データサイエンス研究所　メディカルデータサイエンス実践力養成講座

MEDICAL

メディカルデータサイエンス実践力養成講座

医療データ解析に必須のデータサイエンスを
実践的・効率的に習得

・初学者対象の対面Live講座（一部オンデマンド講座）です。
　オンラインLive受講、ご都合に合わせたアーカイブ受講も可能です
・分野別にデータの実践活用に必須の分析手法を習得します。
・補助金（70％）・助成金（最大75％）対象講座です。

オンラインによるライブ受講
アーカイブ受講も可能です。

ライブ配信・リアルタイム質問機能を備えた専用システムにより、臨場感のある受講が可能です。講義内容はアーカイブされ、講座終了後1年間、何度でも都合に合わせた視聴、復習が可能です。

実践的分析力の

習得を目指します。

分野別に用いられる解析手法の理解、分野別に特徴的なデータを用いた演習により、実践的な分析力の習得を目指します。また、総合演習により課題解決能力を養成します。

質問対応等、講座終了後
1年間サポート致します。

受講内容に関するご質問等、講座終了後1年間可能です。

・制限無しのチャットサポート

・22時迄（日祝祭日除く）対応

・ZOOMによる個別対応

統計検定2級取得
無料サポート

修了認定者には、統計検定２級取得を無料サポートします。

料金・標準学習時間・修了認定要件

料金	50万円（税込）
受講方法	１）オンデマンド受講　2）対面Live受講（当研究所内研修室・オンラインによるWEB受講）オンデマンド受講は、お申込み後3営業日以降に開始することが可能です。対面Live受講は、原則として毎月開講されます。日程は、講義スケジュールをご確認ください。講義は同時収録されますので、ご都合の合わない場合は、アーカイブによる受講が可能です。アーカイブ視聴は、受講終了後1年間、何回でも可能です。
標準学習時間	88時間（4カ月）・受講時間54時間（6時間/日×9日）＋演習課題（12時間）＋課題解決プレゼンテーション（22時間）・演習課題、及び課題解決プレゼンテーションの作成時間には個人差があります。
修了認定要件	下記3 要件を満たした場合、修了認定証を交付・全科目受講（各科目90％以上出席）・各科目修了課題の提出・課題解決プレゼンテーションに合格

＜課題解決プレゼンテーションに不合格の場合＞

　1．受講者、メンター、講師と不合格の事由について具体的に協議します。
　2．受講不足の科目がある場合は、アーカイブ受講をして頂きます。
　3．プレゼンテーション資料の再作成をして頂きます。
　4．総合的に審査し、合格と認められた場合は、修了認定証を交付します。

講義スケジュール

オンデマンド受講

オンデマンド受講の場合は、随時受講可能です。

詳細は
お問い合わせください

対面Live受講

毎月開講されます。（平日：昼間・夜間、土曜日）

対面講座の
講義スケジュール

講座説明

（再生時間：9分03秒）

講師メッセージ

（再生時間：3分55秒）

事例演習（例）

降圧剤服用前後の最高血圧の違いについて比較する。	睡眠薬の服用前後による効果の違いについて比較する。
薬の使用法の説明前後による薬の使用頻度の違いについて比較する。	新薬投与群と既存薬投与群の効果の違いについて比較する。
薬の有効成分含有量による効果の違いを比較する。	20代、30代、50代による病院への満足度の違いについて比較する。
外れ値を含む治療方法の効果、刺激応答性の違いについて比較する。	高齢者における運動の介入の有無と認知機能への影響を調べる。
分布が歪んでいる中性脂肪値を対数変換して条件間比較する。	外れ値を含み、分布が歪んでいるγ-GTP値を対数変換して比較する。
バラツキが大きい新薬投与群と既存薬投与群を比較する。	治療方法と有効の有無、喫煙と不整脈の有無の違いを検討する。
不整脈診断後、過去の喫煙の有無が影響しているか検討する。	外れ値を含む、薬剤投与と有効の有無の違いについて検討する。
喫煙習慣が及ぼす歯周ポケットのサイズへの影響を検討する。	倫理審査書類におけるサンプルサイズ設計の算出を行う。
中性脂肪とGOT数値、年齢の関係について検討する。	外れ値を含む、中性脂肪とGOT数値の関係について検討する。
GOT数値とBMIから検査数値を予測し検査数値に影響を及ぼすか検討する。	薬の投与量による抗体の増加量を予測、性差による増加量への影響を調べる。
感染者数に曜日と温度が与える影響を調べる。	病院への満足度に、看護と医師の対応、どちらが重要か調べる。
因果関係についてニューラルネットワークを構築する。	生存データから決定木により生存に最も関係した要因を調べる。
生存データからカーネルSVMにより生存について最も関係した要因を調べる。	検査数値より疾患の有無についてロジスティック回帰分析により予測する。
疾患の有無ついてロジスティック回帰分析により予測する。	喫煙とがんの発生の有無についてロジスティック回帰分析を行う。
結節性甲状腺種の良性か悪性かを予測できるか、超音波検査の各項目結果を用いてロジスティック回帰分析を行う。	新治療法と既存治療法による生存についてカプランマイヤー生存曲線を作成する。
胃がん患者に対するS-1薬剤投与による生存についてカプランマイヤー生存曲線を作成する。	新治療法と既存治療法による生存についてログランク検定と一般化Wilcoxon検定にて比較する。
新治療法と既存治療法による生存についてCox回帰分析にて治療効果を検討する。	喫煙による生存について、カプランマイヤー生存曲線、性差をログランク検定にて比較、Cox回帰分析にて喫煙期間や年齢による生存リスクを調べる。
希少疾患患者への治療効果の有無について、傾向スコア分析にて背景因子を整える。	手術介入が及ぶす死亡リスクを検討するため、傾向スコア分析にて年齢と性差の背景因子を整える。