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ヘルスデータサイエンス入門 ―医療・健康データの活用を目指して―

手良向 聡山本 景一河野 健一(編)

手良向 聡山本 景一河野 健一(編)

定価 3,960 円(本体 3,600 円+税)

A5判/224ページ
刊行日:2023年10月01日
ISBN:978-4-254-12286-2 C3041

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内容紹介

医療分野におけるデータサイエンスの入門書。データベースの構築,管理などの基本をおさえ,データの扱い方や統計分析の手法も網羅。統計関係の学生や研究者にはもちろん,臨床研究の現場や,医療データを扱う研究機関や企業でも有用な一冊。〔内容〕プロジェクト企画/データアーキテクチャ/データマネジメント/データアナリシス

編集部から

目次

◆はじめに
1 ヘルスデータサイエンスとは
2 対象とする読者
3 本書の構成
コラム:一般社団法人ヘルスデータサイエンス学会

◆第1章 プロジェクト企画
 1.1 要求分析・評価手法
  1.1.1 ヘルスデータサイエンスプロジェクトの考え方
  1.1.2 ヘルスデータサイエンスの3要素とプロジェクトの関係
  1.1.3 プロジェクト評価とラーニングヘルスシステム
  コラム:COVID-19 N3C
 1.2 研究デザインと研究実施計画策定
  1.2.1 研究デザインの策定
  コラム:因果と関連
  1.2.2 観察研究実施計画書の作成
  1.2.3 研究の信頼性と妥当性
  1.2.4 アブダクションの重要性
 1.3 研究品質策定
  1.3.1 研究の品質
  1.3.2 報告ガイドライン
  1.3.3 目的への適合性
  1.3.4 データの要件

◆第2章 データアーキテクチャ
 2.1 データベース設計・構築
  2.1.1 はじめに:データベース設計・構築の概要
  2.1.2 データの定義・モデル化
  2.1.3 データベースアーキテクチャの選定・策定
  2.1.4 データベース基盤の選定・設計・構築
  2.1.5 おわりに:データベース設計・構築の重要性
 2.2 電子カルテ・病院情報システム
  2.2.1 病院情報システムとデータの概要
  コラム:保健医療分野における主なデータベース
  2.2.2 病院情報システムの研究利用における実際と今後
  コラム:医療分野の主な標準用語
  コラム:複数医薬品コードの関係
 2.3 臨床研究システム
  2.3.1 臨床研究におけるデータマネジメント
  2.3.2 EDC
  2.3.3 eSource
  2.3.4 ePRO
  2.3.5 RWD/RWE
 2.4 PHR,ウェアラブルデバイス,各種健診
  2.4.1 PHRの概念
  2.4.2 データの内容と構造
  2.4.3 PHRの利活用について
  2.4.4 PHR利活用の課題,今後の発展
  コラム:健診と検診~使い分けは?~
  コラム:「医療ビッグデータ」の種類
 2.5 データ標準
  2.5.1 標準医療情報規格
  2.5.2 OMOP CDM
  2.5.3 CDISC標準
  コラム:ワクチン接種記録
 2.6 デジタル技術の発展
  2.6.1 XaaS
  2.6.2 クラウドネイティブ
  2.6.3 IoTとAI
  2.6.4 AI技術の発展

◆第3章 データマネジメント
 3.1 データの品質管理と報告
  3.1.1 手順書の作成
  3.1.2 チェックリストの作成
  3.1.3 プログラミング
  3.1.4 結果レポート
 3.2 研究倫理,個人情報保護,匿名化
  3.2.1 ヘルスデータサイエンスと研究倫理
  3.2.2 個人情報保護に係る基準および法令・規則
  3.2.3 個人情報の「匿名化」
  3.2.4 症例報告の取り扱いと注意点
 3.3 規制適合,海外の動向
  3.3.1 ICHにおけるガイダンスの動向
  3.3.2 海外規制当局におけるデータ品質の議論の動向
  3.3.3 医薬品情報の表現に関する動向
  3.3.4 国内における動向
 3.4 データ共有,レコードリンケージ
  3.4.1 研究データ共有
  コラム:オープンサイエンス
  3.4.2 レコードリンケージ

◆第4章 データアナリシス
 4.1 予後因子解析
  4.1.1 予後因子解析とは
  4.1.2 予後因子研究のデザイン
  4.1.3 統計解析方法
  コラム:連続変数をカテゴリ化することの功罪
  4.1.4 予後因子研究の報告
  4.1.5 データ駆動型方法への期待
 4.2 臨床予測モデル
  4.2.1 臨床予測モデルの重要性
  4.2.2 臨床予測モデル構築のための研究計画
  4.2.3 モデル形式の決定
  4.2.4 予測因子の決定
  4.2.5 モデルの性能評価
  4.2.6 Further reading
 4.3 機械学習
  4.3.1 はじめに
  4.3.2 AI医療機器とは
  4.3.3 AIによる予測アルゴリズムの原理
  4.3.4 深層学習
  4.3.5 その他の代表的な機械学習の方法
  4.3.6 おわりに
 4.4 因果推論
  4.4.1 個人に対する因果効果
  4.4.2 集団に対する因果効果
  4.4.3 関連と因果
  4.4.4 観察研究における平均因果効果の推定
  4.4.5 因果構造モデル

索   引

執筆者紹介

◆編 者
手良向 聡(京都府立医科大学大学院医学研究科)
山本景一(大阪歯科大学医療イノベーション研究推進機構)
河野健一(京都大学医学部附属病院先端医療研究開発機構)

◆執筆者(五十音順)
上野 悟(国立保健医療科学院保健医療情報政策研究センター)
大庭幸治(東京大学大学院情報学環/医学系研究科)
岡田美保子(一般社団法人医療データ活用基盤整備機構)
木村映善(愛媛大学大学院医学系研究科)
久我佳菜子(有限責任監査法人トーマツリスクアドバイザリー事業本部)
小出大介(東京大学大学院医学系研究科)
河野健一(京都大学医学部附属病院先端医療研究開発機構)
佐井君江(国立医薬品食品衛生研究所医薬安全科学部)
佐々木一義(日本オラクル株式会社テクノロジーコンサルティング事業本部)
鈴木紀秀(有限責任監査法人トーマツリスクアドバイザリー事業本部)
髙田宗典(東北大学病院臨床試験データセンター)
手良向 聡(京都府立医科大学大学院医学研究科)
友次直輝(国立研究開発法人国立国際医療研究センターインターナショナルトライアル部)
野間久史(情報・システム研究機構統計数理研究所)
平松達雄(国際医療福祉大学未来研究支援センター)
松井健志(国立研究開発法人国立がん研究センターがん対策研究所)
松崎慶一(北里大学医学部公衆衛生学)
松山 裕(東京大学大学院医学系研究科)
山下暁士(ナゴヤガーデンクリニック/名古屋大学医学部附属病院メディカルITセンター)
山本景一(大阪歯科大学医療イノベーション研究推進機構)
横山慎一郎(日本オラクル株式会社クラウド事業統括)

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