リハ学生のために「情報科学」「統計分析」の専門家がやさしくレクチャー！

●リハ学生のために「情報科学」「統計分析」の専門家がわかりやすく書き下ろした入門テキスト

●これからのリハ専門職に不可欠なデータサイエンス・AIの知識とリテラシー，さらに統計分析の理論と実践方法を演習課題とともに解説（模擬データをweb提供）

●【講義1コマで学ぶテーマ4つ】×【各テーマ見開き2頁】=【1コマ合計8頁】

●授業に適したコンパクトなボリュームで解説し，要点をしっかり学習できる

●教養・基礎科目から専門科目へつなげるPT・OT・ST向けの好評テキストシリーズ

【目 次】
CHAPTER 1　情報科学・統計分析はおもしろい
　LECTURE 1-1　なぜ情報科学を学ぶのか
　LECTURE 1-2　なぜ統計分析を学ぶのか
　LECTURE 1-3　リハビリテーションに活かす情報科学・統計分析
　LECTURE 1-4　本書の構成と学び方

CHAPTER 2　社会に必要なデータ
　LECTURE 2-1　現代社会の変化とそれに伴う課題
　LECTURE 2-2　医療に求められるデータ・情報分析
　LECTURE 2-3　リハビリテーション専門職に求められる情報科学の基盤・適用能力
　LECTURE 2-4　リハビリテーション領域に必要な情報科学・データ分析

CHAPTER 3　保健医療分野に必要なデータ
　LECTURE 3-1　リアルワールドデータの種類と保有者
　LECTURE 3-2　ビッグデータとは
　LECTURE 3-3　リアルワールドデータ分析の落とし穴
　LECTURE 3-4　保健医療分野でのビッグデータの臨床応用

CHAPTER 4　データ・AIの活用
　LECTURE 4-1　人工知能（AI）と「知的」なプログラム
　LECTURE 4-2　AIの利点と欠点
　LECTURE 4-3　特化型AIと汎用型AI
　LECTURE 4-4　医療分野におけるAIの利活用事例

CHAPTER 5　データ・AI活用のための技術
　LECTURE 5-1　シミュレーションと最適化
　LECTURE 5-2　予測とクラスタリング
　LECTURE 5-3　パターン発見とルールベース
　LECTURE 5-4　生体信号処理と画像認識

CHAPTER 6　データ・AIを活用する際の留意事項
　LECTURE 6-1　すべての科学・技術に関する普遍的考え方
　LECTURE 6-2　データの倫理
　LECTURE 6-3　新しい技術の出現と社会的合意形成
　LECTURE 6-4　データを守るうえでの留意事項

CHAPTER 7　リハビリテーション分野で活用されるテクノロジー
　LECTURE 7-1　遠隔リハビリテーション
　LECTURE 7-2　VRリハビリテーション
　LECTURE 7-3　分身ロボットとロボットリハビリテーション
　LECTURE 7-4　臨床実習を支援するICTシステム

CHAPTER 8　保健医療分野でのビッグデータ活用
　LECTURE 8-1　保険診療データ分析の実際
　LECTURE 8-2　保険診療データからわかること
　LECTURE 8-3　費用対効果分析
　LECTURE 8-4　世界のデータ分析からみえること

CHAPTER 9　データを読む
　LECTURE 9-1　データの種類と尺度水準
　LECTURE 9-2　記述統計と推測統計の違い
　LECTURE 9-3　データ分布の読み方（代表値とばらつき）
　LECTURE 9-4　図表の種類と読み方

CHAPTER 10　データの前処理をする
　LECTURE 10-1　表形式のデータ
　LECTURE 10-2　リレーショナルデータベースの活用
　LECTURE 10-3　データセットの形とデータの前処理
　LECTURE 10-4　データハンドリング（縦横変換・ソート・抽出・集計・可視化）

CHAPTER 11　データを分析する
　LECTURE 11-1　データの信頼性と妥当性
　LECTURE 11-2　データの形式と蓄積方法
　LECTURE 11-3　欠損値と異常値の取り扱い
　LECTURE 11-4　要約・説明（因果と相関）・予測・分類とその限界

CHAPTER 12　回帰分析（変数間の関係を説明する）
　LECTURE 12-1　回帰分析の基本
　LECTURE 12-2　単回帰分析と重回帰分析
　LECTURE 12-3　ロジスティック回帰分析，オッズ比，信頼区間
　LECTURE 12-4　臨床疑問と回帰分析との関係

CHAPTER 13　機械学習
　LECTURE 13-1　機械学習とは
　LECTURE 13-2　教師あり学習
　LECTURE 13-3　教師なし学習
　LECTURE 13-4　強化学習

CHAPTER 14　テキストマイニング
　LECTURE 14-1　テキストマイニングとは
　LECTURE 14-2　テキストマイニングの活用・分析方法
　LECTURE 14-3　頻出単語，単語同士の関連
　LECTURE 14-4　背景要因と語の関係性

CHAPTER 15　要点check

演習課題
PT・OT国家試験過去問題
ST国家試験過去問題

コラム一覧
　　筋萎縮性側索硬化症（Amyotrophic lateral sclerosis：ALS）
　　Web3.0（Web3）
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