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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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）
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）
[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。
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
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
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：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。
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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