Introduction to Medical and Healthcare Engineering

Introduction to Medical and Healthcare Engineering

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オープン大学院科目

All Schools

1Year

HETMA5MCA1

2.00Credits

講義 (Lecture)

Fall semester 2026

(Fall semester)

Syoji Kobashi,八木　直美,Eri Miura,Koji Sumitomo,Masaru Higa,Osamu Kawanami,Nozomu Araki,Naohisa Takagaki,Eiko Furutani,Fujita Takayuki,Naotake Kamiura,Manabu Nii,Masakazu Morimoto

工学研究科
先端医療工学研究所

Japanese

日本語を基本とし，必要に応じて英語も使用する．

3／4／9

木曜日 12：10〜13：00
オンライン会議システムを用いて実施します。
事前にUNIPAのQ&A機能より予約してください。

本授業に関する連絡は、UNIPAのQ&A機能を通じて行ってください。
原則として、個別のメールでの対応は行いません。

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N/a

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【講義目的】
医療健康工学は、医学と工学を基盤とする学際的分野であり、生体計測、医用画像、人工知能、医療機器、医療システム、データヘルスなど、幅広い技術によって医療と健康を支えています。
本講義では、医療・健康分野において工学技術が果たす役割を体系的に理解することを目的とします。
オムニバス形式の講義を通じて、各分野の基礎的な考え方と代表的な応用例を学び、医療健康工学の全体像を俯瞰的に把握するとともに、今後専門分野を学ぶための基礎的素養を養います。

【到達目標】
本講義を修了した学生は、以下の事項を達成できることを目標とします。

1. 医療健康工学が対象とする分野と、その学際的な特徴を説明できる。
2. 生体計測、医用画像、人工知能など、医療分野における代表的な工学技術の役割を説明できる。
3. 医療機器や医療システムにおける安全性、倫理、法規制の重要性を理解し、説明できる。
4. データや技術に基づいて、医療・健康分野の課題を工学的視点から考察できる。
5. 医療健康工学の知識を基に、将来の専門分野や進路との関連を考えることができる。

サブタイトル：　
医療を支える工学技術の基礎と全体像を学ぶ

キーワード：

1. 医療健康工学
2. 生体計測
3. 医用画像
4. 人工知能
5. 医療機器
6. 医療システム
7. データヘルス
8. IoT

【講義内容】
現代の医療現場では，計測，診断，治療の各段階で工学技術が不可欠となっており，その重要性はますます高まっています．本講義では，医療における工学技術の基本原理と応用について学びます．特に，IoT，AI，医療システム工学，看護工学，医療制御工学，バイオエンジニアリング，流体医工学など，さまざまな分野における技術の役割と発展を理解することを目的とします．また，医療と工学の融合がもたらす新たな可能性や社会的影響についても概説します．

本講義は，オムニバス形式で実施し，各専門分野の講師が担当します．講義の順番は変更となる場合があります．

【授業計画】

1. ガイダンス・健康医療工学概論
   　本講義の目的、到達目標、および医療健康工学の全体像を説明します。
2. IoTによる医療健康工学
   　センサやIoTを用いた医療・健康管理の基礎と応用を学びます。
3. データヘルス
   　医療データの利活用やデータ駆動型医療の考え方について学びます。
4. 人工知能による医療工学
   　機械学習や深層学習を中心に、医療分野におけるAI技術の活用例を学びます。
5. 医用計測制御工学
   　生体信号の計測と制御の基本的な考え方を学びます。
6. 医療制御工学
   　治療装置や医療機器に用いられる制御技術について理解します。
7. 医用画像解析
   　医用画像の取得・解析の基礎と診断・治療支援への応用を学びます。
8. 医用機械工学
   　手術支援機器などに用いられる機械工学技術を学びます。
9. 熱流体医工学
   　熱や流体の観点から、生体や医療機器を解析する手法を学びます。
10. 流体医工学
    　血流や呼吸など、生体内流体現象を対象とした工学的解析を学びます。
11. 生体金属複合材料
    　医療材料として用いられる金属および複合材料の特性と応用を学びます。
12. ナノバイオ工学
    　ナノテクノロジーを用いた医療・バイオ応用の基礎を理解します。
13. 看護工学
    　看護現場を支援する工学技術と医療従事者支援の考え方を学びます。
14. 医療システム工学
    　病院情報システムや医療提供体制を工学的視点から捉えます。
15. 医療における法規制と倫理
    　医療機器、医療AI、医療データに関わる法規制と倫理的課題を整理します。

Remote (Fully Online)

本授業は、遠隔（完全オンライン）で実施します。
各回の講義は、オンライン会議システムを用いたリアルタイム配信形式で行います。
講義で使用する資料は、すべて事前にUNIPAを通じて配布します。
受講にあたっては、安定したインターネット接続環境およびPC等の情報端末を各自で準備してください。

Limited permission for use

本授業では、生成AIの利用を一部の場面に限定して許可します。
文献調査の補助、講義内容の整理や要約、アイデアの整理などの目的に限り、生成AIの利用を認めます。
一方で、生成AIが出力した内容をそのまま課題、レポート、発表資料として提出することは禁止します。
生成AIを利用した場合は、内容の正確性や妥当性を必ず確認し、最終的な判断と表現は自身の責任で行ってください。
生成AIのハルシネーションによる事実誤認や不正確な記述が認められた場合は、大幅に減点します。
生成AIの利用にあたっては、「本学の教育における生成AIの取扱いについて（学生向け）」に留意してください。

指定の教科書は使用しません。
各回の講義資料は、事前にUNIPAを通じて配布します。

土肥 健純（監修）
医用工学の基礎
東京電機大学出版局、2019年。
ISBN：978-4-501-33320-1

本書は、大学契約の電子ブック（MARUZEN eBook Library）として無料で利用できます。
https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000076508

【事前学習】
各回の授業に先立ち、配布された授業スライドおよびテキスト教材の該当箇所を事前に読み、講義内容に関する基礎的な知識を整理しておくこと。これにより、授業に主体的かつ円滑に参加できるよう準備する。学修時間の目安は、各回約2時間とし、15回で合計約30時間とする。

【事後学習】
講義内容を復習し、理解を深めるとともに、講義で扱った内容に関連するテーマについてレポートを作成する。学修時間の目安は、各回約2時間とし、15回で合計約30時間とする。

本講義では、各回の講義内容に基づき、学生による主体的な学修を促すため、ディスカッションや質疑応答を適宜取り入れます。オムニバス形式の特性を生かし、各分野の講義において、医療と工学の関係性や社会的意義について考察し、意見交換を行います。また、講義内容を踏まえたレポート課題を通じて、自ら課題を設定し、工学的視点から考察し、論理的にまとめる力を養います。

【成績評価の基準】
本講義では、医療健康工学分野および関連分野において必要とされる工学技術に関する理解力および説明能力について、講義目的および到達目標に記載した能力（知識・技能、思考力、判断力、表現力など）の到達度に基づいて評価します。
成績は、以下の基準により付与します。

• S（90点以上）
• A（80点以上）
• B（70点以上）
• C（60点以上）

【成績評価の方法】

• 定期試験は実施しません。
• 講義内容を踏まえて作成するレポート課題を100点満点で評価し、最終成績の80％を占めます。評価にあたっては、内容の理解度、考察の深さ、論理構成の妥当性および記述の明確さを重視します。
• また、講義内容に基づく質問の内容およびその質を100点満点で評価し、最終成績の20％を占めます。質問は、講義内容の理解や発展的な考察に基づいて行われているかを評価対象とします。

提出された各レポートについては、UNIPAのフィードバック機能を通じて、評価結果および講評を個別に返却します。

本講義はオムニバス形式で実施するため、回によって担当教員が異なります。受講にあたっては、各回の担当教員および講義内容を事前に確認してください。
講義内容の理解を深めるためには、予習および復習が不可欠です。各回の講義内容に応じて、適切な予習と復習を行い、授業で学んだ知識の定着に努めてください。
やむを得ない理由により授業を欠席する場合は、診断書（コピー可）または病院の領収書など、氏名および日付が確認できる書類を提出してください。提出された書類は、確認後に返却します。
本講義はオンラインで実施します。講義のURL等の詳細については、UNIPAを通じて別途連絡します

該当しない