2026年2月12日（木）13:00～17:00 東京大学大学院情報学環・福武ホール（オンライン同時配信あり）
動画は第4回学術集会に参加された方のみ2026年3月31日（火）までご覧いただけます。第4回学術集会に参加登録されていない方でオンデマンド配信の視聴を希望の方は下記参加登録フォームよりご登録ください
会場：大阪歯科大学創立100周年記念館 👣京阪・地下鉄天満橋駅近く
テーマ「データサイエンス戦略で実現する知の共創：医療・健康・社会の変革を目指して」
開催形式：対面開催は終了しました
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わが国では医療DXとして全国医療情報プラットフォームの構築が行われ、レジストリを利用した医薬品・医療機器開発の整備も行われている。これらの取り組みを真に意味のあるものにするためには、国民全体の健康に繋がるデータサイエンス戦略が必要である。本セッションは、予防から治療・回復に至るヘルスジャーニー全体を見据えたデータサイエンス戦略を取り上げる。PHRやウェアラブル等によるマルチモーダルデータ活用による評価困難な領域における客観的指標の確立と、データ活用を支える戦略的レジストリ設計について多角的に議論したい。加えて、我が国で未整備なレジストリを活用した外部対照群の活用や、デジタルバイオマーカー開発の現状と展望を取り上げ、精神疾患や神経疾患におけるウェアラブル活用の実例や、客観的・継続的評価による新たなエビデンス創出の可能性を紹介し、多職種の知見を集めてグランドデザイン形成を目指したい。
座長 大門 貴志（兵庫医科大学）、森谷 隆（Edwards Lifesciences）
本セッションは、JIPADは成功を収めている集中治療（ICU）レジストリであるが、現在の運用が医師主体で行われている現状を踏まえ、さらなる発展に必要な組織体制とスキルについて議論することを目的する。日本のICUデータ活用には、データに基づく患者アウトカムの最善化に貢献するために、単なるマスターやフォーマットの標準化を超えて本来どのようにデータを集積すべきか、ICUと病院あるいは医療全体がどのように連携すべきか、データベース設計やデータマネジメントを担える人材をどのように充足すべきか、といった多数の課題が存在する。ICUデータはオペレーションデータであるという特性から、統計解析だけでなく、意思決定にかかわる数理最適化を実現するオペレーションズリサーチ（OR）技術の活用も有効であると考えられる。医療者、情報学専門家、データマネージャー、データ分析専門家から構成される多様な専門職が有機的に連携して課題解決に取り組む「課題解決型組織」の構築と、求められるスキルについて議論を行う。加えてICUデータによるレポート改善に向けた分析手法（例えば、DEAによる効率性指標の統合分析やMLOpsを用いた予測モデルの更新）の提案を行い、集中治療における集積データの品質向上、効果的な医療の質の評価の実現、ひいては日本全体の医療効率化への貢献を目指した議論を行いたい。
座長 藤井 智子（東京慈恵会医科大学病院）、山本 景一（大阪歯科大学）
本セッションでは、昭和医科大学病院がフィリップス・ジャパンと共同で導入した遠隔集中治療支援システム「eICU（Showa eConnect）」の運用事例を紹介します。2018年より稼働を開始し、関連病院を含む112床のICUに対して24時間体制の遠隔支援を実施。リアルタイムモニタリングを活用し、医療の質向上、滞在期間の短縮、医療費削減などの臨床的・経済的成果を得ています。高齢化社会や専門医不足への対応として、今後の集中治療体制のモデルとなる可能性についても議論します。
菊池 浩明（明治大学 総合数理学部 専任教授）
座長 深津 吉聡（日本オラクル）
ウェアラブルデバイスやスマートウォッチの普及とともに我々の日常的なヘルスケアデータが集約され、生活習慣の改善などに活用されようとしている。次世代医療基盤法をはじめとする大規模な医療データも匿名化されて医療疫学に利活用されはじめている。その一方、自身のヘルスケアデータが共有されることに対して情報漏洩や個人識別などの不安を抱えている生活者も存在する。そこで、データ匿名化や仮名化，差分プライバシーなどの先進的なプライバシー保護技術の研究と活用が進められている。本講演では、それらの技術の概要とヘルスケアアプリなどの応用例を紹介し、そこにおける課題を明らかにする。我が国のヘルスケアデータの健全で安心できる二次利用の方策を議論する。
09:00-10:40 シンポジウム：「使えるAIから使われるAIへ：数理モデルと統計モデルの統合」
本シンポジウムでは、本学術集会のテーマである「データサイエンス戦略」に基づき、医療現場で実際に活用されているAI技術とその基盤となる数理的アプローチについて、多角的な視点から紹介する。具体的には、オペレーションズリサーチ（OR）、臨床予測モデル、ベンダーによるデータマネジメントとデータサイエンス、さらに強化学習の医療応用について各分野で活躍する演者が事例を交えて紹介する。
ヘルスケアの現場では、治療方針の比較検討だけでなく、限られた資源の中で診療プロセスや病院運営を最適化する「オペレーションの効率化」が重要な課題となっている。ORは, 数理モデルやシミュレーションを用いて業務や資源配分を最適化する分野であり、医療資源の逼迫が顕著となった近年、その重要性は一層高まっている。また、従来型の統計モデルは診療ガイドラインの策定にも広く活用されてきたが、近年は人工知能・機械学習に基づく臨床予測モデルが台頭し、PMDAやFDAにおいて医療機器として承認される事例も増加している. 一方で, こうしたモデルを臨床現場に実装するには、質の高いデータの収集・管理が不可欠であり, その実現にはベンダーの役割が極めて大きい. 国内ベンダーによる実運用事例を通じて, データマネジメントとAI活用の現状を紹介する。さらに, 近年注目される強化学習についても、公衆衛生分野での大規模な応用事例と、臨床現場での利用における課題・限界、そしてそれらを克服するための方法論について解説する。
AI技術の導入がもたらすインパクトと現実的な運用のための戦略を、各分野の視点から俯瞰することで、今後の医療データサイエンスの方向性を議論する場とする。
座長 篠崎 智大（東京大学）
座長 森谷 隆（Edwards Lifesciences）
海外の医療機関では、様々な医療データを統合管理し、その上でML/AIを活用することにより、臨床試験・治験の安全で確実な推進、診断精度の向上や治療内容の最適化、診療記録の自動生成等、様々な現場業務の生産性向上、そして、患者に対する病状や診療内容、診療報酬請等の精緻かつタイムリーな情報提供といった取り組みが積極的に進められています。本セッションでは、日本オラクル（株）より、海外における ML/AI 活用や先進的データ管理に基づく医療 DX の取り組み事例をご紹介致します。 次に、厚生労働省様より、医療DXを推進するための政策の方向性や産官学の協創への期待等についてのお話を伺います。 そして最後に、日本において医療DXを推進していくための課題や必要アクション等についてパネルディスカッションを行います。
座長 阪口 昌彦（高知大学）
臨床予測モデル研究の報告に関する国際的なガイドラインである「TRIPOD+AI声明」が2024年にBMJ誌に掲載された。本声明は、回帰モデルを用いた臨床予測モデル研究を対象とした従来のTRIPOD（Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis Or Diagnosis）声明を、機械学習（AI）を用いた臨床予測モデル研究にも対応できるよう拡張したものである。「+AI」となったが、AIに特化したガイドラインではなく、TRIPOD 2015を完全にアップデートしたものである。TRIPOD+AI声明では、臨床予測モデル研究の報告事項が、27項目からなるチェックリスト形式で体系的に整理されている。これらは論文執筆時に必要な情報であるとともに、モデル開発初期から留意することで、開発や評価における透明性、再現性、解釈可能性を高めることができる。 チェックリストには、臨床医学、機械学習、生物統計など複数の分野の知見が集約されている。さらに公平性（Fairness）、オープンサイエンス（Open Science）、患者・市民参画（Patient and Public Involvement）といった現代的要請も盛り込まれていることから、すべての項目を個人で理解することは容易ではない。近年、有志によるTRIPOD+AI声明の日本語訳が公表され、国内の研究者・実務家の理解促進に貢献している。本セミナーでは、TRIPOD+AI声明の構成、各項目の内容、実務上の留意点について、具体的な事例を交えつつ解説する。
座長 井桁 正尭（兵庫医科大学）
懇親会費（一般10,000円/学生3,000円）…懇親会 ＠中国料理 錦城閣
賛助会員の企業様は、1口お申込みに付、2名様分の参加費無料枠がございます
場所：パシフィコ横浜
〒220-0012 神奈川県横浜市西区みなとみらい1-1-1
開催形式：対面
場所：日本薬学会長井記念館ホール
〒150-0002 東京都渋谷区渋谷2-12-15
開催形式：対面
ISPOR日本部会・ヘルスデータサイエンス学会 共催シンポジウムフライヤーはこちら
‐HDS学会正会員・学生会員・賛助会員 無料
‐非会員 5,000円 ＊参加費用（5,000円）は当日現金で受付にてお支払い下さい。
シンポジウムの趣旨：信頼性と妥当性の高い意志決定分析モデル（decision analytic models）を開発するためには、主題に関する知識（subject matter knowledge）、一定規模の長期追跡観測データ、および統計モデルが必須である。個別患者データに基づく予測モデル開発の方法論はほぼ確立している一方で、費用を含めた医療技術評価を行う際には、通常、比較的短期の臨床試験データしか存在しないため、マルコフモデルのような疾患推移モデルと医療技術の効果を組み合わせたモデルを構築する必要がある。集団水準のシミュレーションを行えば、期待コストと期待アウトカム（質調整生存年など）を算出できるが、意思決定分析モデルの妥当性と信頼性（較正の方法、不確実性の評価）、および一般化可能性（過剰適合の問題）にはいくつかの課題がある。本シンポジウムでは、おもに医療技術評価の立場から、意志決定分析モデルの開発を行う際の方法論的課題について議論したい。
会場：東京大学福武ホール 福武ラーニングシアター及び福武ラーニングスタジオ（現地開催）
テーマ「集団から個人へ： 医療・健康システムの最適化を実現するデータサイエンス」
開催形式：対面
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AI技術の発展により、従来の構造化データのみでなく、医療、健康、介護領域の多様な画像、音声、動画その他の多様なマルチモーダルデータを統合したマルチモーダルレジストリの構築が期待されている。データ分析の視点からいろいろな医療・健康・介護データをどのように組み合わせて使いこなすかについて、最新の情報技術を含め概括したい。
座長 佐藤 菊枝（名古屋大学）、山本 景一（大阪歯科大学）
松井 雄介（日本オラクル株式会社 クラウド事業統括 公共・社会基盤営業統括 公共営業本部）
座長 阪口 昌彦（大阪電気通信大学）、山本 景一（大阪歯科大学）
本シンポジウムでは，ヘルスケア分野におけるオペレーションズ・リサーチ（OR）の役割とその応用について多角的に議論する．まず，シンポジウムの第1演者から，ORとは何かを解説し，データサイエンスや医療統計学などの他分野との関わりについて説明する．たとえば，OR研究者と医療系研究者のモデリングに対する感覚の違いにも触れ，ORのアプローチの特性を浮き彫りにする．さらに，社会や行政との関わり方について，統計学やORなどの学問の視点から説明し，各学問がどのように社会と繋がっているのかを論じる．第2演者は，ORの理論的な研究について紹介する．モデリングを中心にORの非専門家でもわかりやすい研究例を通じて，ORのヘルスケアにおける適用性を解説する．具体的には，強化学習を用いた治療の動的レジュメや，臨床試験デザインにおけるマルチアームバンディッド問題など，ヘルスケア分野における理論的な研究を紹介する．最後の演者は，ORの事例問題について紹介する．特に，手術室のスケジューリングや医師の勤務スケジューリングなどの組み合わせ最適化問題の実用課題を示す．インプットデータの取得方法，データの扱い方や既存システムとの連携について，実用化に向けた課題とその解決策を具体的に示す． 本シンポジウムは，ORの基本的な位置づけから実際の応用事例までを包括的に取り上げ，理論と実践の両側面からヘルスデータサイエンスにおけるORの可能性を探求する．特にヘルスケア分野における最適化の役割について深く理解する機会となる。
座長 伊藤 真理（神戸大学）、小笠原 悠（東京都立大学）
大江 和彦（東京大学 教授）
座長 松山 裕（東京大学）
合成患者データは、個人を特定できる情報は含まずに、ヘルスケアデータから生成系AIの技術を用いて人工的に作成されたデータの総称である。個人データに紐づかないため、セキュリティに強い技術と考えられる。従来の臨床研究の個人情報保護は「匿名化」や「仮名化」を前提で行われているが、個人を再識別される可能性があり、情報も削減されるという課題がある。よって海外では匿名加工技術として合成患者データが使われる事例が増えている。合成患者データを、セキュリティと有用性を両立する形で医学研究に適用する際の課題と展望についてディスカッションしたい。
座長 山本 景一（大阪歯科大学）、石原 拓磨（岐阜大学）
座長 井桁 正尭（兵庫医科大学）、佐藤 菊枝（名古屋大学）
個別化医療に向けた近年の統計的アプローチに「異質性効果の推定」と「動的な治療レジメンの効果推定」がある。異質性効果は患者サブグループ間で効果の有無・方向・大きさが異なるものを指す。近年は、個々の変数で定まるサブグル－プではなく、多数の変数の組み合わせで細かく分けられるサブグループ間の異質性を調べるために機械学習が応用され、妥当な統計的推測を可能にする研究デザインの議論が進んでいる。治療法ごとに効果が大きなサブグループが見つかれば、医療の個別化につながることが期待される。一方、治療レジメンが動的であるとは、治療開始後に変化しうる変数（副作用や治療目標となるバイオマーカー）に応じて治療有無や強度が適応的に変更されることを許容することを指す。継続される治療においては、動的なレジメンは非動的なレジメンより現実に即しており、実際、一般に患者の長期予後をより改善することが理論的にも示される。より効果的な動的レジメンの評価もまた、特定の治療法を患者に個別化するために有用な方法論として、近年の因果推論分野で発展している。本セッションではこれらの手法を適用した臨床研究を紹介する。
座長 松山 裕（東京大学）
個人における予後予測のために数多くの臨床予測モデルが開発されているが，実際に意思決定に活用されているモデルは限られている．マルチモーダルな情報ソースの利用や機械学習等の新技術の参入に伴い，臨床予測モデル開発のさらなる発展が期待されるなか，臨床予測モデルによる知見を臨床現場において活用するための方策や課題について議論したい．本シンポジウムでは，臨床予測モデル開発の概要を紹介した後，臨床予測モデル開発の経験や臨床現場での使用実態等を振り返りながら，今後の臨床予測モデル開発とその活用方法について議論する。
座長 手良向 聡（京都府立医科大学）
懇親会費（一般8,000円/学生3,000円）…懇親会場：Capo Pellicano 本郷店 ※懇親会受付11月25日（月）締切
詳細はフライヤーをご参照下さいこちら
☆ヘルスデータサイエンス学会・オンラインセミナー「臨床予測モデル概論」にご参加の方に限り、
『臨床予測モデル ―開発・妥当性確認・更新の手引き―』E.W. Steyerberg(著)／手良向 聡・大門 貴志(監訳)を特別価格(10％割引)でご提供いたします！
※送料無料（販売期間：2024年9月2日～11月10日）
ヘルスデータサイエンス学会・オンラインセミナー朝倉書店 特設ウェブストアはこちら
場所：東京ビッグサイト
〒135-0063 東京都江東区有明3-11-1
開催形式：対面
第21回DIA日本年会2024にて、弊学会との共催シンポジウムを行うことになりました。弊学会からは、代表理事の手良向聡と、山本景一が登壇します。詳しくはプレナリープログラムをご覧ください。「S34 デジタル空間のヘルスデータで臨床開発がどう変わる？（10月29日（火）第3会場 11:30-13:00）」
2024年1月21日（日）14:00～17:00（終了しました） 神戸大学六甲台第2キャンパス工学研究科C2-101及びオンライン(Zoom)開催
詳細はこちら
会場：京都大学芝蘭会館（現地開催）
テーマ：「インフォメーション・ダイバーシティ：豊かな多元性から生まれる新しい可能性」
開催形式：対面
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手良向 聡（京都府立医科大学）
海外ではNational COVID Cohort Collaborative(N3C)のような大規模レジストリが構築され大きな成果を上げている。 マルチモーダルレジストリは、従来型レジストリを進化させ、データ標準と相互運用性を高めRWDを含む多様なデータソースから構築される次世代レジストリである。 本邦でのマルチモーダルレジストリ構築の課題と展望について議論を行いたい。
座長 山本 景一（大阪歯科大学）、佐藤 菊枝（名古屋大学）
竹村 彰通（滋賀大学 学長）
座長 松山 裕（東京大学）
座長 河野 健一（京都大学）
データの民主化が進み, 健康医療の分野でもシミュレーション結果の利用が盛んになっているが、本邦ではまだ十分に活用が進んでいない。 一方で, 画像や自然言語処理に関する生成系AIが昨今話題となっており, 患者の個体擬似データの生成技術も進展している。 このような状況を踏まえ、本シンポジウムでは、がん対策や医薬品費用対効果のシミュレーションの実際、および患者合成データの活用について、ご講演いただき最新知識を共有したい。
座長 秋谷 一平（エイツーヘルスケア株式会社）、阪口 昌彦（大阪電気通信大学）
従来の統計解析は、データに回帰モデルなどの手法をあてはめ、その結果を解釈するという流れが主流だった。手法のためのモデルと、解釈のためのモデルとが混然となったこのようなアプローチの脆弱性は Leo Breiman によるセミナルペーパー "Statistical Modeling: The Two Cultures" で2001年には指摘されていたが、近年発展してきた因果推論をはじめとする方法論はこうした混同を回避した枠組みを提供する。具体的には、まず推測のターゲットを定める（ステップ1）、データおよび現実から乖離しない仮定からターゲットを推定する（ステップ2）。本シンポジウムでは、このような枠組みを共有するデータ解析の方法と実例について、以下の3演題を取り上げる。
座長 手良向 聡（京都府立医科大学）
山本 景一（大阪歯科大学）
ポスター演題の募集を始めました。 2023年7月10日（月）～10月10日（火）ポスター演題の募集は締め切りました。
ポスター発表のご登録の際、演者の方は「正会員」・「学生会員」及び「入会申請中の方」のいずれかとさせていただきます
2022年11月26日（土）10:00～18:00 オンライン開催 （終了しました）
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賛助会員の企業様は、1口お申込みに付、2名様分の参加費無料枠がございます
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代表理事 手良向 聡（京都府立医科大学大学院医学研究科 教授）
様々な立場の方に、リアルワールドデータからリアルワールドエビデンス創出の取り組みご紹介いただき、課題の解決に向けて討論する。
座長 松本 繁巳（京都大学大学院医学研究科 特定教授）
福島 雅典（LHS研究所 代表理事、京都大学名誉教授）
座長 手良向 聡
本シンポジウムでは、実際の臨床・疫学研究のデータ解析手法として近年頻用されるようになってきた反事実因果モデル（counterfactual causal models）に基づく統計的因果解析の基礎と応用手法について概説する。現実問題を解決するためのデータ解析の方法論としての因果解析手法の概説であり、実際の適用例を中心に統計ユーザーの方にもわかりやすい説明を目指す。
座長 松山 裕（東京大学大学院医学系研究科生物統計学分野）、篠崎 智大（東京理科大学工学部情報工学科）
睡眠、血圧、血糖、歩数、その他多くの健康に関するデータがモバイルセンサー（ウエアラブルデバイス）で収集できるようになった。本シンポジウムでは、健康・医療に関するモバイルセンサー（ウエアラブルデバイス）から得られる頻回計測データを医療・健康・医学研究に利用するための課題と今後の展望について考察したい。
座長 永井 洋士（京都大学医学部附属病院先端医療研究開発研究機構）、山本 景一（和歌山県立医科大学 情報基盤センター）
理事 山本 景一（和歌山県立医科大学 情報基盤センター）
2022年7月29日（金）16:30～18:00 オンライン開催 （終了しました）
座長 山本 景一（和歌山県立医科大学 情報基盤センター）
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