルは複雑です。ヘルスデータサイエンス専攻のすべての学生は各自の研究を進める過程で生じた様々な疑問について、専攻が有する多様な領域の専任教員から個別にメンタリング指導を受けることができます。専攻全体でひとりの学生を指導する手厚い体制を提供します。
■全員参加型の実践的演習
学生がリサーチクエスチョンに基づく研究計画を発表し、他の学生や教員とのディスカッションを通じて、研究計画を作成するプロセスを学んでいく全員参加型の演習を開講します。学生と教員が同じ目線でディスカッションを繰り返すことにより、研究を実現していく上での困難を克服するノウハウが身に付きます。
■ユニークな独自カリキュラム
疫学や統計学に詳しいだけでなく、実際に研究を行うことができる人材となるべく、研究仮説の設定から、研究デザイン、データ管理、統計解析、結果の解釈、原著論文作成に至るすべてを敷衍できるヘルス領域の研究リーダー育成のためのユニークな独自カリキュラムを提供します。
ヘルス領域の研究に求められるリテラシーやスキルは複雑です。ヘルスデータサイエンス専攻のすべての学生は各自の研究を進める過程で生じた様々な疑問について、専攻が有する多様な領域の専任教員から個別にメンタリング指導を受けることができます。専攻全体でひとりの学生を指導する手厚い体制を提供します。
■全員参加型の実践的演習
学生がリサーチクエスチョンに基づく研究計画を発表し、他の学生や教員とのディスカッションを通じて、研究計画を作成するプロセスを学んでいく全員参加型の演習を開講します。学生と教員が同じ目線でディスカッションを繰り返すことにより、研究を実現していく上での困難を克服するノウハウが身に付きます。
■ユニークな独自カリキュラム
疫学や統計学に詳しいだけでなく、実際に研究を行うことができる人材となるべく、研究仮説の設定から、研究デザイン、データ管理、統計解析、結果の解釈、原著論文作成に至るすべてを敷衍できるヘルス領域の研究リーダー育成のためのユニークな独自カリキュラムを提供します。
カリキュラム構成と修了要件（博士前期課程）
HDS専攻博士前期課程 年次進行表
- 必修科目
- 選択科目 ※（）内は単位数
| M1前期 | M1後期 | M2前期 | |
|---|---|---|---|
|
生物統計学 I（2） |
生物統計学 II（2） |
バイオインフォマティクス（1） |
|
|
研究デザイン学（2） |
医療経営分析論（2） |
臨床試験方法論（1） |
|
|
ヘルス情報テクノロジー学（2） |
観察研究データ解析（1） |
医療制度・医療技術評価 II（2） |
|
|
研究倫理（1） |
機械学習概論（1） |
アカデミックライティング（1） |
|
|
医療制度・医療技術評価 I（2） |
データベース開発演習（2） |
|
|
|
エビデンス計量評価論 I（2） |
エビデンス計量評価論 II（2） |
||
|
プライマリケア研究概論 I（1） |
プライマリケア研究概論 II（1） |
||
|
臨床薬理学概論Ⅰ（１） |
臨床薬理学概論Ⅱ（１） |
||
|
生物統計演習Ⅰ（１） |
生物統計演習Ⅱ（１） |
||
|
ヘルスデータサイエンス研究演習（4） |
|||
|
特別研究科目（4） |
特別研究科目（4）・修士論文 |
||
- 修了要件：30単位
- 特別研究・特別演習：12単位 （ヘルスデータサイエンス研究演習（必修）4単位、ゼミ／修論（必修）8単位）
- 共通科目：18単位（講義／演習（必修）7単位、講義／演習（選択）11単位以上 ）
科目一例
ヘルスデータサイエンス研究演習
学生が各自の研究計画を発表し、教員・学生の全員で評価と修正を繰り返すことにより、質の高い研究を実施するプロセスを学ぶ。研究デザイン学
研究デザインに関する基礎を理解した後、論文等を教材として目的とする研究のデザインを構造化、展開するための視点を修得する。データベース開発演習
わが国における大規模医療データベースの概要から、実用化を支える技術やその適用方法に至る一連の知識を修得する。医療制度・医療技術評価
社会保障制度・医療保険制度に関する基礎知識と、医療の価値 (Value)の評価法と政策への活用法を体系的に学ぶ。臨床試験方法論
将来臨床試験をconductしていきたい臨床研究者の育成のために臨床試験を組み実施するための方法論を学ぶ。エビデンス計量評価論
系統的レビュー・メタ解析の方法論を通じて、エビデンスの網羅的検索やバイアスリスク評価法、統計学的統合法、GRADE評価に関する知識や技術を学ぶ。カリキュラム構成と修了要件（博士後期課程）
HDS専攻博士後期課程 カリキュラム表
|
特別研究・特別演習
（必修14単位）
|
共通科目
（6単位） |
|---|---|
|
HDS特別演習※（必修・6単位） |
HDS特別講義 I（必修・2単位） |
|
HDS特別研究※（必修・8単位） |
HDS特別講義 II（必修・2単位） |
|
|
HDS特別講究 A（選択必修・2単位） |
|
|
HDS特別講究 B（選択必修・2単位） |
- リメディアル科目（0単位）として、博士前期課程の「HDS研究演習」と「HDS特別研究」を除いた全科目を用意しています。
※「HDS特別演習」は博士論文の演習科目、「HDS特別研究」は博士論文の研究科目
修了要件：20単位の修得及び博士論文の合格（学術誌への査読付き論文の掲載が必須） - （特別演習/特別研究指導で14単位、特別講義/特別講究で6単位以上を修得）
(1)特別演習・特別研究指導：14単位 【内訳】特別演習（6単位）、特別研究演習（8単位）及び博士論文 - (2)共通科目：6単位 【内訳】特別講義（4単位）、特別講究（2単位以上選択必修）
取得学位
修士（ヘルスデータサイエンス） Master of Health Data Science
博士（ヘルスデータサイエンス） Doctor of Health Data Science
博士（ヘルスデータサイエンス） Doctor of Health Data Science