投稿者 keitittiもしも、興味がある人は「天才数学者の事件ファイル」huluを見ると、アルゴリズムやデータに関する社会の動き、何を利用しているのか？がわかりやすく学ぶことができます。
実際にアメリカの高校ではドラマで使われている数式が本物であるため、授業に取り入れられているとか。。数式を介さずわかりやすくイメージと言葉で伝えるのはさすがだなと思います。
2005年前後のアメリカのドラマですが、当時このドラマを見てベイズ推定のすごさを感じました。
金融・保険、eーコマースなど 貸付、払い出し、予備審査、顧客志向は、AIによる意思決定で行われ最後は人の手で管理しています。貸し倒れ、倒産予測、健康障害リスクを査定しているわけですね。
法律、倫理基準、2022年の改正個人情報保護法も含めて、ISO27001 EU一般データ保護規則(GDPR)など、「知らなかった」では済まされない内容もあります。
これらデータサイエンス、情報リテラシーとして組み込まれているのですが、果たして、ついていけているのかなぁと、思っています。なぜなら、実際に動いているものを可視化できている部分はほんの一部分でニューラルネットワーク部分の深層部分はコンピューターがどう処理演算しているのかわかっていないところがあり、実際動かしてみないとわからないこともたくさんあります。
そして、少なくとも下記に抜粋された内容には医療では未来のことも含まれているけどいいのか？、一般化されているけれど原理知らずに動かしていることを知ってないと学士卒でないということになるけど教員は大丈夫？とも思います。
また、これだけの貧富格差が明確になってくると、病院にかからない人も増えてきます。後期高齢者がPPK（ピンピンコロリ）でなくなる率も高くなってきていて、いわゆる孤独死も「自然に望んで一人でなくなった」ほかの先進国と同じような流れになるのですね。世界一高齢化が進んでいても医療経済は世界一抑制政策をとっているので、日本の医療の状況を世界は注目している状況にあるのですが、皆さんはどう思うのでしょうか
急性期病院の統廃合がますます盛んになる中で、看護師は本当に必要なのだろうかということになりえるわけです。あと数年で教員も看護師も一斉に退職を迎えるのですが、社会はそれに対応できるのだろうか？ITが人手不足や少子高齢社会を助けられるようにするしかないんでしょうか？
以下抜粋です。
社会におきている変化として、ビッグデータ、IoT、AI、ロボット、データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化、第4次産 業革命、Society 5.0、データ駆動型社会、複数技術を組み合わせたAIサービス、人間の知的活動とAIの関係性、データの起点と人間の 知的活動の起点からの見方などを説明できる。 社会で活用されているデータ（調査・実験・人の行動ログ・機械の稼働ログ、1次・2次データ、データのメタ化、構造化・非構造化データ（文 章、画像／動画、音声/音楽など）、データ作成、オープンデータ）を説明できる。 データの活用・AIの活用領域として、その広がり(生産、消費、文化活動など)、研究開発・調達・製造・物流・販売・マーケティング・サービ ス、仮説検証・知識発見・原因究明・計画策定・判断支援・活動代替・新規生成などを説明できる。 情報セキュリティのリスクを理解し必要な対策を説明できる。 データを扱ううえでの統計リテラシーを身につけることができる。 オープンデータの定義と活用方法を説明できる。
スプレッドシートなどを使って、小規模データ（数百件～数千件レベル）を集計・加工できる。 データ処理言語（SQL/Pythonなど）を使って、大規模データ（数万件レベル～）を集計・加工できる。 正規分布の母平均の信頼区間について説明でき、グラフ/統計データを批判的に考察できる。
データを読み解くうえで、ドメイン知識が重要であることを説明できる。
データの発生現場を確認することの重要性を説明できる。 課題設定、データ収集、分析手法選択、解決施策に唯一の正解はなく、様々なアプローチが可能であることを説明できる。
データの特徴を読み解き、おきている事象の背景や意味合いを説明できる。 文献や現象を読み解き、それらの関係を分析・考察し表現できる。
アルゴリズム基礎、データ構造とプログラミング基礎を説明できる。 時系列データがもつトレンド、周期性、ノイズについて説明できる。 文章（テキスト）や画像がデータとして処理できることを説明できる。 データ利活用のための簡単な前処理（データ結合、データクレンジング、名寄せ）を実施できる。
個人情報保護法やEU一般データ保護規則(GDPR)など、データを取り巻く国際的な動き、関連する規制（法律、倫理基準、個人情報保護 のための規定など）を遵守できる。 保健・医療・福祉における個人情報の取扱いとセキュリティ、個別識別の方法について説明できる。
医療機関における情報セキュリティの概要について説明できる。 電子情報のリスクと個人情報保護、情報セキュリティ、電子保存の3基準を説明できる。 個人のデータを守るために留意すべき事項、看護における個人情報保護・プライバシー保護について理解し、適切に対応できる。 情報の開示に関する法的根拠と注意点を説明できる。 データ・AIを利活用する際に求められるモラルや倫理について説明できる。 医療・看護情報の電子化と情報活用（二次利用）について説明できる。
医療で活用されている情報システムと蓄積データの標準化について説明できる。 組織の方針および手順に従って、システムプロセスおよび機能上の問題（エラーメッセージ、誤操作、機器の誤動作など）を報告することの 重要性を説明できる。
ケアの提供において、倫理的、法的、専門的、規制上の基準および職場の方針に従って、情報通信技術を活用できる。 情報端末（コンピューター、スマートフォンなど）を用いてインターネットやアプリなどを医療の実践に活用できる。
情報活用に向けた医療・看護用語の標準化の重要性について説明できる。 対象、地域社会、集団のケアに使用されるさまざまな情報通信技術ツールを理解し、説明できる。 対象について入力されたデータが、公衆衛生データおよび集団衛生データにどのような影響を与えるかを説明できる。 ケアを実践する際には、適切なデータを使用し、正確なデータを入力する。
医療におけるマルチメディア・アプリケーションの適切な使用について説明できる。
情報通信技術ツールが患者とチームのコミュニケーションをどのように支援するかを説明できる。 患者ケアを可能にする電子医療、モバイルヘルス、遠隔医療システムの基本概念を説明できる。
医療情報交換、相互運用性、統合が医療に与える影響を説明できる。 情報・科学技術を医療に活用することの重要性と社会的意義を説明できる。
情報・科学技術の専門家とともに、技術を医療へ応用する際に、医療者に求められる役割を説明できる。
生活支援、健康促進や治療の最適化に向けて、テクノロジー活用の可能性を説明できる。 新たに登場する情報・科学技術を自身の学びおよび医療に活用する柔軟性を有する。
IT:情報・科学技術を活かす能力（Information Technology） 安全で質の高い、効率的な保健医療サービスを提供・管理するために、発展する情報通信技術や人工知能を活用したデータ収集、意思決定を促す情報形成、信頼性の高い知識・情報・データに基づいた看護を実践する。
科学技術の活用により、対象へのより快適な生活へ向けた支援・健康促進を実現し、看護提供の質を向上させる。
IT:情報・科学技 術を活かす能力 （Information Technology） ICT活用と情報リテラシー 医療における情報・通信・科学技術の基本的理解 医療における情報・通信・科学技術の理解 社会におけるデータ・AI利活用 基本的なデータの取り扱い データ分析（analysis） 個人情報の適切な取り扱い（プライバシーとセキュリティ） 医療情報システムの基本的理解 情報通信技術を活用したデータの収集と情報作成 医療専門職としての情報・通信・科学技術への態度 様々な環境において、多様な人々に安全な看護ケアを提供するために、情報通信技術と情報学的プロセスを説明できる。
遠隔コミュニケーションのあり方を理解し、その目的に応じて適切なツール（電子メール、テレビ会議システム、SNSなど）を選択し利用でき る。 ソーシャルメディア(インターネット、SNSなど)の利用において、医療者として相応しい情報発信のあり方を理解し、実践できる。
情報通信技術がケアの質と安全性に及ぼす影響を特定する。 意思決定支援ツールが臨床判断と安全な患者ケアにどのような影響を与えるかを評価する。 生理計測データを用いたモニタリングなどを活用し、対象のセルフケアを支援する効果を説明できる。
医療介護保健分野で集積される情報（レセプト、健診情報、認定情報など）の種類、内容を理解し、これらの情報を看護に活用する際の意義 と課題について自身の意見を述べることができる。 医療専門職で看護の独自性を伝達するために、標準化された看護データの重要性を説明できる。
看護が取り扱うデータと特性を説明できる。 医療・介護現場でのロボットなどの活用による負担軽減、業務効率化の必要性を理解し、活用できる。 AIやXRや画像技術などの活用の必要性・効果・課題を理解し、適切に看護ケアに活用できる。
人工知能を活用して対象者に生じている問題の明確化・解決のための方策を検討できる。 看護ケア・システムの発展や効率化についてAIを活用して考えることができる。 医療のデジタルトランスフォーメーションの推進に伴い、これからの看護やケアの開発・質向上のあり方について、AIなどを活用して自身の 意見をまとめることができる。 情報通信技術を使ってデータを収集し、情報を作成し、知識を生み出す。 医療介護保健分野のデータベース（NDB、介護DB、DPCDBなど）から知見を生み出す意義や方法の概要を説明できる。
情報・科学技術を用いて収集した情報およびデータを基に問題解決を図る。 情報通信技術を利用して、ケアの文書化と、医療提供者、対象、およびすべてのシステムレベル間のコミュニケーション技術を向上させる。 臨床情報の流れを強化するための通信技術の役割を説明できる。
医療・介護・保健分野で集積されているリアルワールドデータの種類、内容、法的根拠、活用方法を説明できる。 組織の中での情報管理システムについて説明できる。 医療情報システムの安全管理ガイドラインを理解し、適切に情報システムを使用する必要があることを説明できる。