生物統計学・生物情報科学分野

生物統計学は、パターンを明らかにしたり、集団の健康データにおける関係を定量化したり、治療や介入および政策が人間の健康に及ぼす影響を評価するための不可欠なツールです。計算技術と生物学技術が進歩するにつれて、膨大な量のデータが生成・保存されるようになり、そのデータから新しい洞察を学ぶために生物情報科学的なツールの必要性が高まっています。生物統計学・生物情報科学では、これらのデータを使って医療政策を理解・改善したり、生物医学研究を推進したり、あらゆる疫学や臨床のデータを適切に分析する方法を学習します。また、生物情報科学では、この分野で利用可能になる膨大な量の新しいデータを理解するため、最新のデータサイエンスおよび機械学習ツールを使用して、新しい技術を開発します。

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。

生物統計学実習Ⅰ

統計プログラミング言語であるStata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の修得していることを目指す。Excelを使用数理的な分析も教えます。

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。

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。

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。