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年度 2022年度 開講部局 大学院共通教育(博士課程後期・博士課程)
講義コード 8E550451 科目区分 大学院共通科目
授業科目名 医療情報リテラシー活用[オンデマンド]
授業科目名
(フリガナ)
イリョウジョウホウリテラシーカツヨウ[オンデマンド]
英文授業科目名 Utilization of data Literacy in Medicine[On-Demand]
担当教員名 田中 純子,阿部 伸一,吉村 健一,三原 直樹,三木 大樹,久保 達彦,大上 直秀
担当教員名
(フリガナ)
タナカ ジュンコ,アベ シンイチ,ヨシムラ ケンイチ,ミハラ ナオキ,ミキ ダイキ,クボ タツヒコ,オオウエ ナオヒデ
開講キャンパス 開設期 1年次生   後期   3ターム
曜日・時限・講義室 (3T) 木11-12:オンライン
授業の方法 講義 授業の方法
【詳細情報】
 
オンライン講義として実施します。
オンデマンド配信の講義の場合と、ライブ配信の講義の場合があります。
オンデマンド配信の場合は講義予定日から1週間以内に受講してください。
ライブ配信の場合は、講義時間に受講してください。
(やむをえず講義時間に受講できなかった場合には、申し出により録画動画による受講可能) 
単位 1.0 週時間   使用言語 B : 日本語・英語
学習の段階 7 : 大学院発展的レベル
学問分野(分野) 27 : 健康科学
学問分野(分科) 01 : 医学
対象学生 博士課程後期
授業のキーワード ビッグデータ、ゲノム情報、医学研究、臨床研究、医療情報処理、情報セキュリティ、倫理、個人情報保護 
教職専門科目   教科専門科目  
プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
本授業は,大学院共通科目のうちの,最近の社会システムの進展を知り,これからの時代に必須な知識を身につけ,現代社会の課題に具体的に取り組み,必須な知識・技術を使うことができる能力を身につけることを目指す「キャリア開発・データリテラシー科目」の選択科目の一つである。 
到達度評価
の評価項目
 
授業の目標・概要等 がんゲノム情報を用いる新しいがん治療の開発や、有効な治療法を確立するための臨床研究をはじめ、電子カルテの普及によりビッグデータとして取り扱うことが可能になったカルテ情報を用いた疫学研究など、医学研究では医療情報を取り扱う研究分野の重要性を増している。このため、これからの医療関連分野で活躍するためには、個人情報保護などの倫理的な観点も含めて様々な医療情報をどのように取り扱うかを学ぶことが必須となっている。本授業では、医療情報を処理するために必要な知識について基礎的な解説をするとともに、その慎重な取り扱いに求められる情報セキュリティ、倫理、法律などについても触れる。
医療情報を用いた解析結果の応用・活用について、具体的事例をもとに学ぶ。 
授業計画 第1回 NDB(National Data Base)などの大規模医療データベースの種類、概要、疫学研究への活用 
    田中 純子(社会医学ユニット)
第2回 臨床研究データ解釈におけるリテラシーとその活用 
    吉村 健一(総合医療研究推進センター)
第3回 ゲノム情報の種類と、ゲノム情報を用いた研究の取扱規則、功罪や有用性、応用と活用
    三木 大樹(臨床医学(内科系)ユニット)
第4回 医学医療分野におけるデータの種類・利活用における課題~病院情報システムの観点より~
    三原 直樹(広島大学病院医療情報部)
第5回 がんゲノム情報の概要、課題、応用と活用
    大上 直秀(生命科学ユニット)
第6回 災害医療活動における標準データセット構築手法とその活用
    久保 達彦(社会医学 ユニット)
第7回 TBD 
第8回 保健医療分野におけるビッグデータ・AIの応用と将来の展望及び課題
    阿部 伸一
    (株式会社エムネス 代表取締役社長、元グーグルクラウドジャパン合同会社 日本代表)

各講義後にレポート提出
レポートはMicrosoft Formsを使って提出。Microsoft FormsのURLはBb9に掲示します。
試験は実施しない 
教科書・参考書等 各講義の配布資料を参照 
授業で使用する
メディア・機器等
 
【詳細情報】  
授業で取り入れる
学習手法
 
予習・復習への
アドバイス
講義の配布資料をもとに復習してください。質問などは適宜受け付けます。 
履修上の注意
受講条件等
本科目は大学院共通科目(博士課程後期・博士課程科目)の履修登録に関する優先採択希望届の対象科目です。すべての学生が受講することが可能ですが、抽選となった場合は、社会人学生や通学が困難である学生のうち、希望届を提出した学生を優先的に採択いたします。
詳細は以下のURLをご確認ください。
https://momiji.hiroshima-u.ac.jp/momiji-top/learning/cgcinfo-d-1.html 
成績評価の基準等 各講義の課題レポート、ディスカッションでの発表等により評価する。
出席が2/3未満の場合は成績評価の対象としない 
実務経験 有り  
実務経験の概要と
それに基づく授業内容
遠隔画像診断事業と医療支援システム開発事業を手掛けるエムネス代表取締役社長阿部伸一氏より、保健医療分野におけるビッグデータ・AIの応用について講義をいただく。 
メッセージ  
その他   
すべての授業科目において,授業改善アンケートを実施していますので,回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており,今後の改善につなげていきます。 
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