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教室紹介

教室

当教室のMissionは、
『慶應義塾発のエビデンスを世界に発信し、
医療の進歩と健康の増進に貢献すること』です。

この目標を達成するためのVisionは、

  • 医学・健康科学分野の
    次世代を担う生物統計学専門家の育成
  • 医学・健康科学分野における
    統計的課題解決を目指す生物統計研究の推進
  • 基礎研究・臨床研究における
    統計解析の支援

当教室は、社会医学系教室と連携しながら教育と研究の両面で高い水準を追求し、社会医学の更なるプレゼンスの向上を目指します。また、地域の医療機関や政府機関、関連産業との連携を通じて、実践的な調査や分析を行い、社会的課題解決に貢献していきます。
慶應義塾大学としての特性と信濃町キャンパスの地の利を活かしながら、生物統計教室は学生の成長と将来のキャリアに寄与する場所となります。私は、生物統計学の重要性を広く啓蒙し、生物統計学専門家の養成と育成に取り組みながら、医療の進歩と健康の増進に寄与することを目指します。

教育

国際的に活躍できる高度な専門的知識と技能を有した医師や研究者の育成を目指して、生物統計学の教育に従事しています。そのために、教員も学び続ける半学半教の精神を持ち、学生の視点を重視しながら、学部・大学院の講義や研究指導の計画と実行に取り組んでいます。また、次世代の慶應医学を担う人材の発掘・人材の育成にも取り組んでいます。

学部教育

医学部学生向けの生物統計学の基礎講義および演習を行っています。医学部の講義では、医学研究における生物統計学の重要性の理解と、基本的な問題に対する適切な対処方法の理解に重点を置いています。不適切なデザインや統計解析を用いたときに結論にバイアスが生じうることについて実例も踏まえて理解し、適切な情報を患者さんや医療現場へ提供するための技術を身につけてもらうことを目標としています。

医学部講義

  • 医学統計・医療情報
  • 公衆衛生学（実習）
  • 自主学習（第3学年）

大学院教育

医学研究科・健康マネジメント研究科の一教室として、大学院生の指導については、問題を論理的に整理させ、結果を適切に解釈・表現させることに重点を置いています。修士論文や博士論文の課題設定においては、分野を限定せずに、医学、健康科学、統計学全般を幅広く対象とし、学生の興味や意思を尊重しています。当教室は、生物統計学分野の新規手法の研究開発、医療・健康分野のデータ解析、レギュラトリーサイエンス研究、基礎・発展的な臨床研究の実施などの様々なテーマを学位論文研究の基本としますが、社会医学系教室、臨床医学・基礎医学教室との情報交換や共同研究を積極的に推進し、緊密な連携を図りながら、統計的課題に対する解決策を提供します。

大学院生募集

現代医療は、膨大なデータの活用によって急速に進化しています。

このデータを科学的に解析し、患者一人ひとりに
最適な治療法を提供するための基盤を支えるのが「生物統計学」です。

生物統計は、医療の未来を形作るために欠かせない学問であり、
この分野で活躍する専門家の需要はますます高まっています。

当教室では、最先端の統計手法やデータサイエンスの力を用いて、医療や公衆衛生に貢献する優れた人材を育成しています。科学的根拠に基づく医療を支える研究者・専門家として、あなたも未来の医療を共に創りませんか？

卒業後のキャリアパスは、製薬会社やシンクタンクの統計解析部門、大学や研究機関の研究者、国際機関や行政機関でのデータサイエンティスト、医療系ベンチャー企業のような幅広い分野で活躍することが期待されます。当教室では、学生が希望するキャリアを実現できるよう、幅広い分野との連携やサポート体制を整えています。

大学院入学を検討される方へ

取得可能な学位は以下の通りです。出願方法等については、各研究科のWebサイトを御参照下さい。

  • 大学院医学研究科

    取得学位

    • 修士（医科学）Master of Sciences in Medical Sciences
    • 博士（医学）　PhD in Medicine

    医学研究科URL　http://www.med.keio.ac.jp/

  • 大学院健康マネジメント研究科

    取得学位

    • 修士（公衆衛生学）　Master of Public Health
    • 博士（公衆衛生学）　PhD in Public Health

    健康マネジメント研究科URL　https://gshm.sfc.keio.ac.jp/

大学院講義

  • 医学統計学
  • 生物統計学特論
  • 生物統計学演習
  • 生物統計学実習
  • 臨床試験方法論

実務教育

臨床研究に携わる研究者対象のセミナーや、統計解析の実践的な内容に関する講義やワークショップも行っています。近年の統計手法の発展は目覚ましいものがあり、最新の情報をキャッチアップすることも重要です。当教室では、統計解析の基本的な内容の復習から、新たに使われるようになった統計方法の理解までを目標とし、実践的な教育を提供できるように継続的な取り組みを実施しています。

セミナー・ワークショップ等

未来への教育

客観的なデータに基づく問題解決力は、将来の生活の質を向上させるためにも、小学生のうちから育んでいきたい力として注目されています。慶應義塾一貫教育校や近隣の小中学生を対象に、身のまわりにあるデータを収集・分析し、何が問題なのかを明らかにすることから始め、データを活用した課題解決への道のりを学ぶ寺子屋式サマースクールを開講します。小中学生の知的好奇心と探究心を喚起し、将来の進路選択における健康科学・医学分野、データサイエンスなどへの関心を高めることで次世代の人材育成を目指しています。

私たちは、教育を通じて生物統計学の重要性を広め、より多くの医療従事者がデータを基に意思決定を行える環境を提供しています。

研究紹介

教室

生物統計学教室では、生物統計学に関する研究を
3つの柱に基づいて推進しています。

  • 生物統計学の方法論研究
  • 生物統計学の実践研究
  • バイオインフォマティクス

私たちは、研究者と密接に連携しながら、医療や公衆衛生の発展に貢献し、学術的な課題にも挑戦しています。

生物統計学の方法論

科学的に信頼性の高いデータ解析を行うためには、適切な統計手法が不可欠です。しかし、臨床試験や疫学研究では、既存の手法では対応が難しい問題に直面することがあります。そこで、こうした課題を解決するために新しい解析手法の開発・提案や解析手法の評価研究を行っています。

特に、以下のような研究テーマに取り組んでいます：

これらの成果を通じて、生物統計学の発展に寄与するとともに、臨床研究・基礎医学研究の質を向上させ、より信頼性の高いエビデンスの創出を支援しています。

生物統計学の実践研究

当教室では、医師主導治験や特定臨床研究の設計・解析支援を行い、試験の成功を統計的にサポートしています。研究デザインと解析計画の立案、ランダム化手法の実施、サンプルサイズの決定、データ解析の実施、論文作成の支援など、研究のあらゆる段階で統計的視点からの支援を提供しています。また、疫学研究にも積極的に関与し、観察研究や大規模データ解析を通じて、公衆衛生の向上に貢献しています。

特に、以下のような分野で研究を推進しています：

  • 医師主導治験の支援

    慶應義塾内外の医師主導治験に計画段階から生物統計家として関与し、科学的かつ倫理的に妥当な試験デザインの構築を支援しています。

    成功事例：上皮系皮膚悪性腫瘍に対する抗PD-1抗体療法

    当教室が統計解析を支援した「上皮系皮膚悪性腫瘍に対する抗PD-1抗体療法の医師主導多施設共同第II相臨床試験」は、成功裏に完了し、厚生労働省から薬事承認を得ることに貢献しました。このような成功事例を通じて、革新的な治療法の社会実装を加速し、医療の発展に寄与しています。

  • 特定臨床試験等の支援

    慶應義塾内外の特定臨床研究や自主臨床試験に計画段階から生物統計家として関与し、試験デザインの妥当性と統計的な妥当性を確保しています。

    成功事例：MIRACLE STUDY

    「メトトレキサート未使用関節リウマチ患者におけるアダリムマブ追加投与時のメトトレキサート至適用量に関する検討」という慶應義塾発の国際共同前向き介入試験を統計的側面から支援し、Lancet Rheumatologyに掲載されました。また日本リウマチ学会の「関節リウマチにおけるメトトレキサート使用と診療の手引き2023年版」で引用される等、国内外の臨床医学・医療水準の向上に寄与するものとなりました。

  • リアルワールドを用いた治療パターンの解析

    レセプトデータや疾患レジストリのデータなどのリアルワールドデータを基盤とした医療情報を活用し、特定の疾患における治療パターン等の分析を行っています。この研究は、医療資源の適切な配備等を検討するために必要な情報を提供しています。

    Annals of Gastroenterological Surgery 2024; 8(5): 942–951.

    また、当教室では医療ビッグデータのデータマネジメント・解析技術を整備し、様々な問題に対応できる基盤作りに取り組んでいます。

  • 近年の統計手法の実態調査研究

    最新の統計手法を把握し、研究において最適な手法を選択するため、主要な医学生物学雑誌における統計手法の利用実態を調査しています。

    New England Journal of Medicine 2017; 376(11): 1086–1087.

    実態調査の結果は、統計解析の質を向上させるとともに、今後の研究デザインの方向性を示す貴重な指針を提供しています。

バイオインフォマティクス

バイオインフォマティクスとは、生命科学と情報科学を融合し、膨大な生物データを解析する分野です。超膨大なデータを効率よく処理するために、情報科学やプログラミングに関する高度なスキルが必要となります。また、定量的な解析の部分では、生物統計学の方法論も活用されます。

当教室では、以下のような研究を行っています：

  • 腸内細菌叢のデータと免疫療法の関連解析

  • メンデルランダム化解析を用いた因果推論

    Journal of Diabetes Investigation 2025. In press

  • エピジェネティッククロックの解析による老化指標の評価

    Scientific Reports 2024; 14(1): 11530.

  • RNA-seq・マイクロアレイ解析による遺伝子発現の変動解析とバイオマーカーの開発

    競争的資金：難治性食道がんの治療前生検を用いたサブタイプ分類に基づくPrecision Medicineに資する体外診断薬の開発.
    国立研究開発法人 日本医療研究開発機構：革新的がん医療実用化研究事業. (研究分担者)

  • ゲノムワイド関連解析（GWAS）による疾患・治療関連遺伝子等の特定

    Statistics in Medicine 2013; 32(27): 4838–4858.

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