学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		医・博前
時間割コード
Registration Code		3821003
科目名　【日本語】
Course Title		保健医療データ活用法入門
科目名　【英語】
Course Title		Introduction to Health Science Data Analysis
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
担当教員　【日本語】
Instructor		中杤　昌弘 ○ 八谷　寛 宇野　光平 玉腰　浩司 江　啓發 BAGARINAO Epifanio jr til 松井　佑介
担当教員　【英語】
Instructor		NAKATOCHI Masahiro ○ YATSUYA Hiroshi UNO Kohei TAMAKOSHI Koji CHIANG Chifa BAGARINAO Epifanio jr tila MATSUI Yusuke
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)
臨床検査、検診、疫学調査、レセプトなど保健医療分野では多種多様な情報が継続的に蓄積されており、その活用を通して組織の効率的運営や社会への還元が期待される。データの利用法を理解しておくことは医療従事者にとって基本的能力の一つと認識されるようになっている。また、かつては高額であった統計解析ツールも、現在では無料や低額で入手でき、誰もがツールを用いて統計解析を学ぶことが可能となっている。本講義では、保健医療データがどのように活用されるかを紹介し、また各自のPC上で統計解析ツールを走らせて例題を分析することで、統計解析プログラミングに対する親和性を高めることを目的とする。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
With the continuing accumulation of a multitude of information from clinical laboratory tests, health screening, epidemiological survey, or insurance claims occurring in medical and public health settings, effective utilization of such information has been highly expected for productive organizational operation or social benefit. Moreover, tools of statistical analysis, which have been ever-expensive, are currently available at low or even no cost, allowing everyone to learn statistical method with statistical tools at hand. The aim of this course is to introduce how medical datasets can be utilized and help graduate students become familiarized to statistical programming through running an analysis software on their PCs to analyze some example datasets.
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. 保健医療データの形態ごとに含まれる情報の内容と、活用法について説明できる。
2. PC上での統計解析ソフトを用いた基本的な統計解析ができる。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
At the end of the course, students are expected to master the knowledge and skills to
1. explain the content of information contained in individual health/medical datasets for effective utilization.
2. perform basic analyses of such datasets with the use of PC-installed statistical tools.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
4月16日　中杤昌弘
　3限　統計的仮設検定入門
Introduction to statistical hypothesis testing
　4限　サンプルサイズ設計入門
Introduction to sample size calculation

4月23日　八谷　寛 先生　※オンライン限定
　3限　疫学研究方法論：疾病リスクと因果関係
risk and causal inference
　4限　疫学研究方法論：誤差と交絡
error, bias and confounding

4月30日　休講　No class is scheduled

5月7日　玉腰浩司 先生
　3限　統計ソフトSPSSの使い方（I）
Instructions for using the statistical software SPSS (I)
　4限　統計ソフトSPSSの使い方（II）
Instructions for using the statistical software SPSS (II)

5月14日　松井佑介 先生　※オンライン限定
　3限　DX時代の健康科学
　　　Health science in DX age
　4限　分子生物学と神経科学における事例紹介
　　　Case studies in molecular biology and neuroscience

5月21日　Epifanio BAGARINAO 先生　
　3限　ニューロイメージングデータ解析 I：前処理から基本的な統計解析まで
Neuroimaging Data Analysis I: From Preprocessing to Basic Statistical Analysis
　4限　ニューロイメージングデータ解析 II: 高度な手法への入門
Neuroimaging Data Analysis II: Introduction to Advanced Methods

5月28日　宇野光平 先生
　3限　アンケートデータの定量的解析
Quantitative analysis of questionnaire data
　4限　アンケートデータの定性的解析
Qualitative analysis of questionnaire data

6月4日　江 啓発 先生
　3限　データ解析の事例検討入門
Case study of data analysis process
　4限　混合研究法入門
Introduction to mixed methods
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
学部在籍中に統計学に関する単位を習得していることが望ましい。
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
毎回の授業での取り組む姿勢と、課題の提出によって総合的に判定します。
Class attendance and attitude in class, and report submission
教科書・テキスト
Textbook
特になし
参考書
Reference Book
必要に応じて講義中に紹介する
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
授業時間内で行える演習時間は限られていますので、時間外に教科書の内容を精読し、自習によりツールの操作法を学ぶことを勧めます。
授業の進め方
How to proceed with the class
複数の教員が分担で授業を行いますので、あらかじめ実施形態について、NUCTで確認しておいてください。
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
高価な統計専用ソフトの購入が必要であったり、施設内の限られた場所で限られた機器でなければ統計ソフトを利用できないという状況は過去の話です。現在のオープンサイエンス環境下では、誰もが統計解析ツールを無料で自分のPCにインストールして活用できます。
The time has passed away when high-cost data-analysis software or specifically-equipped facilities are required to perform statistical analyses. In the current open-science society, no one needs to hesitate to use freely available software that can be easily installed into the computers at hand.
使用言語
Language(s) for Instruction & Discussion
日英併用
授業開講形態等
Lecture format, etc.
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)
原則対面授業を行うが、一部の講義はオンライン限定となる。
※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。