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年度	2025年度	開講部局	大学院共通教育（博士課程前期）
講義コード	8E500251	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
授業科目名 （フリガナ）	イリョウジョウホウリテラシー
英文授業科目名	Data Literacy in Medicine
担当教員名	秋田　智之,吉永　信治,阿部　伸一,三木　大樹,久保　達彦,檜井　孝夫,田中　武志,杉山　文
担当教員名 (フリガナ)	アキタ　トモユキ,ヨシナガ　シンジ,アベ　シンイチ,ミキ　ダイキ,クボ　タツヒコ,ヒノイ　タカオ,タナカ　タケシ,スギヤマ　アヤ
開講キャンパス	霞	開設期	1年次生   後期   ３ターム
曜日・時限・講義室	(3T) 木13-14：オンライン
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】	対面
			1-7回は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、講義時間に必ず受講してください。 （やむをえず講義時間に受講できなかった場合には、録画動画による受講可能） 期末試験は対面で実施します（受験場所については授業期間中にアナウンスし、各受講者の受験方法について確認します）
単位	1.0	週時間	2	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	博士課程前期
授業のキーワード	疫学、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、個人情報
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。
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、受講者の医学・医療に関する基礎知識を前提に、医療情報の適切な取り扱いや処理・加工・解析するために必要な知識・技術について基礎的な解説と実習を行う。
授業計画	第1回　（10/2）ガイダンス、疫学研究における医療情報取得と利活用　 　　　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　（10/9）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 　　　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　（10/23）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 　　　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　（10/30）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 　　　田中　武志（広島大学病院　医療情報部）＜ライブ配信＞ 第5回　（11/6）がんゲノム情報の概要、課題 　　　檜井　孝夫（広島大学病院　遺伝子診療科）＜オンデマンド＞ 第6回　（11/13）災害医療活動における標準データセット構築手法 　　　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　（11/20）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）＜オンデマンド＞ 第8回　（11/27）期末試験 　　　秋田　智之（医系科学研究科 疫学・疾病制御学）＜対面＞ 各講義後にレポート・実習成果物を提出 レポートはMicrosoft Forms（必要に応じてDropboxファイルアップロードシステム）を使って提出。Microsoft Forms等の課題提出先のURLはもみじ・moodleに掲示します。 期末試験は原則対面で実施する 遠隔地居住などやむを得ない理由で対面試験を受験できない場合は、対面試験と同じ時間に回答するオンライン期末試験※を実施する。 ※オンライン期末試験：あらかじめ回答用紙（試験問題は含まない）のファイルを配るので、それを印刷などをして準備をしておく。試験開始時刻に問題を提示する。試験時間中はteamsでカメラで自分を映しながら受験し（答案は手書きで作成すること、タイプ不可）、試験終了後30分以内に答案を写真データかスキャンデータで指定されたアップロードシステムまたはメールで提出する。
教科書・参考書等	講義内容が多岐にわたるため、教科書は特に指定しない。講義内容である疫学、医療情報、ゲノム医療などの書籍は多数存在するので、各自にあったものを適宜参照されたい。
授業で使用する メディア・機器等	配付資料, Microsoft Teams, Microsoft Stream, Microsoft Forms, moodle
	【詳細情報】
授業で取り入れる 学習手法	ディスカッション, 小テスト／ クイズ形式, PBL（Problem-based Learning）／ TBL（Team-based Learning）, 授業後レポート
予習・復習への アドバイス	情報技術・データ解析技術の発達や倫理・個人情報に関する法指針の改正により、医療情報の適正な取扱い方の観念は年々変化している。本講義は医療におけるいくつかの事例を示すが、講義内容を基に各々の分野での医療情報の適切な利活用について考えることを推奨する。
履修上の注意 受講条件等	・医療系の基礎知識を仮定する。（非医療系の大学院生も受講可能であるが、特段の配慮はない。予備知識が不足していると感じた場合は、講師に質問したり自ら調べたりするなど積極的な学習姿勢が求められる） ・本講義は演習・実習を含むので、動画聴講以外の時間が発生する。 ・また、本科目は留学生等が履修可能な講義であり、基準を満たすよう各講師により英語対応がとられている。 ・本講義はオンデマンド講義とライブ講義があり、視聴期間・課題提出期限が各講義で設定されているので、留意すること。 ・課題レポートに対する剽窃行為や授業妨害とみなされる行為があった場合は、その時点で単位を認めない。 ・指定があった場合を除き、生成AIをレポート作成に使用しないこと（判定ツールを用いて70%以上コピペやAIによる記載が疑われる場合は、内容を精査の上未提出とする可能性がある）
成績評価の基準等	毎回の講義後レポート（Microsoft Formsから提出）（60%）＋期末試験（40%） 毎回のレポートは聴講態度の評価が目的であるので、レポートへの記述が極端に少ない場合・記載内容からは動画を聴講していることか不明な場合は大幅に減点する。 各回のレポートを各10点満点で採点し、点数の高いほうから6つを評価に用いる。 期末試験では記述式問題を出題する。各回の講義内容や受講者の医療業務・医学系研究におけるデータ利活用に関する問題など複数の問題群から、選択して回答する形式にする予定。
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により、保健医療分野におけるビッグデータ・AIの応用についての講義を実施する。
メッセージ	本講義は、留学生が受講することを前提に、使用言語を「英語対応」としています。講師により、「日本語と英語交互に説明」「完全英語」「スライドに日英併記」などが適用されています。
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。