Syllabus data
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Teacher name ： 竹村 匡正
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Course Title
Healthcare Informatics
Course Title in English
Healthcare Informatics
Course Type
Major Courses
-
Eligible Students
School of Social Information Science
Target Grade
2Year
Course Numbering Code
KCJBS2MCA1
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
竹村 匡正
Affiliation
社会情報科学部 Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
3
Office Hours and Location
講義終了後・教員研究室 Contact
takemura@gsis.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
3◎／1〇
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：我が国のIT総合戦略、また健康・医療戦略においても、ICT及びデータの効果的な利用が謳われており、実際に医療機関のシステム (Electronic Medical Record : EMR)化や医療機関連携・在宅医療等(Electronic Health Records : EHR)、医療福祉分野の情報化が進められており、今後は個人が健康データを管理するシステム(Personal Health Record : PHR)の実現が期待されている。本講義では、本分野のICT化の現状および今後の方向性について論じる。 到達目標：医療福祉制度を理解したうえで、これらをもとにした医療、健康、福祉の分野での電子化の実情と方向性を学び、実際に発生するデータの成り立ちを理解した上で、自ら説明できることを目標とする。 Subtitle and Keywords of the Class
病院情報システム、医療情報システム、医療福祉制度、データ利活用 Course Overview and Schedule
本講義では、健康・医療・福祉分野の制度的な特性を理解した上で、これまでの情報化の流れを概観する。その上で、具体的な情報システム 構築の実例を示した上で、データ利用の現状と問題点についての現状を理解する。 1. ガイダンス 本講義の目標や概要を説明する 2. 医療サービスの現状 3. そもそも医療サービスとは何か？ 4. 健康・医療・福祉の制度1 5. 健康・医療・福祉の制度2 6. 病院情報システム(EMR)1 7. 病院情報システム(EMR)2 8. 病院情報システム構築の実際1 9. 病院情報システム構築の実際2 10. 診療データ利活用の現状 11. 臨床研究とデータ利活用 12. 診療データの共有 13. 健康・福祉のデータ管理(PHR) 14. 今後の診療データ利活用の方向性 15. 医療福祉と情報化の今後 In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
Uses of Generative AI
Fully permitted
Precautions for using Generative AI
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)』の記載内容について留意すること。
この授業においては、授業内、予習復習、レポート等を含む成果物作成等において生成AIの利用を全面的に許可しており、生成AIの利用について制限を設けないが、生成AIによる出力結果をそのまま課題・レポートとして提出してはならない。生成AIの出力した内容について、事実 関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。使用した場合にその旨をレポート等に記載するかどうか等については、担当教員の指示に従うこと。 Textbook
事前に配布する教材を使用する。 References
現代電子情報通信選書「知識の森」:電子情報通信学会 編「医療情報システム」 および、篠原出版社 医療情報 医療情報システム編 その他必要に応じて紹介する Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】事前配布された資料を確認して、下調べ等や疑問点を検討してください（1.5時間） 【復習】教材の見直し、自らが感じた疑問点とその根拠などを調べてみてください（2.5時間）。 Contents of Active Learning
講義中に、「答えのない（正解のない）」実際の社会の問題に対して問いかけます。
slidoや課題、最終等でこれらの内容について皆さんの意見を伺います。 Grading Criteria and Methods
成績評価の基準健康・医療・福祉分野の現状を理解し、情報化の成り立ちと意義を説明できるものに対し、単位を授与する。講義目的・到達目標に記載する内容の到達度に基づき、S(90 点以上)、A (80点以上)、B(70点以上)、C(60点以上)による成績評価の上、単位を付与する。 授業内のレポート100% How to Disclose Assignments and Exam Results
レポートの質問には改めてウェブ等を用いてフィードバックを行う。 Precautions and Requirements for Course Registration
Practical Education
Remarks
社会制度の成り立ちと情報化の流れ、また臨床研究に必須となるデータの成り立ちについて説明を行いますが、これはEBPM(Evidence-Based Policy Making)に通じるところがあり、これについては３回生後期の政策データ分析で講じます。 医療福祉を超えた一般的な知識になり得るので、積極的に履修してください。 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.
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