2022年度 第7回例会のご案内

2022年12月26日

テーマ

「パンデミックにおける統計学」

世界的パンデミックとなったCOVID-19の公衆衛生施策は、データに基づいた意思決定が要となる。 従来は、残念ながら、パンデミック特有のデータ分析における統計手法の問題点や限界も、ほとんど整理されてこなかった。 日本の今後の感染症対策においては、最前線の現場との密接な議論から着想を得つつ、ビッグデータや最先端の統計学・機械学習・シミュレーション等の技術を駆使した政策効果の分析や評価を行い、パンデミック特有の統計学の理論体系を整備し、先駆的かつ実用的なプラットフォームを開発する必要があるだろう。
本講演は、感染拡大初期から、数理統計学や機械学習の技術を用いて、現場や政策決定のニーズに詳細に応えるエビデンスを提供し続けた経験とそれに使用した統計理論を中心に説明する。 特に、超過死亡などで頻繁に使用されているアルゴリズムやネットワーク構造などを取り入れた時系列解析や空間解析などの手法を具体例と共に解説する。

※今回は再放送の実施はありません。

日時

2023年1月27日（金）17:00 - 19:00

会場

ZoomによるWebinar開催

定員

先着500名

講師

米岡 大輔 氏
（国立感染症研究所 感染症疫学センター室長）

個別化医療のための生物統計学と機械学習の理論的側面に取り組んでおられ、2016年に総合研究大学院大学で博士号(統計学)を取得し、米国(セント・ジュード子供研究病院)とスイス(ETHチューリッヒ)でポスドクとして研究者のキャリアを開始されました。 その後、聖路加国際大学(准教授)を経て現在は国立感染症研究所で室長として勤務されておられます。 生物統計学と機械学習の分野に広く興味を持っておられ、特に個別化医療への応用に力を入れておられます。 数学・統計学を医学・疫学・公衆衛生に応用することも研究対象としておられます。

公式CPD

当日参加：2.0単位　＜データサイエンス＞

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