学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
医・博前
時間割コード
Registration Code
3821140
科目名 【日本語】
Course Title
社会健康情報学実習
科目名 【英語】
Course Title
Practicum on Real-world Health Informatics
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
担当教員 【日本語】
Instructor
近藤 高明 ○
担当教員 【英語】
Instructor
KONDO Takaaki ○
単位数
Credits
2
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
春集中 その他 その他
Intensive(Spring) Other Other
必修・選択
Required / Selected
選択


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
近年、企業の健康保険組合では、従業員の医療機関から提出されるレセプト情報と定期健康診断情報を統合して、健康増進、疾病予防、重症化予防といった活動に利用する「データヘルス事業」の実施が義務づけられている。この事業は、国保や協会けんぽなど他の保険者にも実施が求められている。本実習では、レセプトデータの構造と含まれる情報の特徴を理解したうえで、データヘルス事業の実例を解説し、健診結果との統合データの有意義な利用法について考察を進めることを目的とする。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
Corporate Health Insurance Schemes has been recently obliged to implement so-called The Data Health Project”, which mandates each scheme to integrate the information on post-consultation insurance claims and annual health screening data to be utilized for health promotion, disease prevention, or deterrence of disease worsening. This project is also implemented by other insurance schemes such as National Health Insurance or Insurance Association. The aim of this practice is to help students understand the structure of claim data and characteristics of information contained in each claim and realize how the projects are carried out in some real cases for advanced consideration of significant use of claim data integrated with screening results.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
この授業の終了時に、学生は以下の知識・能力を身につけていることを目標とします。
1. データヘルス事業が開始された背景と意義について説明できる。
2. レセプトデータの特徴と利用可能な情報内容について説明できる。
3. データヘルス事業の実践的な進め方について考察できる。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
授業の内容や構成
Course Content / Plan
本授業は以下の内容と順序で構成されます。

1. データヘルス事業の内容
データヘルス事業が開始された背景、実践の手法と実例について学習する。
2. レセプトデータの特徴
レセプトデータの構造、含まれる情報、レセプトデータからデータベースの作成手法について学習する。
3. 統合データの作成と解析
レセプトデータと健診データを統合する手法と解析手法について学習する。データベースの作成と解析にはExcelとRを用います。
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
学部在籍中に公衆衛生学の単位を習得していること、また「保健医療データ活用法入門」の単位を習得していることを前提とします。
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
毎回の実習での取り組み姿勢、ディスカッションへの参加、論文の理解度、提出課題によって総合的に判定します。
教科書・テキスト
Textbook
教科書の指定は行いませんが、学術論文や報告書を資料として用います。
参考書
Reference Book
金明哲 『Rによるデータサイエンス データ解析の基礎から最新手法まで』 森北出版
山田剛史 『Rによるやさしい統計学』 オーム社
神田善伸 『初心者でもすぐにできるフリー統計ソフトEZR(Easy R)で誰でも簡単統計解析』 南江堂
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
Rを用いた解析については自習による学習機会を設けて、手法を習得することが必要です。
授業の進め方
How to proceed with the class
注意事項
Notice for Students
本授業に関する参照Webページ
Reference website for this Course
担当教員からのメッセージ
Message from the Instructor
使用言語
Language(s) for Instruction & Discussion
日英併用
授業開講形態等
Lecture format, etc.
対面授業を行う。
※履修登録後に授業形態に変更がある場合には、NUCTの授業サイトで案内します。
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)