医療情報学

科目名

医療情報学
Science Medical Information

履修
年次

3年次
前期科目
目的科目
区分

担当教員
(研究室番号)

専門支持科目齋藤 真（001）

選択
区分

教員への連絡方法（メールアドレス）shin.saitou@mcn.ac.jp

単位数
(時間)

授業
形態

必修

1(30)

演習

科目等
履修生

否

ｵｰﾌﾟﾝｸﾗｽ否
多くの医療機関でコンピュータやネットワークによる情報システムが導入され、業務が円滑に進められている。また看護学分野の研究においてもコンピュータを用いたデータ処理が多用されている。本講義では、医療の分野における様々な情報をどのように扱うかということを目的に、
1)学術情報と看護、2)SPSSを用いた保健統計（多変量解析）、3)疫学・保健統計学と医療情報について講義および演習を行う。 特にSPSSを用いた保健統計は、2年次の基礎情報学の内容を把握していることを前提とする。

D

様々な職種との連携において、看護専門職者としての役割を理解し、多職種による協働活動に参加できる。（技能・表現）

主要なDP

ﾃﾞｨﾌﾟﾛﾏ・ﾎﾟﾘｼｰ
（DP）

到達目標

関連するDPB 人々の生活に根ざした看護を実践するための幅広い教養と専門的知識を有している。（知識・理解）
C 多様な考え方や文化的背景を持つ人々の特徴に応じて、自らの看護活動の必要性や方法を説明するためのコミュニケーション能力を有している。（技能・表現）
E 地域社会に暮らす人々の生活支援において必要となる情報を分析し、健康課題を解決するための方策を考えることができる。
（思考・判断）1．看護学を中心に学術情報の検索や文献の入手が実際にできる。
2．SPSSを用いた保健統計について多変量解析が理解でき、実際に活用できる。
3．疫学・保健統計学と医療情報について理解ができる。
学術情報と看護学について（課題20%、試験20%）、SPSSを用いた保健統計（課題20%、試験40%）※上記3つの領域全てにおいて課題提出あるいは試験等を受けていない場合は不合格となる。

成績評価方法(基準)
再試験の有無と基準等実施する。
学術情報と看護学はプリントを使用する。SPSSを用いた保健統計はオリジナルテキストを使用する。

教科書なし。

参考書等
学生の主体性を伸ばす
ための教育方法と学生への期待

・1回目の授業は出欠表を作成するため、必ず出席すること。
・1人1台のパソコンを用いて演習を行うため、席は指定席とする。
・各単元ごとに評価を行うため、欠席をしないこと。
2～4回目は学外協力者による講義。

備考
回

学習項目

学習内容

主担当
教 員

授業
方法

医療情報と看護学、情報セキュリティについて

本学のネットワークシステムを使用することについて機器や操作方法について再度確認をする。個人情報保護、インフォームドコンセント、データ管理、情報公開、倫理指針等を概観する。またデータの電子化、情報セキュリティ、データベース、レコードリンケージについて理解を深める。

齋藤

講義

１回

学術情報と看護学①
２回
学術情報と看護学②
３回
学術情報と看護学③
４回

既存の統計資料、行政情報などについて理解を深める。また学術論文についての理解を深め、引用文献や参考文献からの論文検索方法について理解する。演習を通して文献検索の結果・データの活用について知識・技能を深める。課題提出あり。

学外協力者

医中誌webおよびメディカルオンラインを使った論文の詳細検索について理解し、演習を行う。課題提出あり。演習を通して文献検索の結果・データの活用について知識・技能を深める。

学外協力者

オンラインジャーナルやCinii等のオンライン資料について文献検索や文献複写依頼について演習を行う。演習を通して文献検索の結果・データの活用について知識・技能を深める。メディカルオンラインくすりのデータベースの演習を行う。課題提出あり。

学外協力者

講義

齋藤講義

齋藤講義

齋藤講義

齋藤

齋藤

齋藤

講義

講義

学術情報と看護学④（試験）
生成AIについて・学術情報と看護学に関するデータベースの使い方に関して総合的に復習を行う。十分な演習の後に試験を行う。
・Chat GPT等に代表される生成AIについて、デモンストレーションを通して説明を行う。

SPSSを用いた保健統計①
・SPSSの基礎演習

SPSSの基礎について復習し、模擬データを用いて演習を行う。

SPSSを用いた保健統計②
・SPSSの基礎演習および多変量解析の基礎について多変量解析の基礎について学び、理解を深める。数量化理論についても演習を行う。

８回

SPSSを用いた保健統計③
・重回帰分析

多変量解析の基礎について学ぶ。予測型の多変量解析である判別分析について実際に模擬データを用いながら演習を行い、結果を読めるようにする。課題提出あり。

齋藤

講義

９回

SPSSを用いた保健統計④・重回帰分析

多変量解析の基礎について学ぶ。予測型の多変量解析である判別分析について実際に模擬データを用いながら演習を行い、結果を読めるようにする。課題提出あり。

齋藤講義

SPSSを用いた保健統計⑤・因子分析

多変量解析の基礎について学ぶ。分析型の多変量解析である因子分析について実際に模擬データを用いながら演習を行い、理解を深める。課題提出あり。

齋藤講義

SPSSを用いた保健統計⑥・因子分析

多変量解析の基礎について学ぶ。分析型の多変量解析である因子分析について実際に模擬データを用いながら演習を行い、理解を深める。課題提出あり。

齋藤講義

SPSSを用いた保健統計⑦・判別分析

多変量解析の基礎について学ぶ。予測型の多変量解析である判別分析について実際に模擬データを用いながら演習を行い、結果を読めるようにする。課題提出あり。

齋藤

講義

５回

６回

７回

10回

11回

12回

医療情報学回

学習項目

学習内容主担当教 員

授業
方法

SPSSを用いた保健統計⑧・判別分析

多変量解析の基礎について学ぶ。予測型の多変量解析である判別分析について実際に模擬データを用いながら演習を行い、結果を読めるようにする。課題提出あり。

齋藤

講義

14回

SPSSを用いた保健統計⑨・多変量解析のまとめ多変量解析のまとめとして模擬データを用いながらさまざまな演習を行う。課題提出あり。

齋藤

講義

15回

SPSSを用いた保健統計⑩・試験

SPSSを用いた多変量解析について試験を行う。

齋藤

講義

13回

学

習課

題

課題1（事後）講義1の内容について、本学のネットワークシステムを用いて指定の課題を実践する。
課題2（事後）講義2から4の内容について、オンラインジャーナルを利用し、レポートを提出する（20％） 。
課題3（事後）講義5から12の内容について、講義で指定した課題を行い、提出する（20％）。
課題4（事後）講義13から14の内容について、自己学習を行い課題を提出する。

実務経験を活かした教育の取組
1)学術情報と看護の担当教員は大手書店で図書館司書の教育業務および医療系データベースの教育業務に携わっている。また2)SPSSを用いた保健統計（多変量解析）、3)疫学・保健統計学と医療情報担当教員は、統計計算用プログラムおよび計測用プログラムの開発に関して実務経験がある。いずれの教員もそれらの経験を生かした教育を進める。