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ヘルスデータサイエンスラボ:HDSL

「ヘルスケア」または「ヘルスケアプロバイダー(医療・介護・福祉従事者)の教育」に関する調査・研究の計画からデータの解析・公表までのあらゆるプロセスで用いられる手法や理論を,データサイエンスや統計学の観点から学べます。
廣江 貴則 Takanori L. Hiroe, CPE
ヘルスデータサイエンスラボ:HDSL

イベント開催予定

過去の開催履歴はページ下部をご覧ください。
ほぼ全ての回で遠隔中継とアーカイブ配信を行っています。

【オープンセミナー(不定期開催)】
● 2018年2月14日(水) 18:30 〜 20:30

 開催場所:DMM.com本社(東京・六本木)・遠隔中継有
 テーマ:「看護研究の功罪と将来像」
 司会:廣江 貴則
 講師:竹末 加奈氏(愛知県立看護大学/名古屋大学大学院医学研究科) 他
 参加費:無料
<詳細>
 当番制の看護研究は廃止すべきである,という議論があります。確かに,看護系の学術集会で「やりました・よかったです」という構成の質の低い発表が少なくないのも事実です。一方で,業務として強制される「看護研究」には教育的効果も含め,全く意味がないと言えるのでしょうか。
 今回のオープンセミナーでは,他職種の事例も参考にしながら,「看護研究」のあるべき姿を探ります。医療を取り巻く問題のひとつとして,看護職だけでなく,様々な職種・職業の皆様にお集まりいただき,ディスカッションしたいと考えています。
 第1部では,臨床現場から大学・大学院まで様々な場所で看護職・看護学生の研究指導を行ってきた竹末加奈氏に「看護研究の功罪」と題してご講演いただきます。第2部では他の医療・介護関係職の状況について取り上げ,第3部ではそれらを踏まえて総合討論を行います。
 なお,このオープンセミナーは「バレンタイン中止記念」と称しているため,チョコレート類の持参を禁止します。チョコバナナ等のチョコレートでコーティングされた製品もチョコレートに入るものとします。



【オンラインイベント(定期開催)】
● 統計検定2級受験準備講座(HDSL-stat2)
 対象:初学者〜(あくまで目安です)
 日本統計学会認定・統計検定2級の合格を目指す講座です。受験予定のない方でも,「知っているつもりで知らなかったこと」を改めて認識するために受講していただいても構いません。
 統計検定2級公式問題集を使用します。(各自で準備いただく必要があります。)

● Statistics in Medicine Journal Club(HDSL-StatMed)
 
対象:中級者〜(あくまで目安です)
 
生物統計学のオンラインジャーナル,Statistics in Medicineの原著論文を「全て読む」抄読会です。1回30分で,論文を選択をするのではなく,参加者で分担をして全てを読み切ることを目指します。不明点はコミュニティ内の掲示板で議論して解決を図ります。


【月例イベント】 
● 第4回 2018年2月3日(土) 17:00 〜 19:00  HDSL #4
 開催場所:TRIEL東京(東京・日本橋)・遠隔中継有
 テーマ:「ヘルスケア×AIの現状と展望」
 講師:福田 芽森氏(慶應義塾大学病院循環器内科/サイエンスライター)
 参加費:会員無料(非会員は要会員登録)
<詳細>
 近年,急速な発達を遂げているAI; Artificial Intelligence(人工知能)について扱います。
 第1部ではその基礎となる技術を廣江が概説します。
 第2部は循環器内科医であり,Yahoo!オーサー等,サイエンスライターとしてもご活躍中の福田芽森氏をお迎えし,AIがヘルスケアにもたらす影響について話題提供いただき,その後ディスカッションを行います。統計家兼元(?)エンジニアと医師兼サイエンスライターによる丁寧な話題提供と解説ですので,人工知能についてご存知ない方でも気軽にご参加いただけます。


● 第5回 2018年3月10日(土) 17:00 〜 19:00  HDSL #5
 開催場所:DMM.com本社(東京・六本木)・遠隔中継有
 テーマ:「ベイズ統計学入門(導入編)」
 講師:廣江 貴則
 参加費:会員無料(非会員は要会員登録)
<詳細>
 準備中


過去の開催イベント

第0回 2017年11月3日(金・祝) 14:00 〜 15:00  HDSL #0 (完全Web中継)
 テーマ:統計検定2級合格講座(導入編)
 講師:廣江 貴則
 概要:統計検定2級の概要,導入部分の解説など
 アーカイブ:https://lounge.dmm.com/content/682/
 
● 第1回 2017年11月25日(土) 14:00 〜 16:00  HDSL #1 
 テーマ:データサイエンスのいま
 講師:廣江 貴則
 概要:データサイエンスの現在地と未来の展望,ビッグデータの定義など
 アーカイブ:https://lounge.dmm.com/content/734/

● 第2回 2017年12月9日(土) 18:00 〜 20:00  HDSL #2
 テーマ:InformationとCommunication
 「作業療法研究法」(医歯薬出版株式会社)刊行記念イベント
 講師:藤本 修平氏(株式会社豊通オールライフ/京都大学大学院医学研究科)
 オープニング・アクト(録画なし):鈴木 望氏(愛知学泉大学家政学部)
 概要:Shared Decision Making(SDM)の講演,書籍執筆者・監修者のやりとりの裏側
 アーカイブ:https://lounge.dmm.com/content/765/

● 第3回 2018年1月7日(日) 17:00 〜 19:00  HDSL #3
 テーマ:データの可視化と表現 − 騙す技術・騙されない技術 −
 講師:廣江 貴則
 概要:グラフの解釈とデータの見せ方,よくある騙し方のテクニックの実際
 アーカイブ:(準備中)


イベント・配信予定コンテンツ

以下は現在準備中の内容です(順不同,いずれも仮題)。日時等が確定次第,順次ご案内いたします。
ほかにも会員の皆様のご要望に応じて企画を行います。

<一般>
・ 対談「易と疫;易学と疫学の科学」: [講師] 武者小路千家(茶道) 卜翠会 宗匠 木津宗詮
・ 人から取得したデータの再現性問題
・ 医学知識や研究成果に関する講演(各種)
・ 出版記念講演会・対談(各種)

<調査/研究方法論・統計学>
・ アンケート作成法総論/各論: [講師] 廣江貴則
・ 臨床研究法・個人情報保護法の概要と対応
・ データベース論/情報検索法
・ 医学系研究の進め方(初学者向け): [講師] 廣江貴則 他
・ もう迷わない臨床統計学入門(初学者向け): [講師] 廣江貴則
・ 科学論文の読み方と統計手法の解説(中〜上級者向け): [講師] 廣江貴則 他
・ サンプルサイズ設計法: [講師] 廣江貴則 他
・ 構造方程式モデリング: [講師] 廣江貴則 他

<データサイエンス・データの利活用>

・ 統計学教授の内緒話 ロト6を予測する:[講師] 国士館大学大学院 教授 田久浩志
・ 驚愕の教学IR(Institutional Research):[講師] 自治医科大学 情報センター 淺田義和氏
・ e-Learning(LMS)のデータの利用:[講師] 自治医科大学 情報センター 淺田義和氏
・ 診療データ(データベース)・レセプトデータの実情と解析の実際
・ 診療ガイドラインの現状と作成の舞台裏
・ 数理モデルとその利用
・ 数理モデルによる感染症研究とヘルスケア領域への介入:【講師】 九州大学大学院 伊藤悠介氏
・ Meta-analysis概論/各論: [講師] 廣江貴則 他
・ 項目反応理論とテストの原理: [講師] 廣江貴則 他
・ 医療・介護領域における人工知能(AI)の技術と応用


主宰者ご挨拶

  こんにちは。ヘルスデータサイエンスラボ:HDSL主宰の廣江貴則(ひろえたかのり)です。

 私は,統計家として理論的研究や複数の施設で行われている医学系研究に携わるかたわら,統計学や研究方法論,アンケート作成法などの講演やワークショップを数多く手がけてきました。
 とりわけ,アンケート作成法については2012年から取り扱っており,概ね好評をいただいております。他の内容についても同様で,「難しいことを極力シンプルに」かつ「身近な例えを用いて」解説することを心がけてきました。
 これは,医学教育学の研究者・実践者としての私のポリシーでもあります。

 ところで,医療・福祉関連の専門家は,自己研鑽が必要な割に,時間がとりにくい職業のひとつだと言われています。もちろん施設内の研修や,施設から指示されて受講する外部の研修はありますが,必ずしもニーズにあった内容ではないとの声をよく聞きます。また,自ら休日を利用して研修に参加する場合,高額な費用や長距離移動を伴うことも珍しくありません。
 特に,統計学やデータサイエンス,調査/研究方法論といった領域ではその傾向が顕著で,大学や研究機関,大きな組織に所属していない場合,専門家から実践的な教育や具体的な支援を受ける機会はほとんど無いと言っても過言ではないでしょう。しかし,現場では日々の臨床や勉強会,何らかの資格認定を受けるための条件として,その知識が必要とされることは少なくないのです。

 一方,統計家やデータサイエンティスト,エンジニアと呼ばれる職業の人たちの多くは,ヘルスケアの分野の専門家とのコラボレーションやコミュニケーションがもっと必要であることを認識していますが,それができるのはごく限られた専門家同士に限られるのが現状です。しかし,実際にはもっと多くの人たちが繋がり,共に学ぶことが,双方の利益になることは間違いありません。

このサロンが目指すところは以下の3点です。
1.より柔軟で安価なデータサイエンスや統計学に関する学習機会の提供
2.「分からないこと」に対して「分からない」と臆することなく発言できる環境の構築
2.データサイエンスの専門家とヘルスケアの専門家が協働できるコミュニティの形成

 サロンの参加にあたって,資格や高度な知識は必要ありませんし,組織や企業を代表する必要もありません。イベントではインターネットを利用したリアルタイム双方向中継を行いますので,地方からの参加も可能です。また,仮にイベントに参加できなくても,録画が資料とともに数日以内にアーカイブとしてアップロードされます。そちらをご覧になった上で掲示板等で質問や議論に参加していただくことも可能です。
 参加の目的や理由は後付けでも構いませんので,どうぞお気軽にご参加ください。
 それでは,直接,もしくは画面越しにお目にかかれますことを楽しみにしております。