ビジネス活動を科学的に分析するビジネスサイエンス&テクノロジー株式会社

開催日程

2018年1月24日(水)
12:30~16:30(途中休憩含む)

講 師

講師 :岩崎 宏介先生

ミリマン(Milliman, Inc)ディレクター、日本におけるヘルスケア部門およびデータ分析部門

2000年よりミリマン・ニューヨークオフィスにおいて医療経済・アウトカム研究を担当。2013年よりミリマン東京オフィス・ディレクター。東京大学理学部数学科卒、コロンビア大学MBA、日本アクチュアリー会正会員、日本保険・年金リスク学会理事、米国アクチュアリー学会会員

開催会場

北とぴあ 9F 901会議室

  • 〒114-8503 東京都北区王子1-11-1
  • 代表電話:03-5390-1100
  • JR京浜東北線 王子駅北口徒歩2分、東京メトロ南北線王子駅5番出口より直結
  • 北とぴあウェブサイト(別ウィンドウで北とぴあのページが開きます)

受講料

29,000円(消費税込)※テキスト付

講義内容

Real World Data (RWD)とは、背景の比較的そろった患者を対象とする臨床試験のデータとは対照的に、実際の現場の検査、治療、結果を記録したデータのことです。米国では2000年ごろから、日本でも2010年ごろから、RWDの一種である健康保険の給付データが、保険数理の専門職であるアクチュアリーによって解析されてきました。

本講習会では、RWDを用いた研究の実例を上げ、その長所短所は何か、機械学習、因果推論、モデリングにおいてどのように活用されているのかを説明し、RWDが開拓しつつある意思決定分析の新しい地平を学びます。

1. RWDとは
疫学における観察研究の報告の強化を目的とするSTROBE声明の拡張版の一つであるRECORD声明(ガイドライン)を用いて、無作為化比較試験を対照としながら、RWDを用いた研究の長所と短所を説明します。また、RWD研究の最大の限界である選択バイアスと、アクチュアリアル・サイエンスによるその克服について説明します。
2. RWDを用いた機械学習
暗黙に仮定されがちなデータの線形構造について、リサーチクエスションによって仮定できる場合とできない場合とがあることを説明します。非線形構造のデータ解析には、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、畳み込みニューラルネットワーク(ディープラーニング)といった機械学習がよく用いられています。これらがどのように用いられるのか、実例を用いて説明します。
3. RWDを用いた因果推論
意思決定分析にはシミュレーションが不可欠であり、因果推論は、シミュレーションを行うモデルの骨格となります。ヘルスケアにおける因果関係とは何か、機械学習を用いて明らかになった構造の上にどのように因果関係を推測できるのか、説明します
4. RWDを用いたモデリング
因果推論を行うことで初めてモデルを開発することができます。モデルの役割は、ばらつきの多さ(サンプル数の少なさ)や観察期間の短さなどの限界のあるデータにおいて現実の姿をよりリアルに認識できる点と、いろいろな前提を変えることで容易にシミュレーションができる点にあります。状態遷移モデル、離散型シミュレーション、エージェント・ベース・モデルなどの動的モデルなどについて、実例を用いて説明します。
5. RWDを用いた意思決定分析
シミュレーションを用いて初めて行うことができるさまざまな意思決定に関する分析について説明します。ベネフィット・リスク評価および医療技術評価、開発品のポートフォリオに関する意思決定分析、患者と医師による治療選択に関する意思決定分析、一定の予算内で保健事業の効果を最大とする意思決定分析について、実例を用いて説明します

質疑応答

事前質問の回答および当日の質問に対する解説を行います。



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New Drug Candidates(NDC)

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