山口大学教務システム - 3152601111-検査診断情報学特論

開講年度	開講学部等
2025	大学院医学系研究科（博士前期）
開講学期	曜日時限	授業形態	AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
後期	集中		10.0
時間割番号	科目名[英文名]			使用言語	単位数
3152601111	検査診断情報学特論			日本語	2
担当教員（責任）[ローマ字表記]					メディア授業
山本健[YAMAMOTO Takeshi]					ー
担当教員[ローマ字表記]
山本健　[YAMAMOTO Takeshi], 末永弘美　[SUENAGA Hiromi]
特定科目区分		対象学生		対象年次
ディプロマ・ポリシーに関わる項目			カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)

授業の目的と概要

高度な知識と技術を身に着け、研究を遂行する上で発生する諸問題を認識し、解決する能力を身に着けることを目標とする。
分散分析、枝分かれ分散分析、SDRの計算による基準範囲の階層化の必要性について。重回帰分析による変動要因の重要性の分析について解説しつつ、模擬データを用いて実習する。
長年研究、論文執筆においてデータ解析を行ってきた教官による、実践に沿った内容で、実際のデータを用いつつ講義を行う。
10月頃集中講義形式で実施します。詳しい日程は決まり次第保健学科シラバスに掲載します。
末永講師によるメタ解析の講義（別日）。

授業の到達目標

・検査情報システムに格納された日常検査情報の活用法の事例を列挙できる。
・データベースのシステムを操作し、基本的なテーブルや入力フォームを作成できる
・データマイニングの基本技術と目的を理解している。
・臨床検査の診断的有用性の基本的な評価法（単変量解析法）に通じている
・臨床検査の診断的有用性を複数の検査法に照らしえ比較評価できる（多変量解析）

授業計画

【全体】

10月頃集中講義形式で実施します。詳しい日程は決まり次第保健学科シラバスに掲載します。
2020年度から末永講師によるメタ解析のこうぎも追加されます。

	項目	内容	授業時間外学習	備考

第1回	分散分析法による、臨床検査の精密度、変動要因の分析	分散分析法を用い臨床検査の精密度、変動要因の分析方法を解説、デモデータによる演習する。	パソコン持参。復習(120分)

第2回

枝分かれ分散分析法

枝分かれ分散分析法(nested ANOVA)について分析方法を解説、デモデータによる演習する。

パソコン持参。
復習(120分)

第3回

SDRと基準範囲の層別化

SDRを計算し、基準範囲の層別化が必要か否かが判断できるようになる。デモデータによる演習する。

パソコン持参。
復習(120分)

第4回

重回帰分析の基礎

単回帰と重回帰の違い。重回帰の必要性を解説、デモデータによる演習する。

パソコン持参。
復習(120分)

第5回

重回帰分析の応用　ダミー変数

重回帰分析におけるダミー変数の作成を解説、デモデータによる演習する。

パソコン持参。
復習(120分)

第6回

重回帰分析の応用　べき乗変換

重回帰分析におけるべき乗変換の方法を解説、演デモデータによる演習する。

パソコン持参。
復習(120分)

第7回

メタ解析

末永講師によるメタ解析法の解説と演習

パソコン持参。
復習(120分)

第8回

総合演習

総合演習とそのレポート

これまでの講義の復習120分

※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】

A: --%　B: --%　C: 100%　D: --%

成績評価法

レポートで評価します。レポート100%、ただし出席は必ず必要。

教科書にかかわる情報

備考

教科書はありません。講義資料は配布します。

参考書にかかわる情報

備考

メッセージ

10月頃集中講義形式で実施します。詳しい日程は決まり次第保健学科シラバスに掲載します。
末永講師によるメタ解析の講義も別途開催されます。

キーワード

多変量統計、枝分かれ分散分析、重回帰分析、多重ロジスティック回帰、メタ解析、実務家教官

持続可能な開発目標（SDGs）

(保健)あらゆる年齢のすべての人々の健康的な生活を確保し、福祉を促進する。

(実施手段)持続可能な開発のための実施手段を強化し、グローバル・パートナーシップを活性化する。

メディア授業