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医療情報・経営管理学専攻 医療情報・経営管理学分野
医療の質を決める複雑な情報学をマスターする

我が国の医療は日進月歩の診断・治療技術の発展、病院の急速なIT化、超高齢社会の到来、国民ニーズの多様化、患者満足度基準の高度化および新しい保険診療システム:DPCシステム(診断群分類包括評価)の導入等の狭間にあり、もはや臨床情報管理と病院経営は医師の診療の合間に行う業務では無く、高度に専門的な知識と技能を必要とします。医療情報・経営管理学専攻は、病院(施設)経営の質と効率性の向上を遅延させているクリティカル・パスを同定し、改善できる、時代の流れに即応した医療情報管理の専門家を養成します。

トピックス
情と理のベストミックス研究を目指して

─本専攻/分野の教育の基本理念について─

本科の名称:医療情報・経営管理学専攻/分野にある「情」と「理」の二字は行政施策の実行に際して、また病院の患者さんへの対応、福祉施設の利用者さんに対する対応の根幹理念です。いずれが欠けても信頼は崩れてしまいます。しかし「情」も「理」も抽象的概念であってそのままでは見えません。そこで授業・演習および特別研究を通して科学的に「理」を可視化し、それを「情」に基づいた社会的配慮の具現化(可視化)に繋げる方策を研究していきたいと思います。各種の情報技術、現象の指標化手法、統計検定法、多変量解析法、潜在構造分析法等の統計手法、(臨床)疫学研究法、社会学的分析法等を駆使して、世界一の長寿国を50年という最速で実現した世界に冠たる国民皆保険制度等の社会保障制度を下支えするという気概で、医療情報・経営管理の向上に従事する人材を養成していきたいと思います。

特色
医療情報と情報処理技術のベストミックスを目指す 世界に冠たる我が国の医療保険制度、医療情報および情報処理技術は必ずしも相性が良くありません。百人百様の患者の状態に対する医学的な診断・治療の必要性と医療経済的判断に折り合いを付けることは超高齢化の我が国にあって益々難問化してきています。そうした中で最前線に立ち患者の状態を出来る限り細かく合理的に分類して個別に対応することができる医学(臨床疫学)、医療統計、情報処理技術等の知識を習得します。
院生が目指す医療技術・医療経営の向上に寄与する研究を指導 社会人大学院生にあっては帰属する病院・施設での課題に焦点を当て、医療情報・経営管理学の視点から解決の糸口になる研究を指導します。例えば、患者満足度の向上の為のクリティカル・パス、プロペンシティ・スコア法等を用いて、広く実施されているが効果の判定に異論が有り判然としていない医療技術評価、リハビリ関連病院と福祉施設、在宅介護との最適連携等院生の職場での課題解決や就職に貢献する研究を支援します。
医療情報・経営管理学修士は時代の要請 教育目標に記載した理由により関連の業務の必要性は確実に増加していき、今後の病院・施設経営に医療情報処理、経営管理の専門性の観点から求人を行う病院、福祉施設は増加すると予想されています。しかし医療情報・経営管理学修士の名称またはそれに類似した学位を取ることができる大学は全国で極めて限られております。このことから本学位を取得した場合、新たな就職または現職での立場は有利に働くと考えられます。
履修モデルと1週間のスケジュール

※ご自身の履修科目等により異なりますので、一例として参考にしてください

黒字
対面授業を表します。
赤字
メディア授業を表します。メディア授業には同時双方向型、オンデマンド型の形式があり、曜日時限が指定されている場合は、同時双方向または、同時双方向とオンデマンドとの組合わせで実施します。
オンデマンド型は、曜日時限の指定がないため自身のペースで進めることができます。
集中講義は、土日や夏休み、冬休みなどを利用して実施します。
 
自主的な研究活動を表します。所属する分野によって「ゼミ」や「勉強会」と称し、共同で研究活動を実施する場合もあります。個人で、あるいは他の研究生とともに、あるいは指導教員の指導の下で各自の研究を進めますので、曜日時限は各自の都合に合わせて設定します。
フルタイム院生の例
1年次前期
  1時限9:00~10:30 2時限10:40~12:10 3時限13:10~14:40 4時限14:50~16:20 5時限16:30~18:00 6時限18:10~19:40 7時限19:50~21:20
研究        
    学内アルバイト(TA(学部授業補助))   社会調査法
  学内アルバイト
(TA(学部授業補助))
研究 医療情報学特論Ⅰ 医療情報学演習Ⅰ
研究         アカデミック
・スキルズ
学内アルバイト
(TA(学部授業補助))
研究      
    アルバイト    
集中講義  
オンデマンド型 疫学の基礎と応用
1年次後期
  1時限9:00~10:30 2時限10:40~12:10 3時限13:10~14:40 4時限14:50~16:20 5時限16:30~18:00 6時限18:10~19:40 7時限19:50~21:20
研究          
    研究 医療経営管理学
特論
日本の保険・
医療・福祉制度
と現状特論
  学内アルバイト
(TA(学部授業補助))
        医療情報学演習Ⅰ
研究   学内アルバイト
(TA(学部授業補助))
医療情報学特論Ⅱ  
学内アルバイト
(TA(学部授業補助))
研究      
    アルバイト    
集中講義  
オンデマンド型  
2年次前期
  1時限9:00~10:30 2時限10:40~12:10 3時限13:10~14:40 4時限14:50~16:20 5時限16:30~18:00 6時限18:10~19:40 7時限19:50~21:20
    研究    
    学内アルバイト(TA(学部授業補助)) 医療経営管理学
演習
 
  学内アルバイト
(TA(学部授業補助))
  研究    
    研究   医療情報学演習Ⅱ
学内アルバイト
(TA(学部授業補助))
研究      
    アルバイト    
集中講義  
オンデマンド型  
2年次後期
  1時限9:00~10:30 2時限10:40~12:10 3時限13:10~14:40 4時限14:50~16:20 5時限16:30~18:00 6時限18:10~19:40 7時限19:50~21:20
      研究    
    研究 医療経営管理学
演習
 
  学内アルバイト
(TA(学部授業補助))
研究    
研究   学内アルバイト
(TA(学部授業補助))
  医療情報学演習Ⅱ
学内アルバイト
(TA(学部授業補助))
研究      
    アルバイト 研究
集中講義  
オンデマンド型  
社会人院生の例
1年次前期
  1時限9:00~10:30 2時限10:40~12:10 3時限13:10~14:40 4時限14:50~16:20 5時限16:30~18:00 6時限18:10~19:40 7時限19:50~21:20
仕事    
仕事   社会調査法
仕事 医療情報学特論Ⅰ 医療情報学演習Ⅰ
仕事   アカデミック
・スキルズ
仕事 研究
    研究    
集中講義  
オンデマンド型 疫学の基礎と応用
1年次後期
  1時限9:00~10:30 2時限10:40~12:10 3時限13:10~14:40 4時限14:50~16:20 5時限16:30~18:00 6時限18:10~19:40 7時限19:50~21:20
仕事    
仕事 医療経営管理学
特論
日本の保険・
医療・福祉制度
と現状特論
仕事   医療情報学演習Ⅰ
仕事 医療情報学特論Ⅱ  
仕事 研究
    研究    
集中講義  
オンデマンド型  
2年次前期
  1時限9:00~10:30 2時限10:40~12:10 3時限13:10~14:40 4時限14:50~16:20 5時限16:30~18:00 6時限18:10~19:40 7時限19:50~21:20
仕事    
仕事 医療経営管理学
演習
 
仕事    
仕事   医療情報学演習Ⅱ
仕事 研究
    研究    
集中講義  
オンデマンド型  
2年次後期
  1時限9:00~10:30 2時限10:40~12:10 3時限13:10~14:40 4時限14:50~16:20 5時限16:30~18:00 6時限18:10~19:40 7時限19:50~21:20
仕事 研究
仕事 医療経営管理学
演習
 
仕事    
仕事   医療情報学演習Ⅱ
仕事 研究
    研究    
集中講義  
オンデマンド型  

分野長メッセージ

医療・経営の問題解決に向けて~適切にデータを分析・活用できる人材の育成~

木下 直彦医療情報・経営管理学専攻長/分野長

現在、我が国では、第5期科学技術基本計画の中で目指すべき未来社会の基盤としてSociety5.0が提唱されており、これらに関連してDX(デジタルトランスフォーメーション)が注目されています。DXを端的に説明すると「進化し続けるデジタル技術などのテクノロジーが人々の生活を豊かにする」という概念で、医療業界においてもNDBなどの大規模医療情報の活用、遠隔医療など、DXへ向けた様々な取り組みが始まっています。このような中、蓄積されたデータを適切に管理・活用するスキルを持つ人材の需要が高まっており、統計や機械学習などの情報科学系理論を活用し、データ分析を行う「データサイエンス」への関心が高まってきています。医療情報・経営管理学分野では、医療情報、経営管理に関する専門知識の習得に加え、統計、デジタル情報処理技術などの実習を通して、データサイエンスのベースとなる知識・技術を習得し、これからの社会の発展に貢献できる人材の育成を目指しています。