【背景】リハビリテーション(リハ)領域におけるAIの活用は、例えばAIによる動作測定の効率化など、医療現場のDX化(医療DX)に貢献できる。しかし、AIで測定したデータは大規模なことが多く、データから知見を見出すには解析のプログラミングを要することが多い。また、リハ職にとってそれらを体系的に学ぶ機会はなく、医療DXが進みにくい要因の1つになっていると考えられる。そこで筆者らは、リハ養成校の学生を対象に、AI活用時のデータ解析を目的としたプログラミング演習を行ったので、具体的な方法とその理解度調査の結果について報告する。【対象と方法】対象は本学院の2年生54名であり、2年前期開講科目の「リハビリテーション工学演習」で講義を行った。プログラミング言語は、AIの構築・データ解析で良く使われるPythonを用い、Google Colab上でプログラミングを行った。講義内容は、①Pythonでデータの要約・グラフの描画を行う基礎演習、②動作測定のデータを要約する応用演習の2つを行った。講義終了後、アンケートにて、「Q1：記述統計量を求める方法が分かったか」「Q2：グラフを作る方法が分かったか」「Q3：Pythonで動作解析ができることを理解できたか」の3つの質問をした。回答はすべて5件法のリッカート尺度(1：全く分からない、2：あまり分からない、3：どちらでもない、4：少しわかった、5：とてもわかった)とし、得点の分布を中央値と四分位範囲で要約した。【結果】各質問の得点の分布は、Q1：5.0（4.0－5.0）、Q2：5.0（4.0－5.0）、Q3：4.0（3.0－5.0）であった。【結論】リハ学生に対し、AI活用におけるデータ解析の基礎を教え、その理解度は高い傾向を示した。今後は、AIを使ったデータ解析の視点だけでなく、AIを作る内容を扱い、その理解度を明らかにしていく。
