シラバス情報
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教員名 ： 髙見 美樹
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授業科目名
健康データ活用論
(英語名)
科目区分
専門基礎科目（専門関連科目）
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対象学生
看護学部
学年
1年
ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ
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
開講時期
2026年度後期
担当教員
髙見 美樹、中西 永子
所属
看護学部
授業での使用言語
日本語
関連するＳＤＧｓ目標
目標3
ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所
授業終了後・5F教員研究室
その他必要時、メール連絡でアポイントメントを取った上で、対応します。 連絡先
高見 美樹 takami●ai.u-hyogo.ac.jp
中西 永子 eiko_nakanishi●cnas.u-hyogo.ac.jp ●は“@”に変換 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
2◎
研究科DP
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全学DP
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教職課程の学修目標
ー
講義目的・到達目標
【講義目的】
本授業は、社会が抱える健康課題の解決に向けて、健康・医療のデータを活用できる視点を持ち、知識と実践リテラシーの基礎を身につける 【授業の到達目標】 本講義を修了した時点で、学生は以下の能力を身に付けていることを目標とする。
授業のサブタイトル・キーワード
Keywords
Python / 医療統計学 / Society 5.0 / 医療DX / データヘルス計画/ 健康データの利活用 講義内容・授業計画
【講義内容】
健康・医療領域のデータをPythonと生成AIを用いて分析・可視化し、その結果を倫理的に解釈して医療DXやデータヘルスの課題解決に活かす方法を学ぶ。 1 オリエンテーションとAI・情報社会 授業概要説明 2 Python演習①：Python入門・導入 3 Python演習②：記述統計と分布 4 Python演習③：単回帰分析 5 Python演習④：2群の比較分析 6 Python演習⑤：非構造化データ分析 7、8 Python演習⑥⑦：分析の総合実践・健康データの読み解きと考察 9 医療DXと新技術 10 日本の医療DXと国際比較 11 情報倫理 12 日本のデータヘルス政策 13 発表準備 企業・自治体のデータヘルス計画を検索・選定・分析 14 、15 学生発表 グループ発表：企業・自治体が取り組んでいるデータヘルス計画の成果と課題を発表 ・1〜8回、および12〜15回はノートパソコンをフル充電の上、持参すること． ・詳細は第1回目の授業時に配布する． ・講義計画は受講人数等により変更になることがある． 対面・遠隔の別
対面
実施方法及び遠隔上限適用対象の別
対面
・対面授業のみ ・遠隔授業単位上限の適用を受けない 生成ＡＩの利用
利用する場面を限定し許可
生成ＡＩ注意点
この授業においては、以下の範囲において、生成ＡＩの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。生成ＡＩの利用については担当教員の指示に従うこと。教員が認める範囲を超えて生成ＡＩを利用したことが判明した場合は、単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。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。また、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。
＜利用可の範囲＞ 大学アカウントで使用するgeminiと限定する。 Pythonプログラムをコーディングする際に生成AIを利用し参考にすることを妨げないが，生成AIによって作成されたソースコードを利用する場合，意図に沿った正しいプログラムであることを十分に確認すること。 企業・自治体のデータヘルス計画を検索・選定・分析に関する内容、翻訳等に補助的に生成ＡＩを使用してもよい。 ※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。 教科書
適宜資料を配布する．
参考文献
スッキリわかるPython入門/出版社 : インプレス実践手順で学ぶデータ解析と医療統計-データ処理から解析手法の選び方-/出版社 : 大学教育出版事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安
【予習】授業に際して事前配布する資料の事前読み込み、授業の準備（30h）
【復習】各回の課題作成、レポートや発表資料の作成（30h） アクティブ・ラーニングの内容
グループ単位での演習やプレゼンテーションを行う。
成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】
授業の到達目標に記載されている能力の到達度に基づき、S（90点以上）、A（80点以上）、B（70点以上）、C（60点以上）の成績を付して単位を認定する。 第2〜5回（4回分）20点（5点×4）：Pythonの小課題 中間レポート 25点 第9〜11回（3回分）15点（5点×3）：手書き省察レポート グループ発表 25点 最終レポート 15点 課題・試験結果の開示方法
講義後にユニバーサルパスポートを用いた質問や感想を受け付け、次回講義冒頭でフィードバックを行う。
グループ発表時には、各グループの内容に対するコメントを行う。 中間・最終レポートについては、全体のフィードバックは行わず、希望者に対して個別対応を行う。 履修上の注意・履修要件
・1〜8回、および12〜15回はノートパソコンをフル充電の上、持参すること
・授業中に指示した課題や配布する授業資料について、十分な予習・復習をして講義に出席すること 実践的教育
該当なし
備考
指定規則に定める別表の種類とそれぞれの別表で定める教育内容のうち、当該科目で教授する教育内容
別表３（看護師課程）：科学的思考の基盤、人間と生活・社会の理解 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。
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