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医療ビッグデータとリアルワールドデータ (RWD) の活用と実践

医療ビッグデータとリアルワールドデータ (RWD) の活用と実践

~複数のデータベースを統合した解析例と注意点とは~
オンライン 開催 演習付き

開催日

  • 2022年7月28日(木) 10時30分 16時30分

修得知識

  • 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

プログラム

 医療の世界で「ビッグデータ」、「リアルワールドデータ」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集積が進んでいる。その一方、カルテなど診療記録は、未だ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の情報の粒度やカバレッジは限定的であるため、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、さまざまな情報を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、リアルワールドデータRWDの現状と課題を体系的に明らかにするとともに、具体的な解析事例から医療ビッグデータの最大活用に向けたリソース及び体制づくりについて考察を行う。

  1. 日本の医療ビッグデータとリアルワールドデータRWD
    1. 医療ビッグデータと RWD (リアルワールドデータ)
    2. 医療情報データの集積状況と課題
  2. 医薬品に関する情報とデータベース
    1. 医薬品販売、宣伝活動のデータ
    2. 民間が提供している医療情報データベースの特徴
    3. 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を用いた解析
    1. 医薬品マネジメントでの活用
      • 医薬品市場のモデル化とマーケティングでの活用
      • 医薬品開発、PMS、PCV (RMP) での活用
      • アウトカムの評価
    2. 解析事例の紹介
  4. ミニ演習
    • 高度な統計解析の手法などを必要とする演習ではありません
  5. RWDの利活用に向けて
    1. 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
    2. RWD解析に必要なリソースと体制づくり
    3. AIなど新技術がもたらす医療データの進化と課題
    • 質疑応答

主催

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お問い合わせ

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(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

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    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
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    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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