データサイエンススクール 121

データ科学は科学研究の基本の一つであり、本学における数多くの研究活動において活用されています。このデータサイエンススクールは「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」拠点大学の活動として、多くの学生がデータ科学の最前線について知ることができ、さらにデータ科学の手法について、その利用法を体験しながら実践的に学ぶことができる機会を提供するように企画いたしました。データ科学領域の最先端分野を基礎から学習･体験できるまたとない機会ですのでふるってご参加ください。

実施内容

データサイエンスにおける予後予測システムの開発と実装：乳癌を題材として

概要
イギリス・ケンブリッジ大学は乳癌患者の予後予測モデルPredict Breastを開発し、2009年からwebサイトで医療者と患者の治療法選択の意思決定のツールのソフトウェア医療機器として提供しています。今回のスクールは、予後予測モデルの開発の方法論を開発者から直接学べる貴重な機会です。多くの学生、研究者、プログラム医療機器の開発者の方々の参加をお待ちしております。

開催日時・場所
日時: 2025年11月30日(日) 14:40 – 16:45（Zoomによるオンライン開催）
講師: Paul Pharoah (アメリカ、ビバリーヒルズCedars-Sinai病院 教授、前ケンブリッジ大学教授)
　　 石塚直樹（京都大学医学系研究科附属医療DX教育研究センター特定教授）
　　 水澤純基（国立がん研究センター研究支援センター）
定員: 50名

実施内容
14:40～14:55　石塚直樹教授（京都大学医学研究科附属医療DX教育研究センター）
・ソフトウェア医療機器における臨床意思決定支援ツール
14:55～15:40　Paul Pharoah教授（Cedars-Sinai病院）前半
・匿名化された臨床情報のデータ、レジストリ・データの利活用
・統計的予後予測モデルのあてはめ、バリデーションの開発過程
15:45～16:30　Paul Pharoah教授（Cedars-Sinai病院）後半
・臨床意思決定をサポートする医療機器としての認証、そして公開・運用
・ソフトウェアのライフサイクル・予後予測モデルの更新
16:30～16:45 水澤純基先生（国立がん研究センター研究支援センター）　
・質疑応答ならびに総合討論

受講要件
特に問いません。
ただし、講演は英語になります。同時通訳はありません。
対象は乳癌の予後予測モデルの開発に関心のある京都大学ならびに他大学等の大学生・研究者・開発者を想定しています。