東京大学大学院 医学系研究科生物統計情報学講座

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コース概要

大学院情報学環・学際情報学府 生物統計情報学コース

東京大学では、2018年4月に大学院情報学環・学際情報学府に生物統計情報学コース(修士課程)を設置します。当講座は、医学系研究科公共健康医学専攻生物統計学分野と協同して、生物統計情報学コースの教育・運営にあたります。また、学生は在学中に、東京大学医学部附属病院および国立がん研究センターにおいて、統計関連業務の実地研修を受けます。本コースの修士課程修了者には「修士(学際情報学)」の学位が授与されます。

生物統計情学講座は、情報学環・学際情報学府の生物統計情報学コースの学生に対して、生物統計学の知識だけではなく、臨床研究を実施するための幅広い実務能力(研究デザイン立案、計画書作成、統計解析、プログラミング、報告書作成等)を習得するための専門教育を実施します。当コースの座学・実習・研究をとおして、医療関係者と協同して質の高い研究を推進できる、高いコミュニケーション能力と倫理観を有する生物統計家を育成します。

カリキュラムと行事日程

生物統計情報学コースにおける座学では、以下の授業科目をとおして生物統計家に必要な幅広い知識とスキルを身に着けることができます。2024年度より「統計的機械学習」と「医療とAI」の2講義を新規開講し、カリキュラムは学際情報学府の必修科目と併せて30科目46単位で構成されています。修了時に38単位以上を履修した学生に対しては、学位記と併せて生物統計家育成推進事業のプログラム修了証が発行されます。

東京大学医学部附属病院と国立がん研究センターにおける実地研修は、修士課程2年間をとおして実施されます。各機関の生物統計家が開発した研修プログラムをとおして、座学では学ぶことのできない、臨床研究に係る実務能力を養うことができます。具体的には、修士課程1年次は、主として、臨床研究のデザインと解析について議論する会議への参加や、医師等を対象とした統計コンサルティング業務の見学等をとおして、生物統計家としての基本業務に関するトレーニングを受けます。修士課程2年次は、臨床研究のデザインや解析計画を立案し、さらに実際の臨床研究データを解析するなど、より実践的なトレーニングを受けます。

以下のカリキュラムで座学及び実地研修を実施します。各科目・研修のシラバスは以下のPDFファイルをご参照ください。

生物統計情報学コースでは、出願時に指導教員を指定せずに、入学してから指導教員を決定致します。

時間割

修士1年

S1 2限(10:25-12:10) 3限(13:00-14:45) 4限(14:55-16:40) 5限(16:50-18:35) 東大病 国がん
線型推測論 研修Ⅰ, Ⅱ
研修Ⅷ-Ⅹ
研修Ⅰ
学際情報学概論Ⅱ 学際情報学概論Ⅰ 統計プログラミング演習
臨床医学概論 臨床試験方法論 I
S2 2限(10:25-12:10) 3限(13:00-14:45) 4限(14:55-16:40) 5限(16:50-18:35) 東大病 国がん
カテゴリカルデータ解析 研修Ⅲ
研修Ⅷ-Ⅹ
研修Ⅰ
確率統計論
生存時間解析
疫学研究のデザインと解析
A1 2限(10:25-12:10) 3限(13:00-14:45) 4限(14:55-16:40) 5限(16:50-18:35) 東大病 国がん
経時データ解析 医薬品評価科学 研修Ⅳ-Ⅹ 研修Ⅱ
研修Ⅲ
研究倫理 医学研究データマネジメントとCDISC 標準
研究倫理とガイドライン
多重比較法
A2 2限(10:25-12:10) 3限(13:00-14:45) 4限(14:55-16:40) 5限(16:50-18:35) 東大病 国がん
医薬品評価科学 研修Ⅳ-Ⅹ 研修Ⅱ
研修Ⅴ
欠測データ解析 ベイズ統計学
臨床試験方法論Ⅱ(集中講義)
医療技術評価学演習 多変量解析とデータマイニング(集中講義)

修士2年

S1 2限(10:25-12:10) 3限(13:00-14:45) 4限(14:55-16:40) 5限(16:50-18:35) 東大病 国がん
研修Ⅷ-Ⅹ
実習Ⅰ-Ⅱ
研修Ⅵ
研修Ⅺ, Ⅻ
実習Ⅳ
因果推論
メディカルライティング
遺伝子とゲノム解析
S2 2限(10:25-12:10) 3限(13:00-14:45) 4限(14:55-16:40) 5限(16:50-18:35) 東大病 国がん
ファーマコメトリクス 研修Ⅷ-Ⅹ
実習Ⅱ-Ⅲ
研修Ⅳ, Ⅵ
研修Ⅶ
研修Ⅺ, Ⅻ
統計的機械学習
A1 2限(10:25-12:10) 3限(13:00-14:45) 4限(14:55-16:40) 5限(16:50-18:35) 東大病 国がん
研修Ⅷ-Ⅹ 研修Ⅵ
研修Ⅷ, Ⅸ
研修Ⅹ-Ⅻ
実習Ⅰ-Ⅲ
A2 2限(10:25-12:10) 3限(13:00-14:45) 4限(14:55-16:40) 5限(16:50-18:35) 東大病 国がん
研修Ⅷ-Ⅹ 研修Ⅵ
研修Ⅷ, Ⅸ
研修Ⅹ-Ⅻ
実習Ⅰ-Ⅲ

カリキュラム 科目・研修名一覧

座学

科目名
講義
学際情報学概論Ⅰ
グループディスカッション等
学際情報学概論Ⅱ
グループディスカッション等
学際情報学概論Ⅲ
修士論文発表会等参加
学際情報学課題研究
修士論文作成
学際情報学個別指導
研究指導、実地研修
研究倫理
研究倫理
生物統計情報学基礎Ⅰ
線型推測論
生物統計情報学基礎Ⅱ
臨床試験方法論Ⅰ
生物統計情報学基礎Ⅲ
カテゴリカルデータ解析
生物統計情報学研究法Ⅰ
統計プログラミング
生物統計情報学研究法Ⅱ
臨床医学概論
生物統計情報学研究法Ⅲ
生存時間解析
生物統計情報学研究法Ⅳ
疫学研究のデザインと解析
生物統計情報学研究法Ⅴ
経時データ解析
生物統計情報学研究法Ⅵ
医薬品評価科学
生物統計情報学研究法Ⅶ
医学研究データマネージメントとCDISC標準
生物統計情報学研究法Ⅷ
研究倫理とガイドライン
生物統計情報学研究法Ⅸ
ベイズ統計学
生物統計情報学研究法Ⅹ
臨床試験方法論Ⅱ
生物統計情報学特論Ⅰ
多重比較法
生物統計情報学特論Ⅱ
欠測データ解析
生物統計情報学特論Ⅲ
医療技術評価学演習
生物統計情報学特論Ⅳ
多変量解析とデータマイニング
生物統計情報学特論Ⅴ
メディカルライティング
生物統計情報学特論Ⅵ
確率統計論
生物統計情報学特論Ⅶ
因果推論
生物統計情報学特論Ⅷ
遺伝子とゲノム解析
生物統計情報学特論Ⅸ
ファーマコメトリクス
生物統計情報学特論Ⅹ
統計的機械学習
生物統計情報学特論Ⅺ
医療とAI

研修

研修名
研修内容
東京大学医学部附属病院実地研修Ⅰ
臨床研究入門オリエンテーション
東京大学医学部附属病院実地研修Ⅱ
CREDITS eラーニング(倫理・行動規範)
東京大学医学部附属病院実地研修Ⅲ
DM-STATミーティング
東京大学医学部附属病院実地研修Ⅳ
CREDITS eラーニング(臨床研究実施)
東京大学医学部附属病院実地研修Ⅴ
生物統計コンサルテーション
東京大学医学部附属病院実地研修Ⅵ
CREDITS 生物統計ライブラリー
東京大学医学部附属病院実地研修Ⅶ
倫理セミナー
東京大学医学部附属病院実地研修Ⅷ
臨床研究者養成講習会
東京大学医学部附属病院実地研修Ⅸ
臨床研究推進レクチャーシリーズ
東京大学医学部附属病院実地研修Ⅹ
その他の公開セミナー
東京大学医学部附属病院実地実習Ⅰ
生物統計実務支援実習
東京大学医学部附属病院実地実習Ⅱ
統計解析帳票作成実習
東京大学医学部附属病院実地実習Ⅲ
疾患別課題解決実習
国立がん研究センター実地研修Ⅰ
生物統計セミナー【入門編】への参加
国立がん研究センター実地研修Ⅱ
生物統計セミナー【発展編】への参加
国立がん研究センター実地研修Ⅲ
JCOG臨床試験セミナーへの参加
国立がん研究センター実地研修Ⅳ
生物統計コンサルテーションへの参加
国立がん研究センター実地研修Ⅴ
JCOGにおける臨床試験論文作成時のデータセンター/運営事務局メンバーによるレビュー会議への参加
国立がん研究センター実地研修Ⅵ
JCOGにおけるプロトコルコンセプト(骨子)作成段階での、JCOGデータセンター/運営事務局メンバーによる事前相談の場への参加
国立がん研究センター実地研修Ⅶ
JCOGにおけるプロトコル立案段階の検討会議(protocol review committee)への参加
国立がん研究センター実地研修Ⅷ
JCOGにおける検証的ランダム化比較試験の中間解析を審議する効果・安全性評価委員会への参加
国立がん研究センター実地研修Ⅸ
中央病院研究コンサルテーションへの参加
国立がん研究センター実地研修Ⅹ
中央病院コンセプト検討委員会への参加
国立がん研究センター実地研修Ⅺ
認定臨床研究審査委員会・研究倫理審査委員会・治験審査委員会へのオブザーバー参加
国立がん研究センター実地研修Ⅻ
新機軸医薬品開発プロジェクト研修
国立がん研究センター実地実習Ⅰ
臨床研究のプランニング、試験デザイン、プロトコル作成に関わる講義・実習
国立がん研究センター実地実習Ⅱ
統計解析計画書の作成、試験結果の解釈、試験報告書の作成に関わる講義・実習
国立がん研究センター実地実習Ⅲ
統計解析実務演習
国立がん研究センター実地実習Ⅳ
データマネージメント実習

年間行事

時期 主な対象 行事
4月 M1 新入生オリエンテーション
4月~6月 M2 修論ゼミ
7月 M2 修士論文中間発表会
9月~11月 M2 修論ゼミ
9月~2月 M1 抄読会
1月 M2 修士論文提出・口述審査
2月 M1 就職説明会
3月 M2 修了式
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