授業科目
（英名）		 情報技術の進歩と医療
(Progress of Information Technology and Health Care) 		授業科目コード NN104334J
科目責任者 坂東　宏和
担当教員 坂東　宏和 保・助・養の受験資格

保健師　： 選択

助産師　： 選択

養教一種： 選択

担当形態 単独　 施行規則に定める科目

科目区分又は事項

1単位
 選択
 講義
 15時間
 3学年 5セメスター（令和6年度以降入学生及び編入学生） 基盤科目
[授業の概要]
情報技術が進歩する中で、データやAI（人工知能）といった情報技術が、医療分野において、どのように活用されているのか学修する。また、データやAI（人工知能）を扱う上での負の側面や留意事項について学修する。
[授業の目的]
「DP4.プロフェッショナリズムを身に付け、倫理的行動をとることができる」力を養うために、情報技術が医療分野においてどのように活用されているのか、データやAI（人工知能）を扱う上での負の側面や留意事項について学修する。
[到達目標]
1.データや最新の情報技術（AI等）の活用により、医療現場や社会がどのように変化しているかについて、現状と今後を説明できる。（DP-1○）
2.データや最新の情報技術（AI等）を活用することの利点と課題、倫理的な問題点について説明できる。（DP-1○, DP-4◎）
3.データや最新の情報技術（AI等）を扱う上での留意事項を遵守し、それらを安全に活用できる。（DP-4◎）
4.データや最新の情報技術（AI等）を効果的に活用していくための基礎的な技術を身につけ、主体的学修や日々の生活において活用できる。（DP-1○, DP-4◎）
回数 月 日 曜日 時限 授業計画/授業外学習 授業計画 授業外学習 担当者
事前学習・事後学習 時間
1 5 13 水 3 【講義・演習】 データ表現／機械学習の基礎と展望／AIの構築と運用／AIの歴史と応用分野／生成AI活用演習(1)
コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）が、コンピュータの内部でどのように表現されているかを理解する（二進数・文字コード等）。
機械学習の基本的な原理（教師あり学習、教師なし学習等）について理解する。
AIの学習と推論、評価、再学習について理解する。
AIの歴史（推論・探索・トイプロブレム、エキスパートシステム）、AIの社会実装、ビジネス／業務への組み込み、実世界で進む機械学習の応用と発展について理解する。
生成AIを活用した演習を行う。 		事後学習:授業内で理解した内容を簡単にまとめ、LMSから提出する。 30分 坂東　宏和
2 5 20 水 4 【講義・演習】 深層学習の基礎と展望／生成AIの基礎と展望／生成AI活用演習(2)
ニューラルネットワークの原理について理解する。
医療分野を中心に、実世界で進む深層学習の応用と革新の最新状況について理解する（自然言語処理等）。
医療分野を中心に、実世界で進む生成AIの応用と革新の最新状況について理解する（対話、コンテンツ生成、翻訳・要約・執筆支援等）。
生成AIの留意事項について理解する（ハルシネーションによる誤情報の生成、偽情報や有害コンテンツの生成・氾濫等）。
生成AIを活用した演習を通して、プロンプトエンジニアリングの基礎を身に付ける。 		事後学習:授業中に実施した生成AIを活用した演習の結果をまとめ、LMSから提出する。 30分
3 5 27 水 4 【講義・演習】 アルゴリズム／プログラミング基礎(1)
アルゴリズムの表現方法（フローチャート）を理解する。
並び替え（ソート）、探索（サーチ）等の基本的なアルゴリズムを理解する。
プログラミングの基礎（変数（型指定）、代入、四則演算）を身に付ける。 		事後学習:LMSに掲載されている、授業内容を復習するための課題を行う。 30分
4
 6 3 水 4 【講義・演習】 プログラミング基礎(2)／プログラミング演習(1)
プログラミングの基礎（順次、分岐構造）を身に付ける。
簡単なプログラミングの演習を行う。 		事後学習:LMSに掲載されている、授業内容を復習するための課題を行う。 30分
5 6 10 水 4 【講義・演習】 プログラミング基礎(3)／プログラミング演習(2)
プログラミングの基礎（反復構造、配列）を身に付ける。
生成AIまたはロボットを用いた、医療現場での活用を想定した簡単なプログラムの開発を行う。 		事後学習:LMSに掲載されている、授業内容を復習するための課題を行う。 30分
6 6 24 水 4 【講義・演習】 AIと社会(1)／プログラミング演習(3)
AI等を活用する上での留意事項について理解する（AI倫理、AIの社会的受容性等）。
生成AIまたはロボットを用いた、医療現場での活用を想定した簡単なプログラムの開発を行う。 		事後学習:授業中に実施したプログラミング演習の続きを行う。 30分
7 7 1 水 4 【講義・演習】 AIと社会(2)／プログラミング演習(4)
AI等を活用する上での留意事項について理解する（AIに関する原則／ガイドライン、規制等）。
生成AIまたはロボットを用いた、医療現場での活用を想定した簡単なプログラムの開発を行う。 		事後学習:授業中に実施したプログラミング演習の続きを行う。 30分
8 7 2 木 3 【講義・演習】 プログラミング演習(5)／まとめ
生成AIまたはロボットを用いた、医療現場での活用を想定した簡単なプログラムの開発を行う。
本授業全体を通してのまとめと確認を行う。 		事後学習:授業中に実施したプログラミング演習の結果をまとめ、LMSから提出する。 30分

回数 月 日 曜日 時限 授業計画/授業外学習 授業計画 授業外学習 担当者
事前学習・事後学習 時間


[成績評価と基準]
　「定期試験」(30%)、「課題」(70%)を基準に、総合的に評価する。
　課題の具体的な内容、提出期限（原則として1週間後）、評価の基準（ルーブリック等）については、各回の授業中に指示・提示する。また、LMSに同様の内容を提示する。
　定期試験は、情報に関する技能の習熟度を判定するため、PC教室においてPCを用いた実技形式で実施する。
[履修上の注意]
　LMSを活用した授業である。授業外学習が必要になるので、必ずLMS上の情報を確認すること。
　授業は、コンピューターの操作、グループワーク、ディスカッション等を含む形態で行うため、授業外学習への取り組みと、授業への積極的な参加が求められる。
[教材（教科書）]
　なし
[教材（参考書・参考資料）]
　授業の進行に合わせて、必要な資料（授業用スライドの縮小版等）をLMSを利用して配布する。
　また、参考図書等についても必要に応じて指示する。
[質問への対応(オフィスアワー・E-mail)]
　質問は、授業中および授業終了直後等に適宜対応する。
　また、情報基盤センター(総合教育研究棟3階303室)で随時受け付ける。原則として平日の9時～17時で対応するが、状況によって別途時間を調整する。
　なお、電子メールで質問しても良い(cict@dokkyomed.ac.jp)。
[備考]
　・講義資料は事前にLMSに掲載し、学生の学修状況を確認する。
　・演習時は、与えられた課題に基づいて小グループでディスカッションを行い、各々の意見を発表し合う。
　・講義内でLMS等を用いて学生の理解度を確認し、補足説明をする。
　・成績評価の結果は、「授業評価の回答および成績評価の講評」に記載しフィードバックする。