Syllabus data

Teacher name ： Fujita Takayuki
Course Title
Digital Health
Course Title in English
Digital Health
Course Type
-
−
Eligible Students
All Schools
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
HETMA5MCA1
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
講義 (Lecture)
Eligible Year/Semester
Fall semester 2026
Instructor
Fujita Takayuki
Affiliation
先端医療工学研究所
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
3／4
Office Hours and Location
随時・先端医療工学研究所またはオンライン
Contact
fujita@ame.u-hyogo.ac.jp

Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
ー
Corresponding Graduate School DP
ー
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー

Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】新しい医療機器としてスマートウオッチのようなデジタルヘルスが注目されている。本講義ではデジタルヘルスおよびその開発に必要な周辺技術に関して概括的な知識の習得を目的とする。
【到達目標】①デジタルヘルスの基礎を知る ②デジタルヘルスを構築する仕組みを理解する ③各要素技術について理解を深める。

Subtitle and Keywords of the Class
キーワード：医療，工学，センサ，IoT
Course Overview and Schedule
【講義内容】
本講義では医用電子情報工学として，デジタルヘルス・IoMT（医用IoT）に主眼をおいた授業計画に従い講義する。最新技術の動向等によって内容・順序の変更，追加する場合がある。
【授業計画】
第1回 デジタルヘルス概要・ガイダンス
第2回 デジタルヘルスの仕組みとIoMT（医用IoT）
第3回 デジタルヘルスを支えるセンサ１：電気式センサ（ECG, 温度, etc.）
第4回 　　　　　  　　　　　 センサ2：化学センサ（ガス，味覚, etc.）
第5回                                        センサ3：機械センサ（圧力, 加速度, etc.）
第6回  MEMS（機械量センサ）の基礎
第7回 デジタルヘルスを支えるデータ通信とソフトウェア
第8回 デジタルヘルスのためのプログラミング基礎
第9回 デジタルヘルスのためのプログラミング演習1（パソコンを利用）
第10回 デジタルヘルスのためのプログラミング演習2（パソコンを利用）
第11回 クラウド・サーバと医用データの視える化（パソコンを利用）
第12回 エッジAIとIoT
第13回 無線通信技術
第14回 データセキュリティ
第15回 デジタルヘルスにおけるレギュラトリーサイエンス

※【生成AIを利用する授業について記載】
生成系AIの利用：
この授業においては生成AIの利用について制限を設けないが，学生が利用する場合には参考文献が実在するかなど事実確認を必ず行うこと。

In-person/Remote Classification
Hybrid (Remote)
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
Uses of Generative AI
Fully permitted
Precautions for using Generative AI
この授業においては生成AIの利用について制限を設けないが，学生が利用する場合には参考文献が実在するかなど事実確認を必ず行うこと。
Textbook
資料を適宜配布
References

デジタルヘルスケア (やさしく知りたい先端科学シリーズ5)

Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】講義に使用するテキスト教材の事前読み込み（15回,計15h）
【復習】レポート作成（13回，計13h）, プログラミング(2回，計2h)

Contents of Active Learning
プログラミングについて，オンライン試行できるサービスでの演習でIoTの基礎を学ぶ。
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】
「講義目的・到達目標」に記載する内容を修得した者に対して，到達度に応じてS（９０点以上）， A（8０点以上）， B（7０点以上）から C（6０点以上）までの成績評価のうえ，単位を付与する。
 
【成績評価の方法】
定期試験は実施しない。レポート課題およびオンラインでのプログラミング演習を100点満点で評価し，全レポート，演習の平均点を基準として受講態度（積極的な質問等）から総合的に評価する。

How to Disclose Assignments and Exam Results
レポートおよびプログラミング実習で優れた内容のものを講義の中で紹介しながら講評する。
Precautions and Requirements for Course Registration
授業欠席の際には，氏名，日付がわかる以下のいずれかの書類を提出のこと「診断書（コピー可），病院の領収書」　確認後，返却する。
Practical Education
該当しない
Remarks
In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.