それらの分野は皆その中核部分で本質的共通性を持つにも関わらず、個別独立に発展してきた。提言にもある通り、数理科学の生命科学の様々な分野への応用が期待されている。そこで、本ワークショップは、複数領域の協力により、個別専門化して散在する現状を打破し、基盤と応用各分野の研究教育の連携を目指す。現象や、現実の制約により実験や観測が不可能な現象を、数理モデル化を通じて解明しつつある例を集約することを目的とする。第2部では、地域包括ケアシステムへの応用を目的とした簡易医療測定機器やウェアラブル機器によって得られた医療ビッグデータを利活用するための数理モデルの開発を行う。日本の高齢化率は今後も上昇することが見込まれており、2025年には約30%、2060年には約40%に達すると見られている。75歳以上の人口割合は増加し続けることが予想されている。日本は急峻な地形を有し、かつ地震や台風、津波などの自然災害の多い国である。そこで、今後、これまで以上に各地域で包括的な生活支援やサービスの提供(地域包括ケアシステム)が望まれている。一体的に提供される地域包括ケアシステムの構築にあたっては、生活する高齢者個々人の生体データの取得と解析・評価(医療ビッグデータの利活用)が求められているが、医療ビッグデータの利活用は緒についたばかりで、有効な評価手法の開発が試行錯誤されている。近年、ウェアラブル機器の技術開発によって、簡便に生体情報を計測できるようになった。ウェアラブル機器によって得られた心拍数などの種々のビックデータは、医療機器を用いて測定した生体情報とは様相が異なるため、これらのビックデータを統括的に処理する方法は確立されておらず、数学的手法による解決が望まれている。これらのビッグデータは、生体の健康状態を知るうえで重要なデータであり、これを利活用することが、医療関係者のみならず、ウェアラブル機器開発メーカーなど、様々な方面から求められている。