E-mailおよび電話でも対応させていただいています。お気軽にお電話ください。
お知らせ
2023年３月１日・３日・６日の午後は健診業務のため休診いたします。
色がついている箇所が休診です。
■吹田キャンパス / ■豊中キャンパス / ■箕面キャンパス
■SUITA / ■TOYONAKA / ■MINOH
内科：Internal Medicine / 整形：Orthopedics / 全科：All Consultation
Non-consultation hours are colored.
現在、ハラスメント相談室では医療技術補佐員（カウンセラー・非常勤）を公募しています。公募の詳しい内容については公募内容をご覧ください。応募期限：2022年12月23日（金）（※ ただし、採用者が決定した時点で締め切ります。）
現在、相談支援部門では講師又は助教（いずれも任期付・常勤）を公募しています。公募の詳しい内容については公募内容をご覧ください。応募期限：2022年12月23日（金）17：00【必着】
本年度の秋健診は終了しました。
Please click “Translate>>” button on the left corner above to translate in other language.
*対象学生以外は受検できません。実施案内を必ず確認してください。
*健康診断の受検は不織布マスクでお願いします。詳しくはこちら
*状況により、健診の中止、延期等、変更の可能性がありますので、必ず最新情報をホームページで確認してください。
発熱や体調が悪い場合は登校、健診受検は控えてください。
不織布マスクを使用してください。詳しい説明はこちら
健診中は静かにしてください。
*胸部レントゲン検査対象学生一覧（日本語・English）
*健診受検の際の服装など、注意事項についてはこちらのPDFをご覧ください。
| キャンパス | スケジュール | 区分 |
|---|---|---|
| 箕面/ MINOH | 10 月 12 日(水曜日) 【午前】9：30～11：00 【午後】1：00～ 2：30 | 午前：男子 午後：女子 |
| 豊中/ TOYONAKA | 10 月 13 日(木曜日) 【午前】9：30～11：00 【午後】1：00～ 2：30 | 午前：女子 午後：男子 |
| 吹田/ SUITA | 10 月 14 日(金曜日) 【午前】9：30～11：00 【午後】1：00～ 2：30 | 午前：男子 午後：女子 |
健診受検分散のため、予約制となります。早めの予約に協力してください。健診の直前まで予約・変更ができます。予約は10月3日より開始します。「マイハンダイ」にログインし「その他のサービス」にある「健康診断予約」のアイコン（右参照）から予約してください。学生の身分でログインしないとアイコンは表示されませんのでご注意ください。
10月3日からWeb問診を受けることができます。健診の予約の後にWeb問診を受検するか、以下のボタンをクリックして受検してください。未回答の場合は健診を受けることができません。
回答には、全学IT認証基盤サービスにログインが必要です。大阪大学個人ID・パスワードを用いてログインしてください。ログインができない場合にはFAQををご確認ください。
実施案内（日本語／英語）をよく確認し、忘れ物がないようにしてください。
ピーポールは、各学部、センター研究所等の学生健診担当係に設置しています。また、各キャンパスの保健管理部門にも設置していますので、健診前日までに取りに来てください。
| TOYONAKA | 〒560-0043 豊中市待兼山町1-17 google Campus Map TEL:06-6850-6038 |
| SUITA | 〒565-0871 吹田市山田丘2-1 google Campus Map TEL:06-6879-8970 |
| MINOH | 〒562-8678 箕面市船場東3-5-10 外国学研究講義棟１階 TEL:072-730-5151 |
12月1日（木）より、自動発行機および各キャンパスの保健管理部門の受付で発行します。またWeb KOANでも確認できます。自動発行機の場所はKOANの使い方などは「健診結果通知について」を参照してください。
渡日が可能になりましたら、所属の部局担当者に今後について相談してください。
今年度の学生健診は4月に終了しています。健診の受検を希望される場合は、外部の医療機関にて受検いただくか選択肢の一つとして、当部門内にあるNPOにて有料健診を受検していただくかになります。
学部の教務係などで配っています。また各キャンパス保健管理部門にも置いています。
こちら（ピーポール使い方）を確認してくださいまた、ピーポールの外袋にも使用方法が載っています。
当センター内のNPO法人SCCRE健康増進部門健康増進研究会にて有料で受けることが可能です。詳細については、 NPO法人SCCRE健康増進部門健康増進研究会のホームページをご覧下さい。
大阪大学全学IT認証基盤サービスポータルサイトをご確認ください。
職員身分でのログイン時は表示されません。マイハンダイは必ず学生のIDでログインしてください。
情報推進部にて再発行の手続きをしてください。再発行手続きについて詳しくはこちら。
後日、内科診察・再検査の案内をメール(KOAN）にて送付します。早めに相談したい方は、下記フォームよりお問い合わせください。
下記フォームよりお問い合わせください。
健康診断証明書についての案内はこちらのページをご確認ください。
健診期間中は電話での対応が困難なため、メールで問い合わせてください。 尚、健診期間中の回答にはお時間がかかりますのでご了承ください。
※電話受付及びメール対応：10-12時、13-16時（平日のみ）で対応させていただきます。
★icloud経由でのメールが「迷惑メール」として認識されてしまうことが多いため、返信に時間がかかってしまうことがあります。3日以上たっても返信がない場合は、別の方法でメールをお送りいただくか、お気軽にお電話ください。
大阪大学大学院人間科学研究科の大学院生の瀬戸ひろえさん（博士後期課程）、キャンパスライフ健康支援・相談センターの土岐博特任教授らの研究グループは、機械学習が非常に高い精度で糖尿病の発症確率予測に使えることを世界で初めて明らかにしました。
このことにより、特定健診のビッグデータを使って、生活習慣病などの発症確率を高精度で予測するAIモデルを作成することが可能になりました。病気の発症前に個人が発症確率を知ることにより、個人の努力で病気発症を抑制する生活習慣改善の動機とすることができます。これまで糖尿病の発症確率予測においては、古典的な統計モデルと機械学習によるAIモデルでは同等の精度しか出せないと考えられており、機械学習の有用性については解明されていませんでした。
今回、土岐特任教授らの研究グループは、大阪府国保連合会保有の国民健康保険被保険者の健診結果データ（年間で約60万人分のビッグデータ）を活用することにより、糖尿病発症予測において1万をこえるビッグデータでの機械学習の優位性を定量化し、機械学習が健康予測に高精度で適用できることを解明しました。これにより、糖尿病のような生活習慣病の発症確率予測を高い精度で行うことが期待されます。
本研究成果は、英国科学誌「Scientific Reports」に、10月11日（火）18時（日本時間）に公開されます。
詳細については、以下のページをご参照ください。
ResOU
https://resou.osaka-u.ac.jp/ja/research/2022/20221011_1
本学のサイト
https://www.osaka-u.ac.jp/ja/guide/public-relations/press_release/22/jumajn
