データサイエンス
責任者・コーディネーター

担当講座・学科(分野)

担当教員
対象学年

情報科学科医用工学分野

髙橋史朗

情報科学科 医用工学分野、数学分野、医歯薬総合研究所 医療開発研
究部門、超高磁場 MRI 診断･病態研究部門
髙橋史朗教授、西塚哲特任教授、山下典生准教授、小野保講師
1
区分・時間数

期間

教授

講義

7 コマ

10.5 時間演習

7 コマ

10.5 時間

実習

0 コマ

0 時間

後期

・学修方針（講義概要等）
近年，情報通信技術の発展によりビッグデータの扱いが容易となり，医療の現場においても ICT やAI への関心が急速に高まっている．特にゲノム医療，画像診断支援，診療・治療支援への活用は，国の重点施策に選定されるほどである．これらを支える主要な学問の一つがデータ科学・統計学であり，その重要性が以前に増して強く認識されている．医療関係者のみならず現代社会を生きるすべての人に，データ駆動型の思考法が強く求められている．本講義では，データ科学のリテラシーレベルであるデータの可視化と要約の方法，統計的推定法と検定法に関する基本的な知識を身につけることを目指す．さらに岩手県医療ビッグデータや公開データなどを用いた演習をとおして，データ駆動型思考法を涵養するとともに，地域医療の現状の把握と問題点の抽出・解決方法の考察・発信をとおして地域医療に関する見識を深めることも目指す．

・教育成果（アウトカム）
データ科学の基本的な知識および EZR など統計解析ソフトウェアの基本操作方法を習得することにより，第 2 学年以降の専門科目の実習・実験や実臨床データを適切に扱え，読み，説明することができる．（ディプロマ・ポリシー：４）

・到達目標（SBO）
1. 医療とデータ科学・AI の関わりについて例をあげて説明できる．
2. 必要な情報やデータをインターネットで収集できる．
3. 記述統計学について説明できる．
4. 統計解析ソフトウェアを用いてデータを視覚化・要約することができる．
5. 代表的な理論分布を説明でき，確率を計算することができる．
6, 点推定論，区間推定論，仮説検定論について説明することができる．
7. 統計解析ソフトウェアを用いて平均と割合の点推定値と区間推定値を求めることができる．
8. 統計解析ソフトウェアを用いて一標本 t 検定，二標本 t 検定，Welch の t 検定を行うことができる.
9. 収集したデータを統計学的に解釈することができる．

・講義日程
【講義】
クラス

月日曜
日（矢）東 1-A 講義室

時限講座(学科)担当教員

髙橋 史朗 教授
小野 保 講師#01 ガイダンス．医学研究と統計学
1. 統計学について概説できる。
2. EBM における臨床研究と統計学の役割について概説できる。
事前学修：教科書 19 章やインターネッ
トを利用し，EBM・診療ガイドラインにおけるデータ科学の役割について調べる．
[B-1-3)③,⑦，B-3-1)①～③]
事後学修：EBM・診療ガイドラインにおけるデータ科学の役割についてリポートにまとめる．

西塚 哲 教授
山下 典生 准教授
髙橋 史朗 教授
小野 保 講師#02 医療とビッグデータ
1. 医療におけるビッグデータ（ゲノムや画像）の利活用状況や最新研究を体感する．
事後学修：講義を受けての自分の考えを400～800 字でリポートにまとめる．

髙橋 史朗 教授
小野 保 講師#03 記述統計学(1)
1. データの種類に応じてデータの代表値および視覚化方法を説明できる．
2．解析用データセットの構造，変数とそのタイプを説明できる．
[B-1-1)①]
事前学修：資料および教科書 p11-31 を通読し，まとめ，不明点を明らかにする．
事後学修；講義内容を復習する．

髙橋 史朗 教授
小野 保 講師#04 演習 1：記述統計学(2)1.統計解析ソフトウェア EZR を用いてFisher のアヤメデータを視覚化し，基本統計量を算出してリポートにまとめる．
[B-1-1)①]
事後学修：課題をリポートにまとめる．

C1
木
11/2
3

医用工学分野

C2
火
10/31

C1
木
11/2
4
C2
火

医用工学分野生体情報解析部門
超高磁場 MRI 診断・病態解析部門

10/31

C1
木
11/9
3

医用工学分野

講義内容/到達目標［コア・カリキュラム］

C2
火
11/7

C1
木
11/9
4
C2
火11/7

医用工学分野髙橋 史朗 教授
小野 保 講師#05 正規分布と標本平均の分布
1. (標準)正規分布について説明できる．
2, Q-Q プロットを読める．
3. 確率変数の標準化を行い，標準正規分布表から確率を求めることができる．
4. 正規母集団からの標本平均の分布の形状と標準誤差を説明できる．
[B-1-1)①,➁]
事前学修：資料および教科書 p48-57 を通読し，まとめ，不明点を明らかにする．
事後学修：講義内容を復習する．

髙橋 史朗 教授
小野 保 講師#06 演習 2：記述統計学(3)1. R を用いたプログラミング(乱数生成，四則演算，基本統計量の算出)を行う．
2. R/EZR を用いてヒストグラム，箱ひげ図，Q-Q プロット作成し，基本統計量を算出し，それらから分布の形状を読み取ることができる．
[B-1-1)①,➁]
事後学修：課題をリポートにまとめる．

髙橋 史朗 教授
小野 保 講師#07 平均と割合の信頼区間
1. 全例調査と標本調査について説明できる．
2. 推測統計学（点推定論と区間推定論）について概説できる．
3. t 分布について概説でき，t 分布表を読むことができる．
4. 割合と率の違いを説明できる．
5. 中心極限定理による二項分布の正規近似について概説できる．
6. 標本平均と割合の信頼区間を構成でき，結果を正しく解釈できる．
[B-1-1)①,➁,③ B-1-4)③]
事前学修：資料および教科書 59-73 を通読し，まとめ，不明点を明らかにする．
事後学修：講義内容を復習する．

C1
木
11/16
3

医用工学分野

C2
火
11/14

C1
木
11/16
4

医用工学分野

C2
火
11/14

C1
木
11/30

3

医用工学分野

C2
火
11/21

C1
木
11/30
4
C2
火
11/21

医用工学分野髙橋 史朗 教授
小野 保 講師#08 演習 3：平均と割合の信頼区間
1. R プログラミング（標本平均の分布と標準誤差）を行う．
2. EZR を用いて 1 標本の平均の信頼区間を構成できる．
[B-1-1)①,➁,③ B-1-4)③]
事後学修：乱数を用いたシミュレーショ
ン結果と理論値を比較しリポートにまとめる．がん臨床研究を例に奏効割合とその 95％信頼区間を算出した結果をリポートにまとめる．

C1
木12/7
3

医用工学分野髙橋 史朗 教授
小野 保 講師

C2
火11/28C1
木12/7
4

医用工学分野髙橋 史朗 教授
小野 保 講師#09 仮説検定(1)：概論・一標本問題
1. 帰無仮説と対立仮説を説明できる．
2. 有意水準，棄却限界値，検定統計量を説明できる．
3. p 値を説明でき，正しく解釈できる．
4. 第 1 種の過誤，第 2 種の過誤，検出力を説明できる．
5. 一標本の母平均に関する検定を行うことができ，結果を正しく解釈できる．
6. 検定と信頼区間の関係を説明できる．
[B-1-1)④]
事前学修：資料および教科書 p77-87 を通読し，不明点を明らかにする．
事後学修：講義内容を復習する．
#10 演習 4
1. EZR を用いて一標本 t 検定を行う．
2 EZR を用いてグルコース負荷試験デー
タの記述統計および推測統計を行う．
[B-1-1)①～④]
事後学修：課題をリポートにまとめる．

C2
火
11/28

C1
木12/143

医用工学分野髙橋 史朗 教授
小野 保 講師

C2
火
12/5

C1
木12/144C2
火12/5

医用工学分野髙橋 史朗 教授
小野 保 講師#11 仮説検定(2)：二標本問題
1. 対応のあるデータとないデータについて区別できる
2. 対応のある二標本の母平均の差の検定を行え，信頼区間を構成できる．
3. 対応のない二標本の母平均の差の検定を行え，信頼区間を構成できる．
4. 結果を正しく解釈できる．
[B-1-1)①～④，B-1-2)①]
事前学修：資料および教科書 p93-107 を通読し，まとめ，不明点を明らかにする．
事後学修：講義内容を復習する．
#12 演習 5
1. EZR を用いて二標本 t 検定を行う．
2 EZR を用いてグルコース負荷試験デー
タの記述統計および推測統計を行う．
[B-1-1)①～④，B-1-2)①]
事後学修：課題をリポートにまとめる．

C1
水12/203

医用工学分野C2

髙橋 史朗 教授
小野 保 講師

月#13 総合演習 1
岩手県医療ビッグデータなどの解析を行う．
[B-1-1)①～④，B-1-2)①]
事前学修：解析計画（評価項目および解析方法）を検討する．

12/11
C1
水12/204

医用工学分野C2

髙橋 史朗 教授
小野 保 講師#14 総合演習 2
岩手県医療ビッグデータなどの解析結果をまとめ，グループ内で発表する．
[B-1-1)①～④，B-1-2)①]
事後学修：課題をリポートにまとめる．

月
12/11

・教科書・参考書等
教：教科書
参：参考書

推：推薦図書

書籍名

著者名

発行所

発行年

教

生物統計学 標準教科書

寺尾 哲、森川敏彦

ムイスリ出版

2016

参

EZR でやさしく学ぶ統計学

神田善伸

中外医学者

2015

参

宇宙怪人しまりす 医療統計学を学ぶ

佐藤俊哉

岩波書店

2005

参

宇宙怪人しまりす 医療統計学を学ぶ
検定の巻き

佐藤俊哉

岩波書店

2012

参クリニカルトライアル
試験を志す人たちへ

ポコック

篠原出版

1989

よりよい臨床・成績評価方法
学修達成度を，リポートの内容（40%）と定期試験の成績（60％）に基づき総合的に評価する。総合演習ではルーブリックなどを用いた学生による相互評価も行う。

・特記事項・その他
1. 演習では統計解析ソフトウェアを各自の PC にインストールすること．インストールに関しては，初回講義までに Webclass より指示する．なお、Mac 使用者は事前の申し出により授業時間に限り大学所有の Windows PC を借用することができる(講義終了時に必ず返却、学外持ち出し不可)．
2. 講義資料および関連情報の提示，連絡は原則 WebClass で行う．
3. 演習では課題を課す．講義時間内に終わらなかった課題は事後学習とする．
4. 作成したリポートは期限までに WebClass にアップロードすること．
5. 必要に応じて課題に対するフィードバックを次回講義のはじめに行う．
6. 事前・事後学修には，合わせて最低 1 時間 45 分を要する．

・授業に使用する機器・器具と使用目的
使用区分

機器・器具の名称

台数

使用目的

講義

ノート PC(MS Windows)

1

資料提示、プレゼン、統計問題計算、
演示

講義

教室付属 AV システム一式

1

資料提示、プレゼン演習

ノートパソコン（各自）150