医療ビッグデータ RWD セミナー

講師

東京大学大学院薬学系研究科　ファーマコビジネス・イノベーション教室
特任准教授 博士(医学)　清水央子 先生

＊ 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■経歴
東京工業大学大学院理工学研究科修士課程修了、理学修士（統計学）を取得後、マッキンゼー、米国大手会計士事務所にてコンサルティングに従事。帰国後、米系ITコンサルティング、エドワーズライフサイエンス�梶Aアイ・エム・エス・ジャパン�鰍ﾅマーケティングの責任者を歴任、2007年グラクソ・スミスクライン�鰍ﾉ入社
当時黎明期だった各種民間医療データベースを活用した治療や薬剤使用実態の分析、疫学研究および医薬品市場の分析チームをリードし、同社におけるRWDを活用した医薬品の開発、販売活動を推進
東京医科歯科大学大学院にてMMA(医療政策学修士)取得（2006）、医療情報データベースの比較研究にて博士（医学）号取得（2014）後、2015年5月より東京大学大学院薬学系研究科ファーマコビジネス・イノベーション教室にて医療ビッグデータの利活用についての研究に携わり現在に至る

■専門および得意な分野・研究
・医療ビッグデータ、リアルワールドデータの利活用
・医療オープンデータの評価、解析
・医薬品市場の分析

■本テーマ関連学協会での活動
・日本薬剤疫学会

日時・会場・受講料

●日時　2019年2月20日（水）　10:30-16:30
●会場　[東京・京急蒲田]大田区産業プラザ（PiO）6階F会議室　→「セミナー会場へのアクセス」
●受講料　1名46,440円(税込（消費税8％）、資料・昼食付)
　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,640円
　　　　　 ＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

　●録音・撮影行為は固くお断り致します。
　●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
　●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
　　場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
　　＊ＰＣ実習講座を除きます。

■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ　→

セミナーポイント

■講座のポイント
　医療の世界で「ビッグデータ」、「リアルワールドデータ」や「統計学」などの言葉が一般に話題に上るようになって久しいが、日本でも国民皆保険制度の下レセプト情報を中心にその利活用が進んでいる。その一方、カルテなど診療記録は、数十施設単位で集積されたデータベースが散在している状況である。
　個々のデータベースは有益な情報を与えてくれるが、それぞれに情報の粒度やカバレッジは限定的である。したがって各種のリサーチクエスチョンに対して回答を導き出すためには、さまざまな情報と統合するモデリングやデータサイエンスが鍵となる。
　本講座では、医療ビッグデータの現状と課題を体系的に明らかにするとともに、具体的な事例を通じてそのデータ解析法について学ぶ。

■受講後、習得できること
・日本の医療ビッグデータやリアルワールドデータRWDの全体像やトレンド
・それぞれの医療情報データベースの特徴や活用事例
・複数のデータベースを統合した解析例と注意点
・自身のもつリサーチクエスチョンの回答を見つけるための道筋
・医療ビッグデータの利活用にあたっての課題や必要なリソース、データサイエンス技術
・AIがもたらす医療イノベーションの可能性

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
・個人情報保護法
・医療マイナンバー

■講演中のキーワード
・医療ビッグデータ
・リアルワールドデータ（RWD）
・レセプトデータ
・電子カルテ
・ナショナルデータベース（NDB）
・pHR (=personal Health Record)

セミナー内容

1. 日本の医療ビッグデータとリアルワールドデータRWD
　　・医療におけるビッグデータ、 RWD (リアルワールドデータ)とは？
　　・医療情報データの集積状況と課題

2. 医薬品に関するリアルワールドデータRWD
　　・医薬品販売、宣伝活動のデータ
　　・民間が提供している医療情報データベース
　　・ナショナルデータベースNDBと政府統計（オープンデータ）

3. リアルワールドデータRWDを使った解析
　　・リアルワールドデータRWDを活用した医薬品マネジメント
　　　　・医薬品市場のモデル化とマーケティング
　　　　・医薬品開発での活用
　　　　・PMS、PCV(RMP)での活用
　　　　・医薬品のアウトカムの評価
　　・解析事例の紹介

4. ミニ演習

5. 医療リアルワールドデータRWDの限界と課題
　　・それぞれのデータベースの活用と限界
　　・医療リアルワールドデータRWDの利活用を阻む要因
　　・解析に必要なリソースと注意事項
　　・複数のデータベースからの情報の統合と解析プラットフォーム

6. 医療はリアルワールドデータRWDから真のビッグデータの時代へ
　　・医療ビッグデータの進化と課題
　　・AI x 医療ビッグデータ
　　・医療のイノベーションを目指して

<質疑応答>