2026年度第2回例会のご案内

2026年9月18日

テーマ

「パンデミック統計学」

パンデミックにおける公衆衛生施策は、データに基づいた意思決定が要となる。 さらにそこに気候変動などの地球規模の要因が、感染症リスクのあり方に影響を及ぼす。 しかし、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は、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、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・AI・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する必要があるだろう。 本講演は、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、ローカルな接触からマクロな人流までの人口構造を取り入れたデータ分析や、超過死亡などで頻繁に使用されている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。

日時

2026年10月15日（木） 18:00 - 20:00

※講師様のご希望で、今回はオンデマンド配信を行いません。

会場

会場での現地参加とZoomでのウェビナー開催によるハイブリッド開催
※会場：日本アクチュアリー会事務局 中会議室

定員

会場参加：15名程度（先着順）
Zoomによるウェビナー開催：500名（先着順）

講師

米岡 大輔 氏 （国立感染症研究所室長および東京大学医学系研究科准教授）

個別化医療のための統計学と機械学習の理論的側面に取り組む。 特に近年は地球規模の気候変動や人口移動を考慮した緊急事態下でのデータ分析に注力している。 2016年に総合研究大学院大学で博士号（統計学）を取得し、米国とスイスでポスドク後、聖路加国際大学を経て現在は国立感染症研究所で室長かつ東京大学大学院医学系研究科で准教授として勤務している。 生物統計学と機械学習の分野に広く興味を持っており、特にプラネタリーヘルスにおける個別化医療への応用に力を入れている。 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いる。

公式CPD

当日参加：2.0単位＜医療＞

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