健康情報計測

Information Technology for Life Support

9985125

85AFCOG302

森　武俊

Taketoshi MORI

2026年度前期

2026年度

①First semester

火曜4限

Tuesday, 4th Period

先進工学部　機能デザイン工学科

Department of Medical and Robotic Engineering Design, Faculty of Advanced Engineering

2.00単位

講義

Lecture

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⑤ [対面]ブレンド型授業/ [On-site] Blended format (must include 50%-or-more classes held on-site)

健康に関わる計測・測定，センシング，画像処理について，工学，情報科学，統計学，データサイエンスおよび医学・看護学の基礎とそれらとの関係や融合を理解するとともに，医療・介護やケア・福祉への実践的展開を学ぶ。

本講義の目的は，健康に関する情報・データの計測についての基礎的な内容を学修するとともに，健康，医療，看護，介護，ケアや福祉の実際的課題を例として，その根幹の一つとなっている統計科学とデータサイエンスの実践的方法論について理解し，あわせて電子デバイス・機械システム，カメラやエコーをはじめとするイメージングデバイスによる実装方法を学び，あわせて卒業研究への橋渡しを行うことである．
機能デザイン工学科のカリキュラム・ポリシーにおける「基礎科学とデザイン思考を共通基盤として重視した教育を行い，それを足場としてナノメディスンとロボティクスを『ヒトのカラダを助ける工学』として応用するための専門知識を修得することで，正しい倫理観と豊かな人間性のもとに，イノベーションを産む人材を育成する」ことを目的とした科目である．基礎科学をツールとしてナノメディスンとロボティクスを学び「ヒトのカラダを助ける工学」への応用力を伸長するため講義科目として設定されている．

・健康に関する情報・データの計測について基礎的な項目を理解していて，説明することができる．
・健康，医療，看護，介護，ケアや福祉などにおける健康に関わる多様な課題について把握するとともに，それらの解決策と実現法について考察することができる．
・健康に関する情報やデータの計測に用いるセンサの原理，処理のベースとなる統計科学・データサイエンスについて接合して内容を理解しており，説明することができる．
・センサや機構部を含む計測システムについて，基盤的な設計を理解し，基本的な実装，製作法や使用方法を説明できる。
・時系列データを含む収集データの統計的処理手法について，アルゴリズムを自ら書き下したり図示したりすることができる．

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​

実験への基本的な取り組み方とデータ整理，グラフ作成，結果の考察法について理解していることが望ましい．デザイン思考入門，デザイン思考基礎の内容を十分学び実践に生かせるよう習得していることが望ましい．できれば細胞，代謝，免疫，発生といった基本的な生物学・生化学的な知識について学んでいることが望ましい．基本的な情報リテラシーとともにプログラミング1，プログラミング2の内容を理解していることが望まれる．基礎的な数学，特に線形代数と微分積分学の基本的な内容を理解していることが必要である．また，機能デザイン工学科の健康科学，人工知能，イメージプロセシング，電磁気学，センシング工学を履修済みであることが望ましい。

課題に対する作文　Essay／ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion

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講義前に項目内容について短く予習するとともに，講義後は内容をよく復習し必要な課題については進めた上で次講義へ臨むこと．
生成AI等によって調査を行った場合は，必ず検索等を繰り返しできるかぎりのオリジナル情報にあたること。
（大学設置基準の1単位45時間学修の定めに則り2単位科目で想定する9〜10時間程度の講義課題，60時間相当の自習が前提である．）

講義において出題するミニレポート，レポートの点数総和（30％），および到達度評価として実施する総合レポートor期末試験の点数（70%）およびそれらに加えて授業参加度・態度を考慮し総合成績評価を行う. なお2025年度は期末試験は行わず総合レポートを出題しており，基本的には2026年度も同様の予定である．

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

Y

教科書はなし．
資料は講義前あるいは講義中に随時提示する．

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書：
看護理工学，真田弘美・森武俊編，東京大学出版会，ISBN-13: 978-4130624145，240ページ，2015．
これからのバイオエンジニアリング，羊土社，ISBN-13: 9784758121224，235ページ，2022.
その他，参考書，参考文献は講義中に随時提示する．

初回と二回目はどちらか出席したら，両方出席扱いとします。

第 1回　ガイダンス・イントロダクション
第 2回　医学・看護学と工学・情報科学のコラボレーション
第 3回　健康情報と画像計測　デジタル画像・サーモグラフィの観察
2026/5/5はなし
第 4回　運動の計測と歩行の測定
第 5回　歩容・歩様の計測と疾患合併症ケア（千葉大学 雨宮歩講師）学外講師　森紹介・立ち会い
第 6回　行動の計測・ウェアラブル健康計測
第 7回　看護における人のデータ計測（東京大学 仲上豪二朗教授）学外講師　森紹介・立ち会い
第 8回　医療ビッグデータ
第 9回　看護ビッグデータ
第10回　生体データ・バイタルサイン計測　姜先生　森立ち会い
第11回　ポータブル医療機器の活用・超音波エコー画像の観察
第12回　超音波エコー画像計測（東北大学 吉田美香子教授）学外講師　森紹介・立ち会い
第13回　医療人工知能とケア・生成AIと医療・看護
第14回　医工連携・看工連携
第15回　まとめと総合レポート補足説明

なお，クリッカーの利用予定はないが，必要に応じてCommentScreen等を活用する．

オンライン回・オンデマンド回はあわせて2, 3回程度の予定である。
対面授業6回以上の受講を原則とする．学外講師による授業は全回の受講を基本原則とする。なお成績評価点は「成績評価方法」に従う．

工学部だけでなく，工学系大学研究所，人工知能系大学研究所，IPA未到ソフトウェア開発事業における機器やシステム・サービスの研究・開発および教育・指導の30年程度の経験と，ニーズ抽出に関連した文理融合型情報学系大学院，医学部，看護学科，大学内産学連携部署，政府系組織（日本医療研究開発機構(AMED)）等での質的研究・量的研究や開発支援の勤務経験や教育経験を活かし，授業を行う．

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Python 3.
Chat GPT, Copilot あるいは Gemini.

CLASS, LETUS等が不調の場合は，担当教員に関連するWebページ https://tmorilab.net/ も参照すると良い．

初回と二回目はどちらか出席したら，両方出席扱いとします。

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