イベント・セミナー

第3回学術集会

2024年11月29日(金)~30日(土)

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

第3回学術集会フライヤーはこちら

プログラム(10月10日暫定版)

■11月29日(金)13:00-18:25■
  • 13:00-13:10 オープニング
  • 13:10-14:40 シンポジウム1:「ヘルスケア領域におけるマルチモーダルデータの統合: 既存の標準化を超えてデータアーキテクチャの視点から」
  • 14:50-15:35 企業協賛:アフタヌーンセミナー/ポスター発表
  • 15:45-17:15 シンポジウム2:「ヘルスデータサイエンスにおける最適化とオペレーションズ・リサーチの可能性」
  • 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。

    • 演題1: [仮]オペレーションズ・リサーチ:医療・健康分野におけるその可能性 土谷 隆(政策研究大学院大学)
    • 演題2: [仮] ORにおける意思決定モデルのヘルスケアに対する応用1~DEAとAHP~ 小笠原 悠(東京都立大学)
    • 演題3: [仮] ORにおける意思決定モデルのヘルスケアに対する応用2~マルコフ決定過程と強化学習~ 阪口 昌彦(大阪電気通信大学)
    • 演題4: [仮] 実課題に挑む組み合わせ最適化とその可能性~ヘルスデータの最適な活用を考える~ 伊藤 真理(神戸大学)
    • 座長 伊藤 真理(神戸大学)、小笠原 悠(東京都立大学)

  • 17:25-18:25 特別講演:「デジタルツインがもたらすこれからの健康医療」
  • 大江 和彦(東京大学 教授)
    座長 松山 裕(東京大学)

  • 懇親会19:00- @Capo PELLICANO 〈カポ・ペリカーノ〉本郷店
■11月30日(土)09:00-16:10■
  • 09:00-10:30 シンポジウム3:「生成系AIの臨床研究への適用のための課題: 合成患者データが切り拓く未来」
  • 10:40-11:40 一般口演
  • 11:50-12:50 企業協賛:ランチョンセミナー
  • 13:00-14:30 シンポジウム4:「個別化医療に向けた統計手法の理論と実践」
  • 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。

    • 演題1: 個別化医療のための2つの統計的アプローチ 篠崎 智大(東京理科大学)
    • 演題2: 個別化医療のためのアプローチ:治療効果の異質性を評価する 後藤 匡啓(TXP Medical株式会社)
    • 演題3: 調整中
    • 座長 松山 裕(東京大学)

  • 14:40-16:10 シンポジウム5:「臨床予測モデル再訪 :科学的な意思決定の実現を目指して」
  • [仮]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。

    • 演題1: 臨床予測モデル開発と妥当性確認の考え方 井桁 正尭(兵庫医科大学)
    • 演題2: 変化するデータとともに更新する予測:動的予測モデルの開発と課題 大庭 幸治(東京大学)
    • 演題3: 研究の方法・統計解析によって臨床予測モデルはさらに改善できる?最新のガイドラインと実践から 野間 久史(統計数理研究所)
    • 演題4: [仮]臨床予測モデルの必要性,有用性,活用における課題 末永 祐哉(順天堂大学)
    • 座長 手良向 聡(京都府立医科大学)

  • 16:10 クロージング
参加費用
  • 正会員/賛助会員 7,000円
  • 学生会員 2,000円
  • 一般(非会員) 15,000円
  • 学生(非会員) 5,000円

懇親会費(一般8,000円/学生3,000円)…懇親会場:Capo Pellicano 本郷店

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

協賛

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」

2024年11月6日(水)14:00~17:30   /定員80名

講師

詳細はフライヤーをご参照下さいこちら

参加費用
  • 正会員・学生会員・賛助会員 無料
  • 一般(非会員) 10,000円
  • 学生(非会員) 5,000円

☆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

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「医療経済評価における意思決定分析モデル開発の方法と課題」

2024年12月4日(水)14:00~17:00 (開場13:30)

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

参加費用

‐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。

第21回DIA日本年会2024

2024年10月27日(日)~29日(火)

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)」

ヘルスデータサイエンス学会&日本オペレーションズ・リサーチ学会「ヘルスケアのOR研究部会」
共催シンポジウム開催のお知らせ

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

第2回学術集会

2023年12月2日(土)10:00~18:30(終了しました)

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

第2回学術集会フライヤーはこちら

プログラム(2023年10月31日版)

  • 10:00-10:05 開会挨拶
  • 手良向 聡(京都府立医科大学)

  • 10:05-11:35 シンポジウム1: 「本邦におけるマルチモーダルレジストリの展望」
  • 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。

    • 演題1: マルチモーダルレジストリ総論 山本 景一(大阪歯科大学)
    • 演題2: 最新動向を見据えたデータ活用における実践的なデータマネジメントとガバナンス 伊藤 幹也(日本オラクル株式会社)
    • 演題3: 共通データモデル(CDM)の意義とOMOP 平松 達雄(国際医療福祉大学)
    • 演題4: レジストリ運用者・研究者から見たマルチモーダルレジストリ: 日本救急医学会統合DBの展望 西岡 典宏(京都大学)
    • 座長 山本 景一(大阪歯科大学)、佐藤 菊枝(名古屋大学)

  • 11:35-12:30 ランチ
  • 12:30-13:00 ポスターセッション
    • PA-1: 「日本人男性における前立腺癌発症予測モデルの開発」堀口剛(京都府立医科大学)
    • PA-2: 「経時的臨床レジストリーデータを用いた予後予測の探索」l植村直紀(横浜市立大学大学院)
    • PA-3: 「骨転移のある去勢抵抗性前立腺癌がん患者におけるゾーフィゴ治療の予測モデル開発」井桁正尭(兵庫医科大学)
    • PA-4: 「生存時間データに対するネットワークメタアナリシスの性能評価」室井葉介(横浜市立大学)
    • PA-5: 「多次元時系列データの可視化手法:エネルギーランドスケープ解析と時系列クラスタリング」阪口昌彦(大阪電気通信大学)
    • PA-6: 「高信頼性、及び高速処理を実現するRによる計算機環境の紹介」秋谷一平(エイツーヘルスケア株式会社)
    • PB-1: 「健康増進イベントと薬局でのフレイルチェックの連携により継続的に利用されるPersonal Health Record Record(PHRPHR)システムの構築」大塚恒弘(兵庫医科大学)
    • PB-2: 「大規模レセプトデータベースを活用した有害事象発現候補薬剤の同定及び因果推論に基づく確認手法の構築」舟木大登(静岡社会健康医学大学院大学)
  • 13:10-14:10 特別講演: 「大学におけるデータサイエンス教育の展望」
  • 竹村 彰通(滋賀大学 学長)
    座長 松山 裕(東京大学)

  • 14:10-14:55 アフタヌーンセミナー: 「限られた人材・時間・予算での研究を可能にするクラウドの活用」(協賛:日本オラクル株式会社)
    • 演題1: クラウド活用による研究の効率化 横山 慎一郎(ジョージ・アンド・ショーン株式会社)
    • 演題2: オラクルの提供するOracle Cloud Infrastructure (OCI) とその活用事例 松井 雄介(日本オラクル株式会社)
    • 座長 河野 健一(京都大学)

  • 14:55-15:15 休憩(コーヒーブレーク)
  • 15:15-16:45 シンポジウム2: 「ヘルスデータサイエンスにおける生成系AIとシミュレーション技術の活用」
  • 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。

    • 演題1: 総論:なぜヘルスデータサイエンスでマイクロシミュレーションが必要か? 阪口 昌彦(大阪電気通信大学)
    • 演題2: がん対策へのマイクロシミュレーションの活用 福井 敬祐(関西大学)
    • 演題3: スクリーニングの費用対効果におけるシミュレーション 星野 絵里(国立成育医療研究センター)
    • 演題4: 合成患者データの活用と展望 石原 拓磨(岐阜大学)
    • 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)

  • 16:55-18:25 シンポジウム3: 「多様なデータにもとづく標的(ターゲット)を定めた統計的推論の最前線」
  • 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。

    • 演題1: 「標的学習」の考え方と実装 ~因果推論×機械学習という異なる手法による観察研究データ解析~ 篠崎 智大(東京理科大学)
    • 演題2: 「標的試験エミュレーション」の考え方と実践 ~COVID-19レジストリーデータへの実践事例~ 上村 夕香理(国立国際医療研究センター)
    • 演題3: 効果の異質性に着目した次世代の個別化医療戦略~High Benefit アプローチ~ 井上 浩輔(京都大学)
    • 座長 手良向 聡(京都府立医科大学)

  • 18:25-18:30 閉会挨拶
  • 山本 景一(大阪歯科大学)

COIフォーマットダウンロード


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

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

協賛

第1回学術集会

2022年11月26日(土)10:00~18:00 オンライン開催 (終了しました)

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

第1回学術集会フライヤーはこちら

プログラム

  • 10:00-10:10 開会挨拶

    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)

  • 10:15-12:00 シンポジウム1
    「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」

    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。

    • 「リアルワールドエビデンス創出の課題〜京都大学病院RWDプロジェクト〜」
       松本 繁巳(京都大学大学院医学研究科リアルワールドデータ研究開発講座)
    • 「リアルワールドデータに混入しやすいエラーと解析上の落とし穴」 岡田 昌史(新医療リアルワールドデータ研究機構株式会社)
    • 「病院情報システムのデータを利活用するための取り組み」 青柳 吉博(国立がん研究センター東病院)

    座長 松本 繁巳(京都大学大学院医学研究科 特定教授)

  • 13:00-14:00 特別講演
    「科学と信仰:ヘルスデータサイエンスとは何か~予測科学としての臨床医学のフロンティア」

    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

  • 14:15-16:00 シンポジウム2
    「統計的因果推論の基礎と最前線」

    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。

    • 「反事実因果モデルによる統計的因果推論の基礎」 松山 裕(東京大学大学院医学系研究科生物統計学分野)
    • 「反事実予測モデルと個別化治療効果」 萩原 康博(東京大学大学院医学系研究科生物統計学分野)
    • 「因果媒介分析(mediation analysis)」 篠崎 智大(東京理科大学工学部情報工学科)

    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)

  • 16:15-17:55 シンポジウム3
    「頻回計測モバイルセンサーデータの医療・健康・医学研究利用の課題と展望」

    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。

    • 「医療・健康における頻回計測センサーデータ利用の意義と課題:パーソナルヘルスレコード(PHR)の取り組み」
       高橋 翼(PHR普及推進協議会、beyondS)、山本 景一(PHR普及推進協議会、和歌山県立医科大学)
    • 「関節リウマチ患者における客観的睡眠解析の重要性」 山田 真介(大阪公立大学膠原病内科学)
    • "Sensor Data Innovation Project”  Theuns Bouwer (Oracle Corporation)
    • 「頻回計測センサーデータの解析手法」 阪口 昌彦(大阪電通大学情報通信工学部情報工学科)

    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)

  • 17:55-18:00 閉会挨拶

    理事 山本 景一(和歌山県立医科大学 情報基盤センター)

利益相反スライド見本

協賛

第1回学術集会画像

設立記念シンポジウム

2022年7月29日(金)16:30~18:00 オンライン開催 (終了しました)

  • 「ヘルスデータサイエンス学会の取り組み」
    手良向 聡(ヘルスデータサイエンス学会代表理事 / 京都府立医科大学大学院医学研究科)
  • 「がん治療における RWD( リアルワールドデータ ) 構築からRWE( リアルワールドエビデンス) 創出の取り組み」
    松本 繁巳(京都大学大学院医学研究科リアルワールドデータ研究開発講座 / 京都大学医学部附属病院腫瘍内科)
  • 「関節リウマチデータベース “ANSWER コホート”」
    橋本 求(大阪公立大学大学院医学研究科 膠原病内科学)
  • パネルディスカッション
    パネリスト 手良向 聡、橋本 求、松本 繁巳

座長 山本 景一(和歌山県立医科大学 情報基盤センター)

参加お申込み及び詳細はこちら