概要

本書は医療系，看護系の大学生向けのMDASH（数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度リテラシーレベル）に準拠した教科書です。オールカラーと豊富な図で丁寧に解説しています。半期15回の授業に対応しており，MDASHをカリキュラムに取り入れたい学校に最適となっています。

本書の構成は，前半で医療・看護学生向けにデータ・AIの基礎や活用を解説し，後半ではEZRを使ったデータサイエンスの実習を，医療データを用いて行います。副教材として小テストやスライドも用意しています。

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目次

第1章　［導入］社会におけるデータ・AI利活用

1-1　データサイエンスの基礎

• 1-1-1　必須キーワード：ICT，IoT，Society 5.0，データ駆動型社会
• 1-1-2　ビッグデータとは？
• 1-1-3　AIとは？

1-2　データを活用する医療（Evidence-based medicine: EBM）

• 1-2-1　医療におけるデータの活用
• 1-2-2　1次・2次・メタデータ，構造化・非構造化データ
• 1-2-3　量的変数（連続変数，非連続変数）とカテゴリー変数（質的変数），生存期間変数
• 1-2-4　画像データ，音声データ

1-3　社会，医療におけるデータ・AIの活用の将来

• 1-3-1　社会におけるデータ・AIの活用
• 1-3-2　医療におけるデータ・AIの活用

第2章　［心得］データ・AI利活用における留意事項

2-1　データ・AIを扱う上での留意事項

• 2-1-1　倫理的・法的・社会的課題
• 2-1-2　データにだまされないために

第3章　［基礎］データリテラシー

3-1　社会，医療におけるデータ・AIの活用のための基本知識

• 3-1-1　母集団とサンプル
• 3-1-2　数値（基本統計量）によるデータの要約
• 3-1-3　表やグラフによるデータの可視化
• 3-1-4　データの群間比較（検定，P値とは）

3-2　無料統計ソフトEZRの導入，データファイルの作成

• 3-2-1　無料統計ソフトEZRとは
• 3-2-2　EZRのインストールと起動
• 3-2-3　EZRの基本的な使い方
• 3-2-4　自分で作成したデータをEZRで操作するには

3-3　EZRによる解析の準備と実行

• 3-3-1　Survivalデータセットの内容
• 3-3-2　解析前のデータの編集
• 3-3-3　解析の実行

3-4　カテゴリー変数の要約と群間比較

• 3-4-1　カテゴリー変数のグラフを作成（円グラフ，棒グラフ）
• 3-4-2　カテゴリー変数の表の作成（分割表）と数値での要約
• 3-4-3　カテゴリー変数の2群間の比率の比較（χ(カイ)2(じじょう)検定，Fisherの正確検定）

3-5　連続変数の要約と群間比較

• 3-5-1　連続変数のグラフの作成（ヒストグラム，QQプロット，ドットチャート，箱ひげ図）
• 3-5-2　連続変数の数値での要約（平均値と中央値，標準誤差・標準偏差）
• 3-5-3　独立した2群間の連続変数の比較（t検定，Welch検定）

3-6　生存期間の変数の要約と群間比較

• 3-6-1　生存期間の変数のグラフの作成（Kaplan-Meier曲線）
• 3-6-2　生存期間の変数の数値での要約
• 3-6-3　2群間の生存期間の変数の比較

3-7　多変量解析

• 3-7-1　多変量解析とは
• 3-7-2　多変量解析の実際

3-8　散布図の作成と相関係数の算出

• 3-8-1　散布図の作成
• 3-8-2　相関係数の計算と相関関係の検定

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