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年度 2023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,吉永 信治,阿部 伸一,三原 直樹,三木 大樹,久保 達彦,秋田 智之,檜井 孝夫
担当教員名
(フリガナ)
タナカ ジュンコ,ヨシナガ シンジ,アベ シンイチ,ミハラ ナオキ,ミキ ダイキ,クボ タツヒコ,アキタ トモユキ,ヒノイ タカオ
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。
(やむをえずライブ配信授業を受講できなかった場合には、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
(学部生対象科目のみ)
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。
※通学が困難な学生に対し,履修機会を与えるため,オンデマンドで実施する科目である。 
到達度評価
の評価項目
(学部生対象科目のみ)
 
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, 秋田 智之(医系科学研究科 疫学・疾病制御学)<オンデマンド>







第2回 疫学研究のための人口動態統計および全国がん登録のデータの活用とその課題
    吉永 信治(原爆放射線医科学研究所 計量生物)<オンデマンド>
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(医系科学研究科 消化器内科学)<オンデマンド>
第4回 医学医療分野における診療データの種類やシステムの課題、情報有用性とその活用
    三原 直樹(広島大学病院 医療情報部)<オンデマンド>
第5回 がんゲノム情報の概要、課題、応用と活用
    檜井 孝夫(広島大学病院 遺伝子診療科)<ライブ配信>
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(医系科学研究科 公衆衛生学)<オンデマンド>
第7回 医学研究におけるデータサイエンス
    秋田 智之(医系科学研究科 疫学・疾病制御学)<オンデマンド>
第8回 保健医療分野におけるデジタルテクノロジー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)<ライブ配信>

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はもみじ・miidle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 レポート(Microsoft Formsから提出)の提出状況、内容、授業への参加態度を評価します 
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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