学部後期課程
過去（2021年度）の授業の情報です
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最終更新日：2024年4月22日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
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応用数学XH
数理臨床疫学入門
近年、疫学研究の重要性が高まってきている。臨床試験実施による新薬開発には、コスト、時間が掛かり、難病・稀少疾患への試薬開発が滞り気味である。疫学データを活用しながら、新薬開発を迅速に進める傾向、研究が進められている。疫学研究の基礎を把握し、臨床試験との相違を理解することは、最新医療を患者に届けることは重要になってきている。難病・稀少疾患に対する臨床試験実施は倫理的に困難になってきている。特に、プラセボ、対照群との比較試験は、実施不可能であるため、臨床疫学データを活用しながら、新薬の有効性を確認することも規制当局は認めるようになってきている。医療現場では、ベッドサイドの患者データを適応しながら、新薬の開発、有効性の確認の研究が米国では進んできている。臨床疫学、causal inferenceを数理的に解説しながら、今後の新医療研究への数理的モデルを解説し習得する。
Recently epidemiological study and research has become very important in medical research. It has been very hard to introduce new technologies to patients because of rapid increased budget and large sample size required. The application of epidemiological large medical data to clinical trials was introduced to new application of placebo or controlled arm. In this lectures we will cover the concept of epidemiological study and to understand the difference of clinical trials and epidemiological study. We will discuss how to apply epidemiological study to clinical trials. In addition causal inference will be covered to understand how clinical setting data will be utilized instead of clinical trial setting.
Recently epidemiological study and research has become very important in medical research. It has been very hard to introduce new technologies to patients because of rapid increased budget and large sample size required. The application of epidemiological large medical data to clinical trials was introduced to new application of placebo or controlled arm. In this lectures we will cover the concept of epidemiological study and to understand the difference of clinical trials and epidemiological study. We will discuss how to apply epidemiological study to clinical trials. In addition causal inference will be covered to understand how clinical setting data will be utilized instead of clinical trial setting.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0505104
FSC-MA4780L1
応用数学XH
竹内 正弘
火曜3限
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講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
理学部
授業計画
1. Basic Epidemiology I
2. Basic Epidemiology II
3. Difference between clinical trial and epidemiology
4. Application of epidemiology study to clinical trial
5. Usage of Epidemiological big data to clinical trial
6. Causal Inference I (Definition of causal effect)
7. Causal Inference
8. Causal Inference II (Structural Nested Model)
9. Causal Inference II
10. Causal Inference III (Instrumental Variables)
11. Causal Inference IV (Observed Studies like Randomized Trials)
12. Causal Inference (Summary)
13. Causal Inference (Summary and Review)
授業の方法
4月6日 （火）３限 Zoomで講義を始めます。
成績評価方法
原則的に試験による
教科書
Miquel A. Hernan, James M. Robins： Causal Inference. Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability, 2010
参考書
Kenneth J. Rothman, Sander Greenland, Timothy L. Lash: Modern Epidemiology.
Lippincott Williams & Wilkins, 2008
Thomas Royle Dawber: The Framingham Study: The Epidemiology of Atherosclerotic Disease, Harvard University Press, 1980
履修上の注意
新薬開発には、通常臨床試験が要求される。しかしながら、難病・稀少疾患領域では、倫理的に通常のプラセボ、対照群との比較試験は実施不可能になっている。疫学研究から発生する医療bigデータを活用しながらゴールデンスタンダードの臨床試験を実施することは可能であると評価しがちであるが、数理統計学的見地に立てば、数々の数理的条件をクリアしなければならない。これらの数理的条件が、臨床現場において適切か否かを検証することが重要である。また、近年因果推論の見地にたち、統計、確率論が展開されており、本講義では、統計・確率の見地から考察する。
その他
質問は、授業中、講義終了後あるいはアポイントメントを受け付けます。
