研究紹介

Researchers

研究者紹介

川崎 洋平 Yohei Kawasaki,Ph.D.

大学院博士後期課程修了後、大手製薬会社で国内外の治験に携わった。その後、国立国際医療研究センター(上級研究員、副センター長)、静岡県立大学薬学部、静岡県立病院機構(客員研究員)、京都大学大学院医学研究科、理化学研究所(客員研究員)、埼玉医科大学医学部(客員准教授)、日本結核病学会(ガイドライン作成統括委員)等において、医療統計家として医師、薬剤師、看護師 等の研究者へのデータサイエンス教育を行った。2017年より千葉大学医学部附属病院において特任准教授(生物統計室・室長、データセンター・副センター長)、2020年より日本赤十字看護大学において准教授として着任し、年間100件以上の臨床研究に参画をしている。
これまでに、医学、薬学、看護学での統計学及びデータサイエンス教育を経験し、査読付き論文は約250報を超え、計算機統計学会奨励賞等の多くの学会賞を受賞している。

学位

博士(理学)
日本計量生物学会 認定 実務統計家

現職

・日本赤十字看護大学 准教授
  看護学部 専門基礎(データサイエンス)
・埼玉医科大学 客員准教授
  リサーチアドミニストレーション センター
・埼玉医科大学総合医療センター 客員准教授
  麻酔科
千葉大学 予防医学センター 客員准教授

  社会予防医学(近藤研究室)
一般社団法人 日本結核・非結核性抗酸菌症学会本結核学会
 結核病診療ガイドライン作成統括委員
・一般社団法人 学術・教育総合支援機構 常務理事
・千葉大学医学部附属病院 特任准教授(室長・副センター長)
  臨床研究推進本部/データセンター
・看護統計学研究会
  研究会 代表

主要職歴

・京都大学
  大学院医学研究科 社会健康医学系専攻
・理化学研究所
  生命機能科学研究センター 客員研究員
・国立国際医療研究センター
  臨床研究センター 客員研究員
・千葉大学
  予防医学センター 生物統計アドバイザー

所属学会

・日本計量生物学会
・日本赤十字看護学会
・ヘルスデータサイエンティスト協会

研究業績

研究業績(著書・論文等)はこちらから

Research

研究紹介

研究分野のキーワード

生物統計学、機械学習、ベイズ統計学、データ駆動型解析、リアルワールドデータ

研究概要について

主な臨床研究

年間50~80程度のスモールサンプルデータからビックデータ(リアルワールドデータなど)を用いた、統計解析(機械学習を含む)サポートを行なっている。

(i) Smart Watchにより収集した時系列データを用いた研究
Inui T, Kohno H, Kawasaki Y, Matsuura K, Ueda H, Tamura Y, Watanabe M, Inage Y, Yakita Y, Wakabayashi Y, Matsumiya G.
Use of a Smart Watch for Early Detection of Paroxysmal Atrial Fibrillation: Validation Study. JMIR Cardio. 2020 Jan 22;4(1):e14857. doi: 10.2196/14857.

(ii) Google Trendを用いた研究
Iinuma T, Yonekura S, Sakurai D, Inaba Y, Kawasaki Y, Okamoto Y. 
Investigating Japanese cedar pollen-induced allergic rhinitis and related terms using Google Trends. Allergol Int. 2020 Oct;69(4):616-618. doi: 10.1016/j.alit.2020.03.006. Epub 2020 Apr 8.

Research Topics

主な研究内容

4本柱で研究を実施
ー多くの新しい知見をいち早く世の中へー

1)統計学関連
・Bayes統計学を用いた”新しい指標(Bayesian Index)”の提案
・Bayesian Hypothesis Testing おけるサンプルサイズの設計方法の提案


(2)基盤関連
・国内外における、“統計コンサルテーション”に関する調査研究     
・臨床試験データの“データ標準化“や”匿名化”に関する研究


(3)ビックデータ関連
・データ駆動型解析による細胞分裂メカニズムの解明研究
・C型肝炎治療のRWDを用いた有効性/安全性・費用対効果の研究
・リアルワールドデータにおける抑うつ評価尺度の数理学的研究
・リストバンド型持続的脈拍測定端末による心房細動の早期発見に関する診断アルゴリズム探索研究


(4)臨床研究関連
・HIV感染症治療薬の腎機能低下に関する研究
・塩酸ランジオロール投与による食道癌手術の周術期心房細動予防効果の検討
・重症心身障がい児の栄養状態の改善に関する研究 
         

ベイズ統計学の枠組みにおいて、カテゴリカルデータを比較する枠組みを構築した。

Collaborative Research

共同研究

研究概要1:
データ駆動型解析による細胞分裂メカニズムの解明研究

線虫C. elegansは生命科学分野で利用される主要なモデル生物の1つである。理化学研究所生命システム研究センターチームはライブイメージング技術とバイオイメージ・インフォマティクス技術を融合して発生中の個体の細胞核の4次元の分裂動態を自動的に計測する装置を世界に先駆けて開発した。

この装置を使って、胚の細胞核の4次元の分裂動態の計測を、線虫を対象に世界に先駆けて行い、これらのデータを公開するデータベースを構築した。

本研究では、この大規模データベースを利用して、統計解析手法(学習的な手法を含む)を用いることにより、線虫胚の細胞核の4次元分裂動態の計測データから、個体発生の途中で発現する様々な形態的特徴の因果関係と、その因果関係のメカニズムに関与する遺伝子群を導出する方法の開発に成功した。

また、特徴間の因果関係のメカニズムは特徴の組み合わせ毎に大きく異なること等から、因果推論に利用する統計分析手法の最適な選択により、より予測性能が高い解析手法の探索と開発を行った。

データ駆動型解析による細胞分裂メカニズムの解明研究

研究概要2:
リアルワールドデータにおける抑うつ評価尺度の数理学的研究

究では、いわゆるビックデータ(公的なリアルワールドデータ)を用いれば、一般人口における抑うつ評価尺度の総スコアや項目反応に分布に特徴的な数理パターンが見出せるのではないかと仮説を立て研究を開始した。

その結果抑うつ評価尺度の総スコアや項目反応に指数分布を潜在特性とした数理パターンが存在することを世界に先駆け見出した。また、この数理パターンは、米国の行政機関が行った大規模疫学データでも再現性を確認した。更には抑うつ評価尺度の種類に関係なく同じ数理パターンを示すことも確認できた。

本研究で、更に他の抑うつ評価尺度や集団でも再現性を確認すると共に、このようなパターンが発生するメカニズムを、シミュレーションや数理学的検証によって明らかにした。

リアルワールドデータにおける抑うつ評価尺度の数理学的研究

Development

統計解析手法の開発

A Bayesian noninferiority test for two independent binomial proportions

A Bayesian noninferiority test for two independent binomial proportions

ベイズ統計学の枠組みで定義が出来るベイジアンインデックスに関して
非劣性試験に適用できるインデックスを拡張した。

Kawasaki Y, Miyaoka E.
A Bayesian non-inferiority test for two independent binomial proportions. Pharm Stat. 2013 Jul-Aug;12(4):201-6. doi: 10.1002/pst.1571. Epub 2013 Apr 29.

Journal of Biopharmaceutical Statistics

A Bayesian inference of P(π1 > π2) for two proportions

ベイズ統計学の枠組みで定義が出来るベイジアンインデックスを提案した。

Kawasaki Y, Miyaoka E.
A Bayesian inference of P(π1 > π2) for two proportions. J Biopharm Stat. 2012;22(3):425-37. doi: 10.1080/10543406.2010.544438.

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