技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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(2020年2月17日 10:00〜13:45) ※途中に45分の昼食時間有り
医薬品の市販後安全性評価を行う薬剤疫学研究において、医薬品と副作用の因果関係を評価するためには、どのような集団に対してどのような効果を推定するかを定めたうえで、適切な交絡要因の調整を行う必要がある。本講演では、因果推論の基礎となる反事実因果モデルについて概説し、様々な交絡要因の調整法について薬剤疫学研究の事例を用いつつ分かりやすく解説する。さらに、近年提案された、機械学習方法論を用いて因果推論を行う手法についても紹介したい。
(2020年2月17日 14:00〜17:00)
医薬品の多くは、稀ではあるが、時には重大な結果をもたらす可能性のある有害事象を起こす場合がある。稀であるということは研究が進まないことも同時に意味する。 ここでは、 (1) Stevens-Johnson症候群、 (2) 横紋筋融解症、 (3) 白質脳症、 (4) 悪性症候群、 (5) ライエル症候群、 (6) QT延長症候群、 (7) 可逆性後頭葉白質脳症、 (8) 血小板減少、の8つの重篤希少有害事象を取り上げ、その特質と、機械学習・AIによりこれらの有害事象の確率を高める化学的因子の推測に関して論じてみたい。
学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。
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