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~ミニ演習付き~

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【LIVE配信】

〇好評につき再開講
複数のデータベースを統合した解析例と注意点とは?

※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。

セミナー概要

略称
RWD【WEBセミナー】
セミナーNo.
開催日時
2021年04月22日(木)10:30~16:30
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
【WEB限定セミナー】※在宅、会社にいながらセミナーを受けられます 
講師
東京大学大学院薬学系研究科 ITヘルスケア社会連携講座 特任准教授 清水 央子 氏 (元 グラクソ・スミスクライン(株))

【専門】医療ビッグデータ、リアルワールドデータを活用した医療マネジメント
価格
非会員: 55,000円(税込)
会員: 49,500円(税込)
学生: 55,000円(税込)
価格関連備考
会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円(税込)から
 ★1名で申込の場合、49,500円(税込)へ割引になります。
 ★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円(2人目無料)です。
■ 会員登録とは? ⇒ よくある質問
定員
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
・本セミナーは「Zoom」を使ったWEB配信セミナーとなります。

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
1)Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2)セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたについてはこちらをご覧ください。
3)開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

講座の内容

習得できる知識
・ 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
趣旨
 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。
プログラム
 1.日本の医療ビッグデータとリアルワールドデータRWD
  1-1 医療ビッグデータと RWD (リアルワールドデータ)
  1-2 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
  2-1 医薬品販売、宣伝活動のデータ
  2-2 民間が提供している医療情報データベースの特徴
  2-3 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
  3-1 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
  3-2 解析事例の紹介

 4.ミニ演習
 (尚、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
  5-1 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
  5-2 RWD解析に必要なリソースと体制づくり
  5-3 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】
スケジュール
※多少前後する可能性がございます。
 10:30~12:00 講義1
 12:00~13:00 昼食・質疑応答
 13:00~14:00 講義2
 14:00~14:05 休憩
 14:05~15:05 講義3
 15:05~15:10 休憩
 15:10~16:10 講義4
 16:10~16:30 質疑応答
キーワード
RWD,ビッグデータ,マーケティング,講習会,ビッグデータ,セミナー,研修

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