リハベーシック 情報科学・統計分析
商品紹介
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
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