シラバス情報

教員名 ： 原口 亮
授業科目名
健康医療科学特論
(英語名)
Advanced Lecture for Healthcare Science
科目区分
ー
講義科目
対象学生
情報科学研究科
学年
1年
ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ
KIIDD7MCA1
単位数
2.0単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の？から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義 (Lecture)
開講時期
2024年度前期
担当教員
原口 亮、Rashed Essam、郷　康広、水野 由子、竹村 匡正
所属
情報科学研究科
授業での使用言語
その他言語
日本語と英語
関連するＳＤＧｓ目標
該当なし
ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所
竹村匡正
火曜日13:00-15:00・研究室

水野(松本)由子
月曜日 9:30-10:30・研究室

原口　亮
⽔曜⽇13:00-15:00・研究室

ラシド
火曜日10:00-12:00・研究室

郷
⽔曜⽇13:00-15:00・研究室


連絡先
takemura@ai.u-hyogo.ac.jp（竹村）
yuko@ai.u-hyogo.ac.jp（水野）
haraguch@ai.u-hyogo.ac.jp（原口）
rashed@gsis.u-hyogo.ac.jp (ラシド)
go@gsis.u-hyogo.ac.jp （郷）


対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
ー
研究科DP
2◎／1〇
全学DP
ー
教職課程の学修目標
ー

講義目的・到達目標
講義目的
保健医療福祉分野における最新の教養と素養を身に付けること。
講義目標
健康医療分野の最新の研究を教授する。その考え方、技術、方法論等について理解すること。
次に、これらの知識をベースに、保健医療福祉分野における最新の技術を教授する。これにより、そのための教養と素養を身に着けること。
授業のサブタイトル・キーワード
講義内容・授業計画

１　（水野）神経生理学的現象の計測と病態変化の特徴抽出
２　（水野）生体信号解析技術の応用と生体情報の定量的分析
３　（水野）神経機能疾患のための診断結果の可視化と診断システムの開発
４　（竹村）健康医療データの収集と分析の実際
５　（竹村）健康医療システムの構築の実際
６　（竹村）健康医療分野における機械学習の適用
７　（原口）生体イメージング・画像解析技術とその循環器領域研究への応用
８　（原口）シミュレーション技術とその循環器領域研究への応用
９　（原口）医療機器プログラムの規制動向について
１０（ラシド）Deep learning in medical imaging
１１（ラシド）Fundamentals of data visualization
１２（ラシド）Systematic review of scientific research
１３（郷）健康医療研究における大規模ゲノム解析の実際
１４（郷）健康医療研究におけるオミックス研究の実際
１５（郷）健康医療研究におけるバイオインフォマティクス研究の適用

教科書
特に指定しない。
参考文献
特に指定しない。
事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安
事前学習
事前に配布している資料を読み講義内容を把握するとともに，理解できない所を明確にしておく．1回の目安は2時間程度．

事後学習
講義内容を見返し，理解できているかを確認する．理解できていない所があれば，質問するなどして理解に努める．1回の目安は2時間程度．

事前・事後学習に合計60時間必要である。
アクティブ・ラーニングの内容
採用しない
成績評価の基準・方法
上記の項目を理解し、応用できる者に単位を授与する。
講義目的・到達目標に記載する能力（知識・技能、思考力、判断力、表現力等）の到達度に応じてSからDまで成績を与える。
期末試験あるいはレポートを基準（80%）として、授業態度（積極的な質問等）(20% )を含めて評価する。
課題・試験結果の開示方法
講義中に出した課題の解説は，講義中に行う．
レポートについては，教員室等で質問に応じる．
履修上の注意・履修要件
<<生成AIの利用について>>
・レポート，小論文，学位論文等については、学生本人が作成することを前提としているため、生成系AIのみを用いて作成することはできません。
実践的教育
該当しない。
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。