Vision
分野を越えて、
北海道の課題に挑む。
医療系総合大学の331名の研究者の知を、AIでつなぐ。ひとつの分野では見えなかった「接点」から、新しい研究を生む構想です。
Issues
北海道が抱える、6つの課題。
住民が住み慣れた地域で健康に暮らし続けるには、病気になってからの医療だけでは足りません。
- 01広域分散型の地域構造
- 02積雪寒冷地の生活課題
- 03急速な高齢化
- 04医療・介護の人材不足
- 05医療・福祉資源の地域偏在
- 06災害時の支援継続
OUR ANSWER
「攻めの予防医療」を、社会に実装する。
フレイル、認知機能や口腔機能の低下、生活習慣病、心身の不調を早く把握し、専門職が連携して支える。平時から災害時まで、医療・福祉サービスを切れ目なく続ける体制を高度化する。6学部1学環が同じキャンパスにいる医療大だから、診断・治療から予防、在宅支援、心理・行動変容、多職種連携、地域包括ケアまでを一体で扱えます。
Priority Themes
5つの重点テーマ
01
予防医療
フレイル、認知機能・口腔機能の低下、生活習慣病、心身の不調を早く把握し、専門職が連携して支える「攻めの予防医療」。
02
地域包括ケア
住み慣れた地域で健康に暮らし続けるための、医療・福祉・心理・リハビリの連携。
03
災害時支援
平時から災害時まで切れ目なく医療・福祉サービスを続ける体制と、要配慮者の支援。
04
ヘルスケアAI
医療系の専門教育とデータサイエンスを、ひとつの大学の中で組織的につなぐ。
05
多職種連携教育
6学部1学環の学生が、職種の垣根を越えて学び合う。地域実習・専門職教育と一体で。
蓄積している研究シーズの領域
展開していく先
Data Science
医療系大学で、全国に先がけてAI・データサイエンスを。
医療の専門教育とデータサイエンスを、ひとつの大学の中で組織的につなげられること。それが医療大の強みです。
2021年度
DX推進計画が「デジタルを活用した大学・高専教育高度化プラン」に採択
2021年度
数理・データサイエンス・AI教育プログラム リテラシーレベルプラスに選定
2024年度
同 応用基礎レベルプラス（学部別）に選定。道内私立大学で初
学内にGPUマシンを整備。講義映像をナレッジ化したRAGでオンデマンド教材を生成するAIアプリを自社開発
2026年4月
臨床データサイエンス学環を開設（北海道で初の学環）
共創イノベーションセンター
分野横断型ヘルスケアAI教育研究基盤の構築
学内に分散する研究シーズ・教育資源・専門職の知・地域課題を、AI（RAG／モデル高度化）でつなぎ、ひとつの分野では見えなかった「研究の接点」を見つける。見つけた接点は研究者が根拠をもとに検証し、研究・教育・地域実証・社会実装へ循環させる。
ア
教育研究資源・地域知のナレッジ化
研究成果、教育資源、専門職の知、地域課題を全学で棚卸しし、AIが参照できる形にする。
イ
分野横断型研究の創出
AIが提示する「隠れた接点」の候補を、各分野の研究者が検証し、新しい問いと仮説に育てる。
ウ
予防医療・災害時支援の地域課題解決型研究
当別町など既存の連携先に加え、北広島市と周辺地域を新しい実証フィールドに。
エ
地域共創・国際連携・社会実装
自治体・医療福祉機関・企業・海外提携大学を共創パートナーとして、課題設定から協働する。
オ
イノベーション人材の育成
学生・院生・若手研究者・研究支援人材が、異分野と地域の実務者とチームを組み、課題設定から社会実装までを経験する。
ROADMAP
- 令和8年度センター設置、AI基盤（サーバ・ストレージ）の導入、棚卸しの方法と運用ルールの整備
- 令和9年度研究シーズ・教育資源・地域知の収集とナレッジ化、試行運用、研究者マッチング・ワークショップ
- 令和10年度北広島移転。北広島市と周辺地域との課題共有を本格化、重点テーマの選定
- 令和11年度共同研究・地域実証・国際共同研究・成果発信の本格化
- 令和12年度全学的な教育研究支援体制とPDCAの定着、自走化
KPI
AI基盤に登録・活用する研究シーズ等
100件（令和10年度） → 250件（令和12年度）
分野横断型研究プロジェクト・地域共創型研究テーマ
15件 → 30件
学長を実施責任者に、センター長＋専属の研究支援（URA）人材1名、学環・先端研究推進センター・各学部・研究推進課からの兼務で約10名の中核チーム。各プロジェクトには20〜30名の教員・研究者が参画。
※本構想は令和8年度の補助事業に申請中の内容です。採択・実施の状況により内容は変わります。