●専門教育科目●専門教育科目 選択・体力・健康測定と評価・システム設計論・データベース演習・インターネットと法・ネットワーク技術Ⅱ・システム開発技術（IoT）・経営情報論・産業情報論・情報セキュリティ・医療・生命情報学Ⅰ・医療・生命情報学Ⅱ・パターン認識・画像処理・自然言語処理・人工知能・臨床医学各論Ⅲ・臨床医学各論Ⅳ・国際統計分類Ⅱ・デジタルヘルステクノロジー・デジタルヘルスイノベーション・地域マーケティング論・経営分析論・健康情報特別講義Ⅰ・病院実務Ⅱ・病院実務Ⅲ・健康情報演習Ⅰ（PBL）・健康情報演習Ⅱ（PBL)必修・健康情報専門演習Ⅰ・健康情報専門演習Ⅱ選択・健康情報特別講義Ⅱ50人間健康学部 健康情報学科卒業研究テーマ例IoTの情報技術を活用したソフトウェアの開発におけるプロセスモデルを学ぶ。システム開発を進めるうえで重要なプロジェクトマネジメントや、開発手法に関する知識を修得する。患者の治癒・回復をめざし、病院では多職種が情報を介してつながりチームとして協働している。この科目では、病院現場にて情報が活用されている実務を体験する。・日本人向けジャマイカ・クレオール語学習コンテンツの作成に関する研究・HPVワクチンの意識調査に関する研究・沖縄の医療ネットワーク参加施設の地域的な偏りに関する研究・高齢者に配慮した防災マップ作成に関する研究・SNS投稿画像を用いたユーザーの関心の自動判別に関する研究・食習慣を有する人向け料理解説アプリに関する研究・大学生における鶏卵摂取に関する実態調査・研究的な健診における特定健診項目準拠に向けた検討本演習は、社会人基礎力の向上を目的とし、健康と情報に関する課題に対応したプロジェクトをチームで立上げ、ユーザー検証まで行う「課題解決型学習（PBL）」を実施する。講義・演習・やんばるプロジェクト健診の見学を通して、ライフサイクルにおける食育と健康との関連について理解を深め、学校・家庭・地域社会での食育の重要性について学ぶ。スマートフォンが広く浸透し、オンラインを通じた診療や健康管理なども身近になってきた。こうした分野でより有効にデジタル技術を活用していくという観点から動向や事例、法制度を学ぶ。生物学・情報科学の基礎を理解し、医療・生命情報からデータべースを活用する技術を身につける。科学的根拠から導かれる新たな価値のあるデータを創り出すことを目標とする。・大学生におけるPersonal Health Record (PHR)に関する探索研究・大学生のVDT機器の利用実態と疲労自覚症状に関するアンケート調査・診療情報管理士の需給推計 ―退職者を考慮して―・大学生の歯の健康に関する実態調査 ―歯周病に着目して―・個人のパスワード管理における実態と危険性に関する研究 ―名桜大学の調査を踏まえて―・進化計算を用いた時間割作成の最適化に関する研究・法廷エピソードが裁判員制度への参加意欲に及ぼす影響・職場においてリーダーが表出するユーモアに関する文献研究人工知能は世の中でどのように活用されているのか、また将来何が期待されているのか、実例を紹介しながら、様々な分野の講師陣がオムニバス形式の授業で解説する。濃淡変換、空間フィルタリングや周波数領域におけるフィルタリング、2値画像処理、特徴の検出とマッチング等の画像処理の基本技術を学び、医療や画像認識などの応用事例を理解する。システム開発技術（IoT）病院実務Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ健康情報演習（PBL）Ⅰ・Ⅱ食育と健康デジタルヘルステクノロジー医療生命情報学Ⅰ・Ⅱ人工知能画像処理年次3年次4
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