教育

生物統計学・生物情報科学分野

Division of Biostatistics and Bioinformatics

生物統計学は、公衆衛生学で日常的に使用される不可欠なツールです。様々な医療関連トピックでの統計方法論の応用に加え、集団の健康データにおける種類と関係を明らかにするため、また統計上の発見を解釈する際のランダム変動の影響を評価するためのツールとして用いられます。特にコンピュータを用いた生物学的技術の進歩に伴い、当大学院では膨大なデータを生成と保存を続けており、当該データから得られる情報を最大限に生かすと共に、生物情報学的アプローチの実践の必要性を高めてきました。生物統計学の教員は、統計手法の開発に継続的に取り組むと共に、統計解析の効果的なハンズオントレーニングを提供し、統計学的概念の学習の最適化のために多様な教育スタイルを提供しています。

科目

生物統計学Ⅰ

生物統計学Ⅰでは、健康科学研究における一般的な研究デザインに対応した記述統計、推測統計の基本を学ぶ。履修生は本講義を通じ、様々な結果変数に対し適切な統計手法を選択し、使用できるようになる。コースの後半では、回帰モデル、生存時間解析といった発展的手法についても触れていく予定である。(必修・前期)

担当教員:
ラティフ野島

生物統計学実習Ⅰ

生物統計学実習Ⅰでは、統計プログラミング言語であるRが概観される。本科目修了時には、記述統計や推測統計を実践する手段に関する理解に加え、プログラミング言語を用いることができる技術も習得している。(選択・前期)

担当教員:
ラティフ野島

生物統計学Ⅱ

関心のある(量的あるいは質的)アウトカムと関連する要因を見つけ出すことは、健康科学研究の一つの目的である。従って、生物統計学Ⅱでは、様々な種類のアウトカムに対する適切な回帰モデルについて学ぶ。健康科学研究では、イベント時間データが頻繁に観測されるため、本科目では、イベント時間データを分析するためのパラメトリックな手法およびノンパラメトリックな手法(例えば、生存分析)の簡単な概要についてもまた解説する。(選択・後期)

担当教員:
ラティフ野島

生物統計学実習Ⅱ

生物統計学実習Ⅱのコースでは、解説される内容(例えば、回帰モデル、生存分析など)を理解するために実際のデータが用いられる。生物統計学実習Ⅰのコースにおいて概観された統計プログラミング言語が本コースにおいても用いられる。本コースの修了時には、データを分析することができ、論文の執筆、査読、報告を行うことができるようになることを期待する。(選択・後期)

担当教員:
ラティフ, , 野島

健康情報・決断科学

本科目は、履修生に必須な健康情報科学に不可欠なスキルとしての健康情報科学に関連する基礎知識を教授、提供するとともに、関連する領域を批判的、統合的に理解する能力を身につける。本科目は、健康情報技術そのものを俯瞰するとともに、いかに核となる技術が医療情報に影響を与えるのか、そして決断科学を臨床現場に適応できるかどうかの可能性を検討する。履修生は医療サービス提供時における根拠に基づく決断科学の価値について学修する。(選択・前期)

担当教員:
ウォン